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混合所有制经济下上市公司股权结构与经营绩效
来源:南京航空航天大学 发布日期:2015-03-01
为实现混合动力汽车各主要动力部件在故障状态下仍能够保证整车安全平稳地运行,本文开展了针对于混合动力汽车整车控制器的故障容错策略研究。本文首先介绍深度混合动力汽车的整体结构,考虑到整车上控制系统的复杂性和多样性,在介绍了各个子控制系统的基本功能后,设计了整车的CAN网络,并进行了仿真分析。整车基本结构的介绍和CAN网络的仿真分析为后续的故障诊断打下基础。在故障诊断和故障容错策略方面,将故障类型分为三
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状态监测技术在石化企业安全生产中的应用
来源:东北石油大学 发布日期:2015-03-01
近几年频繁发生的石油、石化企业安全事故让全社会对石油、石化企业安全稳定生产越发重视。由于相关企业生产过程大多含有对环境有害的物质,一旦发生恶性事故将会导致有害物质泄漏,对自然环境造成严重污染,危害极大。以往复压缩机、离心压缩机、螺杆压缩机、泵、风机等为代表的转动设备,是石油、炼化企业、炼油乙烯等装置的关键转动设备,它们的稳定运行是企业安全稳定生产的基石。如何完善设备管理,是摆在大到每个企业,小到每
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基于LabVIEW的旋转机械振动监测与故障诊断的研究
来源:华北电力大学 发布日期:2015-03-01
随着现代科学技术的飞速发展,我国工业化的水平不断提高。为满足工业生产的需求,机械设备朝着自动化、大型化、高速化的趋势发展。旋转机械作为机械设备中最常见的形式之一,广泛应用于航空、电力、矿山、冶金、石油化工等重要领域。旋转机械中任何部件发生故障,都可能导致整个设备甚至整条生产线瘫痪,造成严重的安全事故。因此,为保证旋转机械稳定、可靠的运行,开展针对旋转机械的振动监测与故障诊断技术的研究,对保证企业设
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旋转机械故障特征提取方法研究
来源:华北电力大学 发布日期:2015-03-01
旋转机械是工业生产中应用最为广泛的机械设备之一。由于工况复杂、振源丰富,各种振动因素综合起来得到的旋转机械故障振动信号通常为非线性、非平稳的多分量信号,且具有信噪比较低、信号源较多的特点。如何从旋转机械故障振动信号中精确提取故障特征一直是机械故障诊断领域的热点和难点。研究有效的旋转机械故障特征提取方法,及时准确地对各类旋转机械故障做出诊断,对于保障生产安全,减少经济损失具有重要的现实意义。在此背景
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基于《汽车发动机构造与维修》的高职院校教学改革探索
来源:实验室科学 发布日期:2015-02-28
对重型汽车机械式汽车变速器进行研究,模拟整车机械式汽车变速器性能、寿命、台架实验及台架实验故障诊断,介绍了汽车机械式汽车变速器综合试验台的结构、原理、综合试验台实验类型、数据采集以及主要构件扭矩传感器的结构、工作原理,并且着重说明试验台实验安装、实验方法和实验过程中的故障诊断,对机械式汽车变速器综合试验台实验方法的研究和实验过程中故障诊断分析是非常重要的,有利于机械式汽车变速器和重型汽车的研究及以
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浅谈汽车销售顾问的工作技能
来源:汽车实用技术 发布日期:2015-02-26
通过对当前汽车故障诊断方法进行分析,提出了"问"诊的故障诊断方法,介绍了"问"诊的主要内容和注意事项,并通过"问"诊实例进行说明。
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汽车座椅电机蜗轮蜗杆传动机构的仿真分析
来源:汽车实用技术 发布日期:2015-02-26
通过对汽车自动变速器的故障分析,为了实现汽车电控自动变速器故障诊断的自动化和智能化,本文设计的虚拟仪器,可对自动变速器运行工况进行实时数据采集,采集的数据包括发动机转速、节气门开度、车速、主轴转速、冷却液温度和3个换挡电磁阀通断情况,经过与专业诊断仪器的对比,验证了采集数据的准确性,后续结合神经网络技术可实现对采集数据的分析并且能直接给出故障诊断结果。
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面向设备故障诊断的数据挖掘技术方法的研究
来源:自动化技术与应用 发布日期:2015-02-25
本文对石化企业设备故障诊断系统进行研究,利用数据挖掘技术进行故障诊断。提出数据挖掘技术中的关联规则挖掘的理论与算法,并对关联规则的经典算法Apriori进行研究与改进。提高了故障诊断的准确性,减少了冗余信息。
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静电法监测煤矿机械液压管路故障
来源:煤矿安全 发布日期:2015-02-20
采用静电传感器和参数测量法进行煤矿机械液压管路安全进行监测。由互相关原理检测油管中油速,完成对液压设备管路进行快速监测,并对液压设备进行故障检测及报告。结合自建实验装置对煤矿机械管路油速进行实验验证。通过对测量得到的随机信号进行分析,诊断液压系统吸油管路故障,保障煤矿机械安全运行。
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基于自动化控制的机械设备故障诊断系统设计
来源:信息系统工程 发布日期:2015-02-20
机械设备的最重要的组成单元就是控制系统,其性能的好坏对机械设备的生产效率起着决定性作用。本文对这一机械设备常出现的故障和造成故障的原因进行分析,并且以遗传算法(GA)与粒子群算法(PSO)为优化工具,然后结合BP神经网络的方法对系统的故障诊断进行研究。分析结果显示,采用这种方法能够很好的使BP神经网络远离局部极小值,也就是提高了机械设备的精度,能够快捷、方便、准确地对机械设备进行故障诊断。
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