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基于ICEEMDAN多尺度模糊熵和MVO-KELM的变压器绕组铁心机械故障诊断
来源:电机与控制应用 发布日期:2023-10-10
针对变压器绕组铁心机械故障诊断精度不足的问题，提出了一种基于改进自适应白噪声完整集成经验模态分解(ICEEMDAN)多尺度模糊熵(MFE)和多元宇宙优化算法优化核极限学习机(MVO-KELM)的变压器绕组铁心机械故障诊断方法。首先，为了避免虚假模态分量的产生，采用改进的ICEEMDAN对变压器原始振动信号进行分解。其次，利用Pearson相关系数法选取相关性最高的模态分量，并计算其MFE值。然后，
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纯电动汽车行驶故障排除与维修技术
来源:农机使用与维修 发布日期:2023-10-10
相关统计数据表明，我国纯电动汽车保有量年增加50万辆左右，并且增长趋势逐渐加快。由于纯电动汽车主要驱动方式为电力驱动，与传统汽车结构相比，电路结构较为复杂，电路常见故障为能量管理、电路短路、碰撞短路及高压漏电等，电路系统故障直接影响纯电动汽车的工作性能，严重时还会影响汽车驾驶的安全性。针对以上问题，以纯电动汽车行驶故障为研究对象，对常见故障排除方法进行概述，并通过引入故障案例系统论述故障维修步骤与
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起重机械金属结构振动与故障诊断思考
来源:中国设备工程 发布日期:2023-10-10
为探讨起重机械金属结构振动与故障诊断，采用理论结合实践的方法，立足码头门座式起重机金属的结构特点，分析了起重机械金属结构静态疲劳和动态疲劳的差别，提出了起重机械金属结构振动故障诊断中存在的问题，以及提升振动故障诊断准确性和效率的方法。分析结果表明，码头起重机械运行环境复杂，在长期振动的影响下，会加速起重机械疲劳破坏，缩短安全使用寿命，也不利于生产效率的提升。科学合理的振动故障诊断方法和措施，可及时
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基于共线超声混频技术的机械结构缺陷评估
来源:噪声与振动控制 发布日期:2023-10-09
为了更高效检测出机械结构出现的裂纹，提出共线超声混频检测技术。首先，基于非线性超声理论，由差频非线性系数与和频非线性系数得到计算非线性超声混频非线性系数的方法。然后对5种不同深度疲劳裂纹的铝合金试件用超声系统RAM-5000 SINAP进行检测，并绘制相应频谱图，得出在一定裂纹深度内，裂纹深度与差频非线性系数、和频非线性系数呈正相关的结论。通过对两组实验数据进行拟合曲线分析，建立对应的裂纹深度预测
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加权firm阈值奇异值分解及其旋转机械故障诊断
来源:噪声与振动控制 发布日期:2023-10-09
奇异值分解(Singular value decomposition,SVD)作为一种有效的信号降噪方法广泛应用于旋转机械振动信号周期性瞬态冲击提取中。传统SVD以能量为导向，无法提取出能量较弱但含故障信息丰富的奇异分量(Singular Component,SC)。为此，提出加权firm阈值奇异值分解(Weighted Firm Singular Value Decomposition,WFSV
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基于故障树分析法的汽车电路故障诊断与排除
来源:汽车电器 发布日期:2023-10-08
汽车故障诊断是汽修专业人员的核心能力。电路故障诊断相比机械故障诊断而言，更加抽象复杂。本文以ECM的电源电路为例，从电路原理、工作过程出发，利用故障树分析法进行故障原因分析，希望对学习和实践能提供一些帮助。
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基于两轴振动和多传感器融合的变压器绕组机械故障诊断
来源:电子测量技术 发布日期:2023-10-08
针对传统变压器绕组机械故障诊断方法中，仅考虑绕组单一方向振动信号且特征参数提取复杂、识别准确率低的问题。本文提出了一种基于两轴振动和多传感器融合的变压器绕组机械故障诊断方法。首先从绕组轴向、辐向振动相关性角度提出两轴振动关系图形作为特征图像；然后采用轻量级卷积神经网络MobileNet V2对不同传感器获得的图像数据进行训练；最后利用D-S证据理论对多维信息源识别结果进行融合，并做出最终决策。实验
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冶金机械设备故障诊断与监测方法及其发展
来源:世界有色金属 发布日期:2023-10-05
机械设备故障诊断与监测在工业领域具有重要性,有助于提高设备运行效率、减少停机时间和维护成本。本文首先强调了机械设备故障诊断与监测的重要性,随后介绍了常用的诊断方法和监测技术,然后,文章探讨了该领域面临的问题和难点,接着,提出了加强机械设备故障诊断与监测的有效策略,最后,文章展望了机械设备故障监测的发展趋势,强调了智能化和自动化技术的应用,以及与物联网的结合,以提高预测性维护的准确性和效率。
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电子诊断技术在现代汽车故障诊断中的应用
来源:汽车测试报告 发布日期:2023-09-28
与人工诊断方式相比，在现代汽车中，电子诊断技术可以对汽车故障进行更加精准的检测，能精准迅速地判断故障位置和原因，提升故障诊断效果。该文对电子诊断技术及设备进行概述，阐述电子诊断技术在现代汽车故障诊断中的具体应用，以促进汽车故障诊断技术的发展。
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汽车机械故障原因及诊断技术优化
来源:汽车测试报告 发布日期:2023-09-28
汽车机械故障的快速准确诊断对确保车辆可靠性至关重要。目前，汽车机械故障诊断技术存在覆盖面有限、无法精确定位等问题。为提升汽车机械故障诊断效果，需要使用先进的传感器技术获取更丰富的状态信息数据。然后，构建融合多源异构数据的智能算法驱动的数字孪生系统，实现对机械故障的精准检测和预警。此外，还需要持续积累不同工作条件下的机械故障样本数据，并建立闭环反馈机制自动优化诊断模型。只有系统性地优化各个环节，并形
027-87841330