-
基于数字孪生的汽车自动化生产线故障诊断研究
来源:河北水利电力学院学报 发布日期:2024-12-31
传统的机器学习算法对汽车自动化生产线开展故障诊断研究，需满足训练集和测试集具有相同的分布，且需要较多的训练样本，但在实际中，故障样本数据难以获取、生产线运行工况多变，导致故障分类准确率较低。鉴于以上问题，文中提出了一种基于数字孪生(Digital Twin, DT)技术的汽车自动化生产线故障诊断研究方法，该方法首先使用SolidWorks对实际生产线建模，然后通过Unity3D软件进行渲染，并结合
-
基于数字孪生的汽车自动化生产线故障诊断研究
来源:河北水利电力学院学报 发布日期:2024-12-31
传统的机器学习算法对汽车自动化生产线开展故障诊断研究，需满足训练集和测试集具有相同的分布，且需要较多的训练样本，但在实际中，故障样本数据难以获取、生产线运行工况多变，导致故障分类准确率较低。鉴于以上问题，文中提出了一种基于数字孪生(Digital Twin, DT)技术的汽车自动化生产线故障诊断研究方法，该方法首先使用SolidWorks对实际生产线建模，然后通过Unity3D软件进行渲染，并结合
-
化工机械设备故障诊断与预测方法
来源:清洗世界 发布日期:2024-12-30
化工行业作为国家经济的重要支柱，其发展对国家经济的影响不可忽视。在化工生产过程中，机械设备不仅是生产过程中的关键，而且直接关系到生产效率和产品质量。化工机械设备一旦出现故障，不仅会导致生产停滞，造成经济损失，还可能引发安全事故，对环境和人员造成严重危害。据统计，化工行业每年因设备故障造成的直接经济损失高达数十亿元，而且这个数字还在逐年增加。因此，如何有效地预防和诊断设备故障，降低故障率，提高生产安
-
化工机械设备故障诊断与预测方法
来源:清洗世界 发布日期:2024-12-30
化工行业作为国家经济的重要支柱，其发展对国家经济的影响不可忽视。在化工生产过程中，机械设备不仅是生产过程中的关键，而且直接关系到生产效率和产品质量。化工机械设备一旦出现故障，不仅会导致生产停滞，造成经济损失，还可能引发安全事故，对环境和人员造成严重危害。据统计，化工行业每年因设备故障造成的直接经济损失高达数十亿元，而且这个数字还在逐年增加。因此，如何有效地预防和诊断设备故障，降低故障率，提高生产安
-
LNG接收站机械设备润滑管理提升
来源:石化技术 发布日期:2024-12-28
目的 LNG接收站设备作为工艺流程中的载体，生产运行对设备的依存度很高，设备润滑管理水平直接影响并决定整个接收站的生产效率和经济效益。方法 结合当前LNG接收站设备特点及润滑管理中存在的一些问题，客观剖析产生问题的因素，从润滑油脂的采购、存储、使用建立健全润滑管理制度，加强对设备维护周期评估、故障诊断润滑管理技术的应用。通过统计设备管理指标，分析润滑管理效益。结果 将润滑管理作为一种工具，降低了企
-
LNG接收站机械设备润滑管理提升
来源:石化技术 发布日期:2024-12-28
目的 LNG接收站设备作为工艺流程中的载体，生产运行对设备的依存度很高，设备润滑管理水平直接影响并决定整个接收站的生产效率和经济效益。方法 结合当前LNG接收站设备特点及润滑管理中存在的一些问题，客观剖析产生问题的因素，从润滑油脂的采购、存储、使用建立健全润滑管理制度，加强对设备维护周期评估、故障诊断润滑管理技术的应用。通过统计设备管理指标，分析润滑管理效益。结果 将润滑管理作为一种工具，降低了企
-
现代汽车氧传感器故障诊断与排除
来源:内燃机与配件 发布日期:2024-12-25
汽车氧传感器主要是通过对汽车尾气中氧分子的浓度进行自动检测的一种自动化装备，其能够将所检测到的信号传输到电脑中，然后通过电脑对传感器所反馈的可燃混合气体的浓度信号进行分析作出控制喷油量信号的设备。氧传感器经常会安装在汽车的排气管中段位置，并与三元催化反应器共同协作确保汽车混合气的空燃比控制在合理范围内，保证汽车运行安全。本文在研究时通过对现代汽车氧传感器的工作原理进行分析，探究现代汽车氧传感器常见
-
现代汽车氧传感器故障诊断与排除
来源:内燃机与配件 发布日期:2024-12-25
汽车氧传感器主要是通过对汽车尾气中氧分子的浓度进行自动检测的一种自动化装备，其能够将所检测到的信号传输到电脑中，然后通过电脑对传感器所反馈的可燃混合气体的浓度信号进行分析作出控制喷油量信号的设备。氧传感器经常会安装在汽车的排气管中段位置，并与三元催化反应器共同协作确保汽车混合气的空燃比控制在合理范围内，保证汽车运行安全。本文在研究时通过对现代汽车氧传感器的工作原理进行分析，探究现代汽车氧传感器常见
-
基于LightGBM的电动汽车动力电池故障双层诊断模型
来源:北京工业大学学报 发布日期:2024-12-24
动力电池是电动汽车的能量之源,需要准确预测动力电池故障并识别其故障类型以保障电动汽车的安全性和可靠性。基于10辆纯电动汽车6个月的实车监测数据,提取16个特征数据为输入,以电池故障类型为输出,通过模型训练和参数调优,建立了基于LightGBM的电动汽车动力电池故障双层诊断模型。上层模型用于判断车辆动力电池是否存在故障,下层模型对具体故障类型进行诊断分析。结果表明:该模型能够完全正确预测电动汽车动力
-
基于LightGBM的电动汽车动力电池故障双层诊断模型
来源:北京工业大学学报 发布日期:2024-12-24
动力电池是电动汽车的能量之源,需要准确预测动力电池故障并识别其故障类型以保障电动汽车的安全性和可靠性。基于10辆纯电动汽车6个月的实车监测数据,提取16个特征数据为输入,以电池故障类型为输出,通过模型训练和参数调优,建立了基于LightGBM的电动汽车动力电池故障双层诊断模型。上层模型用于判断车辆动力电池是否存在故障,下层模型对具体故障类型进行诊断分析。结果表明:该模型能够完全正确预测电动汽车动力
027-87841330