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深度学习在机械设备故障预测与健康管理中的研究综述
来源:机床与液压 发布日期:2021-10-15
随着机械装备不断朝高速化、大型化、智能化方向发展,为了保障机械设备高效、安全、可靠运行,故障预测与健康管理(PHM)一直是工业领域研究的热点问题。机械装备的工作环境恶劣,工况复杂,多系统相互耦合,在长期服役过程中,其状态监测信息呈现出典型的"体量浩大、多源异构、生成快速、价值稀疏"的大数据4V特征。因此,"大数据"背景下的机械装备健康管理呈现出"三高"特点:(1)需要高容量的大数据存贮能力;(2)
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基于深度Q学习和连续小波变换的旋转机械故障诊断方法
来源:振动工程学报 发布日期:2021-10-15
针对旋转机械故障诊断中深度神经网络特征学习能力强、决策能力弱的问题,利用卷积神经网络拟合强化学习中的Q函数,通过Q-learning算法学习策略实现故障诊断,提出了基于深度Q学习和连续小波变换的旋转机械故障诊断方法。对振动信号进行连续小波变换得到时间尺度矩阵,构建出环境状态空间,实现智能体与环境间的交互;用CNN拟合Q-learning中的Q函数得到深度Q网络,将环境返回的状态输入到深度Q网络中学
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调频率自适应匹配线性变换及其对旋转机械故障诊断研究
来源:振动工程学报 发布日期:2021-10-15
旋转机械常处于变转速工作状态,因而其振动信号也表现出非平稳性。分析此类非平稳信号时由于受有限的时频分辨率影响,常无法获得理想的时频表示,难以揭示与旋转机械健康状态相关的有用信息。根据单个线性调频变换(LCT)能提升特定时刻时频聚集性这一特点,提出了调频率自适应匹配线性变换(Adaptively Matching Chirp-rate Linear Transform,AMCLT)。利用最大峭度准则
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基于BN-1DCNN的旋转机械故障诊断研究
来源:振动与冲击 发布日期:2021-10-14
为了对旋转机械的故障特征进行自适应提取,实现智能故障诊断,提出了一种基于批量归一化的一维卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)模型。由于卷积神经网络通常应用于二维图像或三维视频领域,故通过将卷积核改进为一维卷积核来实现对采集的一维振动数据的直接卷积,并且采用了批归一化层来防止过拟合,采用HZXT-008小型转子实验台采集的数据对该方法进行验证。试验结果
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对石油生产中透平离心压缩机故障的分析诊断
来源:化工管理 发布日期:2021-10-11
石油是重要的能源。透平离心压缩机是石油加压和输送的重要装置,在石油产品生产当中发挥重要的作用,装置运行的状态对石油生产的影响非常大,透平离心压缩机技术经过不断创新已经达到相对成熟的状态,文章先对透平离心压缩机结构组成和运行原理进行分析,然后对压缩机的常见故障诊断情况展开具体论述。
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汽车空调系统常见故障诊断和维修策略探讨
来源:内燃机与配件 发布日期:2021-10-10
汽车是一种主要的代步工具,空调是汽车的标配,可以调节车内的温度、湿度、洁净度等,让车内人员感到舒适。本文主要论述了汽车空调系统常见故障诊断和维修方法,要对空调系统进行深入研究,了解常见故障产生的原因,采取有效的处理方法,保证空调系统的正常运行,提高人们的驾驶体验。
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汽车智能故障诊断与维修系统研究
来源:农机使用与维修 发布日期:2021-10-10
从模块化原则、界面友好性原则、可扩展性原则三个方面,分析了汽车智能故障诊断与维修系统构建原则,对汽车智能故障诊断与维修系统设计与实现进行论述。结果表明,本次开发的系统性能稳定,功能强大,能够满足汽车故障诊断与维修需要,具有推广使用价值。通过该系统能够使汽车故障诊断与维修效率得到显著提升。
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电动汽车电池管理系统故障诊断
来源:石河子科技 发布日期:2021-10-10
随着社会的发展进步,人们的生活发生了翻天覆地的变化。比如,饮食方面、人们的交通等生活方面,发生了巨大的变化。从前,人们的交通一般都是以步行为主,现在人们的出行方式发生了很大的变化,出行工具的速度越来越快,出行的代步工具越来越多,其中电动汽车的出现,便是出行方式发生巨大改变的一个缩影。本文,笔者将针对电动汽车电池管理系统故障的诊断展开相关论述,论述说明电动汽车电池管理系统发生故障的原因及解决措施,以
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新能源汽车常见故障诊断及维修技术分析
来源:农机使用与维修 发布日期:2021-10-10
随着社会和经济的发展新能源汽车的应用越来越广泛,再加上石油、天燃气能源的缺少及国家对新能源补贴的优惠措施,促进了新能源汽车的发展。新能源汽车的发展顺应新时代的要求,发展潜力巨大,但其故障也亟待解决。通过对新能源汽车常见的电池、电动机、空调三大故障进行诊断分析,并提出维修对策,为推动新能源汽车维修行业的发展贡献力量。
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基于HAZOP分析的化工过程故障诊断研究
来源:山东化工 发布日期:2021-10-08
危险与可操作性(HAZOP)分析是一种广泛应用于石化行业等流程工业的危险分析方法,它能通过头脑风暴的方式,发现装置中可能存在的安全隐患和操作问题。而故障诊断方法是保障化工过程安全运行的一项重要技术。目前,大多数故障诊断方法都需要利用过程本身的工艺知识或历史数据进行建模,实现在线诊断。而HAZOP分析报告则是集合了各方面专家知识和历史经验的宝贵财富。因此,本文提出了一套新的故障诊断专家系统,将HAZ
027-87841330