Intelligent System Design for Stator Windings Faults Diagnosis:Suitable for Maintenance Work

The short circuit is a severe fault that occurs in the stator windings. Therefore, it is very important to diagnose this type of failure in its beginning before it causes unscheduled stop and the machine loss. In this context, the Support Vector Machine (SVM) is a tool of considerable importance for standard classification. From some training data, it can diagnose whether or not there is a short circuit beginning, and which is important for predictive maintenance. This work proposes a technique for early detection of a short circuit between the turns aiming at its implementation in a real plant. The paper shows simulation and experimental results, and validates the proposed technique.

自行火炮综合性维修保障设备的设计与实现

针对传统的自行火炮维修保障效率低、综合性差,功能单一,以某自行火炮为研究对象,研究设计了一种综合性维修保障设备。详细阐述了电气设备状态评估、故障诊断及基于历史数据自动履历管理的设计实现,该设备具有在线和离线2种使用方式,在自行火炮战备训练前、中、后提供保障。经验证,该综合性维修保障设备功能完善、故障定位快速准确、综合性强、人机交互性良好,对自行火炮维修保障设备的高质量发展具有重要意义。

装备维修保障知识模型构建及推理方法

针对装备领域维修保障知识利用效率低、经验知识转化不足、故障定位分析困难等问题,提出了一种装备维修保障知识模型构建及推理方法。首先,通过对装备维修保障工作流程、知识构成及知识特征的分析,借助知识的本体表示方法,设计装备维修保障知识模型,并结合具体装备给出知识模型构建方法;其次,基于知识模型并综合考虑人员经验性知识的量化表达,提出故障原因可信度推理方法,实现维修知识的有效推理计算;最后,以车辆装备发动机故障为例,验证了所提方法的可行性,为装备领域维修保障知识模型构建和推理应用提供借鉴。

基于TestStand的分机自动故障诊断系统

在装备的维修保障中,如何快速准确地把装备中分机的故障诊断出来,需要具备扎实的专业知识、技能和经验,这些都给维修保障人员提出了很高的要求。针对这一问题,应用基于TestStand的强大的自动测试及测试序列管理的功能,为装备里的每一个分机开发了一套自动故障诊断系统,给装备维修人员提供了一个自动化和智能化的诊断工具,操作简单明了,在实际运用中,效果显著。

面向城市轨道交通智能运维的数据耦合性与独立一致性研究

[目的]智能运维背景下,现有算法准确度低,导致虚警率高,因此有必要开展列车运营数据的耦合性分析与独立一致性研究。[方法]从统计和数据驱动的角度对耦合性与独立一致性进行定义;根据加速度绝对值变化率将列车运行状态分为4个阶段:静止、平稳运行、起动加速及制动减速,并分别生成对应数据切片综合分位图、相关系数等方法;对牵引系统、制动系统累计正线运营数据进行分析,量化系统间的耦合关系;通过构建线性回归模型、支持向量机模型、LightGBM模型和K-近邻模型对于数据进行解耦处理,使牵引制动系统数据呈现正态性,相关变量服从独立性与一致性,以满足联合条件概率分布的前置条件。[结果及结论]数据解耦操作能够提升系统间原始数据的独立一致性;从工程实用角度出发,LightGBM模型在实时与离线状态下表现出最优的性能,在所有量化分析中均取得了50%及以上的优化率;采用解耦后的数据,能够在故障样本较少或者缺失的情况下,实现对潜在故障的预警功能,能有效降低智能运维的虚警率,同时提升故障预测的准确性。

城市轨道交通道岔转辙机智能运维系统研究

道岔转辙机是信号系统核心设备,其维护量大、维保难度高、设备故障影响程度较广,随着智能运维研究在城市轨道交通行业的兴起,道岔转辙机智能运维是实现城轨信号维护智能化、运维生产组织模式智能化的基础。总结传统微机监测系统的不足,结合行业道岔转辙机维保难点和痛点,提出一套智能运维系统,主要包括关键状态感知、故障智能诊断、关键状态预警及健康评估等,并提出具体的实现方法。该系统目前已成功应用于南宁轨道交通4、5号线,具有显著效益。

医院服务器运维监测系统的设计与实现

采用分布式架构,结合多种监测手段和技术,设计了医院服务器运维监测系统,实现了对医院服务器的全面监测和管理。系统可扩展性强、稳定性高,具备服务器状态实时监测、故障预警等功能,对于医院服务器的运维工作具有重要意义。

