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故障诊断列表
在新时期环境下,越来越多的先进机械设备得到了研发和使用,同时生产活动对机械设备的性能要求也在不断提升,因此确保机械设备具有良好的运行状态至关重要。而在机械设备的使用中,常常会受到诸多因素的影响导致一些故障的出现,为了避免此类情况的发生,就需要做好对其诊断和监测工作。下面,文章就主要针对机械设备故障诊断与监测的常用方法和发展趋势进行分析。
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汽车电气系统对于汽车的正常运行发挥着重要作用。经济社会的发展推动了汽车行业的发展,汽车电气系统也随之迈向了一个新的台阶。汽车电气系统有着丰富的发展历史,主要可以概括为三大阶段:低压阶段、高压阶段以及计算机控制系统阶段。一旦汽车电气系统出现问题,那么汽车的正常运转势必受到影响,在安全性上也没有了保障。
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随着汽车技术的发展,尤其是汽车智能化和网络化发展为汽车的安全性、操控性、经济性、舒适性等带来了极大地提高,同时对汽车电气故障诊断的能力要求也带来了新的挑战。大多数汽车修理厂在汽车电气系统故障诊断时,主要使用万用表测量电压、电阻、电流的形式进行故障分析判断,虽能很好地解决大部分问题,但对某些特定故障的排除效率依旧不高,或较难发现故障的原因。
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空间轴承是飞轮和控制力矩陀螺等空间惯性执行机构的核心部件,若发生故障,会直接影响航天任务执行能力。因此,空间轴承的故障诊断成为保证航天器高可靠、长寿命的一个重要支撑。本文首先介绍空间轴承的故障特点、诊断技术难点;然后总结分析目前轴承主要的故障特征提取技术、智能诊断等方法;接着,深入讨论这些技术在空间轴承故障诊断中的应用与发展。
汽车的空气调节装置(简称汽车空调),即对汽车车厢内的空气温度、空气湿度、空气洁净度及空气窜动速度等部分或全部地进行调节,使其控制在合适范围内,从而创造一个舒适的驾驶及乘坐环境。汽车空气调节装置主要由空气制冷系统、空气供暖系统、空气强制通风系统及空气净化系统等组成。在生活中人们俗称的汽车空调主要指汽车空调中的制冷系统(冷气系统)。
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在当前大数据时代的背景下,信息、电子等技术在我们的日常生活中获得了广泛运用。在此之中,电力计量装置的重要性逐渐凸显出来,其能直接决定电力计量系统运作时的稳定性,因而当其发生故障时,应当采取合理的诊断技术来对故障原因加以分析,从而才能采取有效措施来处理故障,使得电力计量装置可以正常运行。
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随着能源和环境问题的凸显,具有低能耗、轻污染的新能源汽车成为了当代新兴战略产业的重点领域,对于改善能源紧缺与环境污染等问题也有着积极的推动作用。新能源汽车领域主要分为纯电动汽车、混合动力汽车以及燃料电池汽车三类,正在逐步朝着智能化、共享化以及物联化的方向前进。不过,随着环保的要求愈发严格以及碳中和战略的提出,纯电动汽车成为未来汽车领域发展的主攻方向。
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提升机主要组成单元包括滚筒、齿轮箱、电动机以及钢丝绳等,设备运行过程中难以避免会出现各类故障[3]。国内众多学者对提升机故障诊断技术进行研究,其中乔国厚[4]提出采集、分析提升机振动信号实现故障定位以及诊断;陈莹莹和张晓光[5]综合故障诊断技术、计算机技术构建提升机故障在线诊断系统,该系统可实时在线监测提升机运行情况,自行对故障进行诊断、预警,以便达到增强提升机运行可靠性目的。
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由于能源需求的日益增长,化石燃料的消耗与碳排放总量的上升。风力发电及其相关技术越来越多地受到了国内外的关注。但是风电设备所安装的区域总是环境恶劣,作为整个风电机组的核心设备,齿轮箱中的核心组件滚动轴承对整个系统的运作效率影响巨大,一旦发生故障,会导致整个系统的长时间停机。
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在电力系统中,二次设备是确保一次设备正常工作和安全稳定运行的重要保证[1]。由于二次设备的种类和数量不断增加,对继电保护装置故障诊断的任务也越来越繁重复杂。传统的继电保护故障诊断方法是利用变电站二次设备故障状态与其对比,进而判断是否存在故障。
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动车组乙丙橡胶(ethylene propylene rubber,EPR)电缆是机车电能传输的重要设备[1],但目前车载电缆终端由人工制作与安装,受限于制作工艺,绝缘层常常存在各种细微缺陷。随着服役里程的增长,缺陷位置容易引发局部放电,使得绝缘劣化,最终导致击穿爆炸事故[2]。因此,研究车载电缆终端缺陷的智能识别,对保障动车组的安全运行具有重要意义。
近几十年来,机器学习、深度学习等计算机理论技术学科的快速发展,对智能诊断技术的研究产生了积极的影响[4]。在分类器的学习过程中,输入特征直接决定了最后的诊断表现,因此特征选择技术被用于从原始特征集中获取一个维数适中、剔除了无关和冗余特征的最优子集[5],进而减少计算成本并提高分类精度。
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输煤用带式输送机在火电厂扮演着关键的角色,由于其工作环境恶劣且长期高负荷运行,设备会损坏甚至发生事故。现有的带式输送机监测方法主要关注某个零件的状态并且监测零件的信号源单一,无法提供输送机整体的状态监测。为了确保输送机的正常运行,需要对整个输送机系统进行综合、全面的监测和管理。近年来基于数字孪生输送机的智能监测逐渐受到关注。
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采煤机作为现代煤矿生产中的核心设备,担负着采掘、装卸与运输等重要任务。从某种程度上讲采煤机的出煤效率直接决定了工作面的生产能力。液压系统作为采煤机重要系统之一,为采煤机的正常运行提供动力与控制。作为复杂系统,液压系统故障率约占总故障率的12%,持续时间约占平均故障时间的40%。
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煤矿智能化进入了快速发展阶段,智能采掘系统、辅助作业类机器人、智能监测监控装备等煤矿智能化装备数量快速增长。在煤矿智能化装备中,轴承是关键零部件之一,当装备发生故障时,约30%的故障源头是轴承。因此实现轴承故障的智能诊断对保障煤矿智能装备的高效运转具有重要意义。
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