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基于基尼的深度解卷积方法在机械装备故障诊断中的应用研究
来源:工业工程 发布日期:2024-08-06
解卷积方法是机械装备故障诊断的有力工具，但传统研究仍属于浅层特征提取，难以处理极低信噪比情况。针对此问题，在传统解卷积理论的基础上引入特征学习思想，提出一种基于基尼指数(Gini index, GI)的稀疏特征深度解卷积方法 (GI-based sparse deep deconvolution, GI-SDD)进行机械装备早期故障诊断。采用频带均分策略初始化输入层滤波器，为后续解卷提供方向。以能
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工程机械故障诊断及报警系统设计
来源:设备管理与维修 发布日期:2024-08-06
针对国内工程机械故障诊断报警系统的现状，研究开发基于CAN总线的智能故障诊断及报警系统。综合运用人工智能、专家系统、数据库等理论，设计工程机械故障诊断及报警装置，实现对工程机械的副发动机、液压系统、运动部件、车辆底盘等部分的状态监测、故障诊断、语音报警、人机交互等功能，通过CAN2.0通信总线与工程机械各部件进行信息交互，实现各子模块的通用化、模块化，具有较强的兼容性。
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航空发动机机械磨损故障原因与诊断分析
来源:中国机械 发布日期:2024-08-05
本文旨在系统分析航空发动机机械磨损故障的成因，并探究有效的诊断方法。通过分析磨损的特性，从材料、设计工艺、工作环境和维护保养等方面剖析了磨损产生的原因。在诊断方法上，重点研究了声发射、振动分析、油液监测和智能诊断等技术在磨损故障诊断中的应用。结果表明，航空发动机机械磨损是多因素耦合作用的结果，采用多源异构信息融合诊断方法有助于提高诊断精度。研究认为，应加强全寿命防控，并积极应用智能化诊断方法，为航
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工程机械的状态监测与故障诊断技术
来源:内燃机与配件 发布日期:2024-08-02
本文深入探讨了工程机械状态监测与故障诊断技术的最新发展。针对工程机械在运行过程中可能遇到的各种故障，提出一种基于数据驱动和机器学习的先进监测系统。该系统通过实时采集并分析工程机械传感器数据，利用深度学习模型进行故障诊断，提前发现并预防潜在故障。本文介绍了该系统的设计框架和关键技术，包括数据预处理、特征提取以及故障诊断模型的建立。
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基于特征基的GMC卷积稀疏机械故障特征解析方法
来源:仪器仪表学报 发布日期:2024-08-01
在机械设备的复杂工况下，监测信号易受多振动源及环境噪声干扰，导致故障特征微弱且呈现强耦合特性，这给设备故障诊断带来极大挑战。因此，提出了一种基于振动特性基的GMC增强卷积稀疏机械故障特征解析方法，实现微弱耦合故障特征解析。首先，构造了一种自适应单边衰减小波匹配算法以获取最优特征原子，将最优特征原子升维同时匹配故障周期，以得到具有周期特征的振动特征基。其次，提出基于GMC增强的卷积稀疏编码，结合振动
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新能源汽车故障诊断和维修技术探究
来源:汽车测试报告 发布日期:2024-07-28
随着新能源汽车的广泛应用，故障诊断与维修技术成为保障新能源汽车安全、高效运行的重要技术。新能源汽车具有环保和高效的特点，但其复杂的电气和机械系统也带来了新的挑战。新能源汽车故障类型主要包括电池系统、控制系统、空调系统和变速箱的相关问题。故障诊断和维修技术能够精确定位故障点，提高诊断效率，有效解决常见的故障，从而延长车辆使用寿命。该文对新能源汽车故障诊断和维修技术进行研究，以提高新能源汽车行驶安全性
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新能源汽车电池管理系统故障诊断与健康状态评估方法探析
来源:汽车测试报告 发布日期:2024-07-28
电池是新能源汽车的核心部件，其性能和使用寿命直接影响车辆的续航里程、安全性和经济性，高效的电池管理系统能够优化电池使用效果，延长其使用寿命，提高能量利用效率，降低运营成本。该文分析新能源汽车电池管理系统的结构与功能，探讨新能源汽车电池管理系统故障诊断与健康状态评估方法应用的重要性，提出一种集成新能源汽车电池管理系统故障诊断与健康状态评估方法的策略，以显著提高故障诊断的准确性和健康状态评估的可靠性，
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矿山机械用MTU发动机性能优化与故障诊断技术研究
来源:今日制造与升级 发布日期:2024-07-28
随着矿山工业的发展和对能源效率的日益关注，矿山机械的性能优化和故障诊断技术成为研究的热点。在此背景下，矿山机械用MTU发动机作为矿山机械的重要动力来源，其性能优化和故障诊断显得尤为重要。文章针对矿山机械用MTU发动机性能优化方式与故障诊断技术展开详细研究，为保障矿山生产的连续性和稳定性提供技术支持。
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新能源汽车高压系统故障诊断技术研究
来源:汽车测试报告 发布日期:2024-07-28
该文分析新能源汽车高压系统故障诊断技术应用的重要性，介绍新能源汽车高压系统故障诊断技术常见类型，包括人工检测技术、电子检测技术、高压检测技术，阐述新能源汽车高压系统故障诊断技术的具体应用，旨在提升新能源汽车高压系统故障的处理效率，保证新能源汽车高压系统的正常运行，维护驾乘人员的生命安全，从而推动新能源汽车行业的可持续发展。
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带式输送机机械带扣视觉故障诊断平台及其试验验证
来源:煤矿机械 发布日期:2024-07-26
PVC、PVG整芯阻燃输送带的机械带扣是非常薄弱的环节，在使用过程中容易引发脱扣、断扣故障，造成断带。在故障诊断技术的基础上，开发了基于机器视觉的带式输送机机械带扣视觉故障诊断平台，实现了机械带扣的故障诊断。该平台包括视觉采集、PLC控制、通信、图像处理和故障诊断等模块。通过试验验证，该平台能够准确地发现输送带在运行过程中的带扣故障，极大提高了带式输送机运行的安全可靠性。
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