基于深度学习的数字化装备故障诊断研究综述

数字化装备具有结构复杂、技术密集、信息化程度高等特点,传统的故障诊断方法需要拆装的部件多、故障定位准确率低,而深度学习能够从装备原始数据中挖掘有价值且敏感的特征,适合用于数字化装备的智能故障诊断;为此,首先进行了部队数字化装备故障诊断的现实困境和挑战分析,阐述了国内外数字化装备维修保障的研究现状,而后总结了装备故障诊断的主要方法和研究应用进展,重点将深度学习在装备故障诊断领域的研究成果进行了梳理,最后结合实际提出了基于深度学习方法实现数字化装备故障诊断的3种研究思路。

干式电抗器的建模与故障预警方法研究

针对干式电抗器易发生匝间短路故障从而导致设备烧毁的问题,提出一种干式电抗器的建模与故障预警方法,该方法通过建立电磁-电路二维分析模型计算包封损耗,采用循环迭代算法进行多物理场模型融合,建立三维流体-温度场有限元模型,并采用改进粒子群优化支持向量机(Particle Swarm Optimization-Support Vector Machine,PSO-SVM)的融合算法对该模型进行降阶。在上述模型建立的基础上,进行多种匝间短路故障模拟实验。仿真计算与现场实测结果表明,该方法的故障预警准确性较高,可用于干式电抗器匝间短路等故障的预警。

城轨信号系统电子设备故障预警与管理研究

为进一步提升城轨信号系统的运营服务与故障管理能力,视故障情况进行主动维修,对影响运营服务水平的故障开展预警与管理研究。阐述国内外故障预警与管理现状,构建基于数据驱动和模型相结合的故障预警与管理框架,通过收集与梳理现场故障、报警、日志、设计等输入数据,以及故障逻辑模型构建、故障特征参数分析、故障评估模型构建、故障事件与运行状态构建等过程,对数据进行分析,确定故障预警机制,最终给出建议性的故障预警维修措施,为信号系统电子设备的故障预警与主动维修提供一种新思路。

基于物联网技术的医疗设备维护管理系统设计与实现

随着物联网技术的快速发展,医疗设备维护管理面临着更加复杂的挑战。文章以提高医疗设备的可靠性和效率为目标,设计并实现一种基于物联网技术的医疗设备维护管理系统。该系统通过实时监测设备状态、远程维护和故障预警等功能,有效降低设备维护成本和故障率,提高医疗设备的使用效果和安全性。文章详细介绍系统的设计思路、架构和关键技术,并进行实验验证,结果表明该系统在提升医疗设备管理水平方面具有显著效果。

断路器故障预警装置研制与健康评估系统开发

目前国内外关于断路器的状态检修均采用计划停电的模式,存在不能及时发现断路器存在的潜伏性缺陷的缺点,从而导致断路器故障引起的电网事故。研制了由机械振动测量终端、电场强度测量终端、回路电流测量终端以及智能诊断模块4套组件构成的断路器故障预警装置并开发了由健康评估、智能定级2个模块组成的断路器健康状态量化评估系统。对研制的故障预警装置和健康状态评估系统进行了现场验证,结果表明:所提故障预警装置首次实现了运行状态下高压开关振动、电场以及回路电流信号的非侵入式融合采集,大幅降低了测量装置安装工艺复杂度和安装风险,实现了断路器3类17种故障的精准预警;开发的健康状态量化评估系统实现了断路器近远期健康度的实时评估,降低了断路器运检成本。

车身机运智能追踪系统研究与应用

汽车制造行业车身车间普遍采用随行Pallet、随行工装等机运设备进行输送,机运系统设备数量众多,存在故障率高的问题。为克服机运设备维护故障频次高、保养效率低、工作量大的问题,提出一种车身机运智能追踪方法。通过建立数据采集系统,对机运设备故障信息和过程参数精确匹配,实现对机运设备关键数据智能追踪,提前预警。通过机运故障数据追踪分析,指导设备改进和预防性维修工作,实现减少设备报错频次和人工处理工时的目的。

基于性能退化的复杂系统视情维修技术研究

针对当前传统维修手段给复杂系统带来的故障难以定位、维修过量或出现备品备件配置不合理、资源调度不及时、维修效率低等问题,研究了基于性能退化的复杂系统视情维修技术,梳理了预防性维修和修复性维修相综合的视情维修决策流程。以复杂系统性能退化数据为基础,提出了基于趋势滤波的故障早期预警模型和基于数据驱动的故障诊断模型,考虑了故障早期预警、故障诊断、维修决策等多方面因素,构建了基于性能退化的复杂系统视情维修技术架构,对复杂系统维修保障能力和作战能力的提升具有重要意义。

基于优化核函数带宽SVDD的机械振动预警模型

基于高斯核函数的支持向量数据描述(SVDD),因其具有良好的异常检测性能,常被用于机械振动故障预警领域,但其性能的好坏受限于核函数带宽的取值是否适宜。为此,针对常规高斯核函数支持向量数据描述(SVDD)存在需要负类样本训练模型、计算量大、不收敛、不适用于小数值数据等问题,提出了一种不需要专家经验知识和负类样本训练SVDD超球体的优化核函数带宽计算方法,构建了基于优化SVDD核函数带宽的机械振动故障预警模型。首先,根据空间矩阵复杂度的信息熵,量化表征核函数带宽的取值对SVDD超球体的影响;然后,采用粒子群优化(PSO)算法寻找空间矩阵复杂度最大时对应的核函数带宽σ取值,实现了目标函数的快速收敛目的;综合考虑惩罚参数对SVDD超球体描述边界的影响,引入惩罚参数对寻优结果进行了修正,完成了对历史正常运行状态数据驱动的机械振动故障预警模型的构建任务;最后,应用辛辛那提大学智能维护中心轴承试验数据集等6项公开实验室数据和4项工程案例数据,对上述方法的实用性和可靠性进行了验证,并将其结果与采用常规方法所得结果进行了对比验证。研究结果表明:与常规方法相比,采用优化核函数带宽计算方法训练出的机械振动故障预警模型的合格率为100%,超球体描述边界拟合良好,并且不存在不收敛的问题。

地震预警系统运维常见典型故障分析处理

地震预警系统运维是基层运维工作者的核心工作,对基层运维人员知识储备有很高的要求,也对技能和经验判断有较高的需求。文章结合天水地震监测中心站全年的现场运维情况,梳理出波形异常、电路故障、通讯故障、设备故障等常见问题,并对各类故障的形成原因进行剖析,总结同类问题的处理方法,为地震预警系统运维工作积累经验,也为地震预警系统的正常运行提供保障。

大数据在消防设施管理中的应用探讨

随着大数据技术的不断发展和普及,其在消防设施管理中的应用逐渐成为一个研究热点。基于此,主要介绍了消防设施管理的重要内容,分析了大数据在消防设施管理应用中存在的问题,探讨了大数据在消防设施管理中的有效应用策略,以期为相关领域的研究提供参考和借鉴。

中速磁浮列车综合安全状态监测预警与维护支持技术研究与实现

本文针对中速磁浮列车在途状态监测、预警、隐患状态评估和主动运维支持等需求,通过对中速磁浮列车关键部件工况高效主动感知、综合工况与安全状态监测评估、预警预测、适度主动运维和应急处置等关键技术的研究,构建了中速磁浮列车综合安全状态监测预警与维保支持系统方案,研制了中速磁浮列车主动维修、安全维保支持平台和技术装备,实现了对中速磁浮列车的综合运行安全状态全息化的主动监测、综合安全状态的演化趋势预测、故障风险和隐患的评估。充分考虑磁浮列车各关键部件安全性特征和评判依据及关联性,综合使用数据分析、预测、评估等方法,构建了满足中速磁浮列车特点的综合安全状态评估预测方法,为实现综合高效、低成本以及快速中速磁浮系统提供技术支撑。

城市轨道交通车辆制动系统的智能诊断与预警系统

目的:为提升城市轨道交通车辆故障预警功能及预警准确率,进一步实现城市轨道交通车辆智能运维,构建了车辆制动系统的故障智能诊断与故障预警系统。方法:在地面端广泛收集城市轨道交通车辆制动系统运行数据及故障数据,深入研究制动系统各类故障的起因、征兆及其在运行数据中的特征,构建基于机理与机器学习两类智能诊断算法模型;通过车地联动高效、快速地将车辆数据传输至地面智能运维平台,同时将两类智能诊断算法模型集成到地面平台,实现车辆运行数据的故障智能诊断及故障预警,并根据故障诊断、故障预警结果自动生成检修维护建议,降低车辆在途故障率,从而提高城市轨道交通车辆的可用性和检修效率。结果及结论:通过在某城市轨道交通线路的实际应用,验证了该系统能够对城市轨道交通车辆制动系统大部分故障点进行预警及故障定位,可提升城市轨道交通车辆制动系统的可靠性和检修维护效率。

智能变电站二次设备运维中的监控与故障识别技术分析

阐述二次设备运维中的智能化监控技术特点,故障检测与实时监控的集成方法、预测性维护与设备健康评估方法,探讨数据驱动的故障模式识别技术、风险评估与运维决策支持系统应用。