一种基于轻量级神经网络的高铁轮对轴承故障诊断方法

深度神经网络技术用于机械设备故障诊断展现出了巨大潜力,但繁重复杂的计算量对计算机硬件提出了严苛的要求,严重限制了其在实际工程中的应用。基于此提出一种新型的轻量级神经网络ShuffleNet,用于高速列车轮对轴承故障诊断研究。该网络模型基于模块化设计思想,包含多个高效率的ShuffleNet单元,通过运用分组卷积与深度可分离卷积技术极大改善了传统卷积操作的运算效率;同时使用通道混洗方法克服了通道分组带来的约束,改进了网络的损失精度。实验分析表明,所提网络模型可有效用于复杂工况下高速列车轮对轴承故障诊断,相比传统卷积神经网络、残差网络和Xception等当前深度神经网络模型,在保证诊断精度的同时,运行效率得到大幅提升。这为深度神经网络技术应用于工程实际,克服计算机硬件条件限制提供了一条新的途径。      

设备在线监测与故障诊断系统开发

山钢集团日照有限公司强化设备智能化建设,构建了设备状态在线监测及故障诊断系统。该系统采用星型拓扑网络结构,提高了设备状态信息获取的可靠性;开发了逻辑控制技术,保证了不同工况下采集数据的一致性和真实性;建立了设备缺陷频率诊断和报警模型,对缺陷部位、故障原因进行判断。该系统能够及时发现设备存在的早期隐患,并结合剩余使用寿命的预判,提高了设备运行可靠性。     

基于机器学习模型的选矿过程状态监测与故障诊断

提出并实现一种基于机器学习模型的选矿过程状态监测和故障诊断方法。基于通用的机器学习方法建立正常工况下的关键参数数据驱动模型;监测软件与DCS系统通信,实时计算目标变量的模型预测值并与实际测量值进行比较,误差超出设定阈值则进行报警标记;结合工艺专家的经验选择模型监测变量并与工况状态和工艺报警建立多方位联系,从而实现选矿过程状态监测和故障诊断。     

基于C4.5算法的无线传感器网络农业环境部署节点故障诊断方法

通过采集农业环境下无线传感器网络节点所采集的数据,基于C4.5算法挖掘故障诊断关联规则,建立了农业环境部署节点故障诊断模型.结果表明,该模型能够比较好地对故障无线传感器网络节点进行识别.     

铜冶炼厂三维数字孪生虚拟工厂平台研究与应用

采用数字孪生技术将铜冶炼厂工艺生产装置、流程、管网进行实体虚拟化,建设面向铜冶炼厂的三维数字孪生虚拟工厂平台。通过孪生数据层、孪生模型层与业务应用层的搭建,开发以虚拟巡检、设备管理、生产仿真、管线分析、应急处理以及辅助培训为核心的业务应用功能,将实体空间中的生产过程进行虚拟呈现,为企业生产、运维及管理人员提供形象直观、数据同步、协同共享的数据集成应用。     

物联网的矿山装备数字化运维研究与应用分析

在矿山装备数字化运维过程中存在较大的难度,因此需要综合利用数字孪生和云计算以及机器学习技术等,完善基于物联网的矿山设备数字化运维体系,根据矿山装备数字运维逻辑模仿相应的场景,可以三维重建矿山场景,还可以协同调度设备,智能化的诊断装备故事,预测性的维护装备。可以推动矿山装备运维数字化发展,实现矿山产业智能发展目标。     

北京矿冶研究总院信息技术与自动化研究设计所

<正>破碎故障诊断系统破碎流程三层架构故障诊断系统以破碎生产流程在线检测数据为支撑,将因果推理、主元分析和机器学习技术相融合,实现了从底层设备到中间工序,再到上层生产流程的三层架构破碎全流程生产过程在线监测和故障诊断功能。该系统可以及时发现潜在的生产异常或者故障,通过报警、修改操作或控制、甚至停机处理等方式消除异常或者故障的存在,保障生产的持续稳定运行。     

北京矿冶科技集团有限公司信息技术与自动化研究设计所

正破碎故障诊断系统破碎流程三层架构故障诊断系统以破碎生产流程在线检测数据为支撑,将因果推理、主元分析和机器学习技术相融合,实现了从底层设备到中间工序,再到上层生产流程的三层架构破碎全流程生产过程在线监测和故障诊断功能。该系统可以及时发现潜在的生产异常或者故障,通过报警、修改操作或控制、甚至停机处理等方式消除异常或者故障的存在,保障生产的持续稳定运行。     

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<正>破碎故障诊断系统破碎流程三层架构故障诊断系统以破碎生产流程在线检测数据为支撑,将因果推理、主元分析和机器学习技术相融合,实现了从底层设备到中间工序,再到上层生产流程的三层架构破碎全流程生产过程在线监测和故障诊断功能。该系统可以及时发现潜在的生产异常或者故障,通过报警、修改操作或控制、甚至停机处理等方式消除异常或者故障的存在,保障生产的持续稳定运行。     

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<正>破碎故障诊断系统破碎流程三层架构故障诊断系统以破碎生产流程在线检测数据为支撑,将因果推理、主元分析和机器学习技术相融合,实现了从底层设备到中间工序,再到上层生产流程的三层架构破碎全流程生产过程在线监测和故障诊断功能。该系统可以及时发现潜在的生产异常或者故障,通过报警、修改操作或控制、甚至停机处理等方式消除异常或者故障的存在,保障生产的持续稳定运行。     

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<正>破碎故障诊断系统破碎流程三层架构故障诊断系统以破碎生产流程在线检测数据为支撑,将因果推理、主元分析和机器学习技术相融合,实现了从底层设备到中间工序,再到上层生产流程的三层架构破碎全流程生产过程在线监测和故障诊断功能。该系统可以及时发现潜在的生产异常或者故障,通过报警、修改操作或控制、甚至停机处理等方式消除异常或者故障的存在,保障生产的持续稳定运行。     

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<正>破碎故障诊断系统破碎流程三层架构故障诊断系统以破碎生产流程在线检测数据为支撑,将因果推理、主元分析和机器学习技术相融合,实现了从底层设备到中间工序,再到上层生产流程的三层架构破碎全流程生产过程在线监测和故障诊断功能。该系统可以及时发现潜在的生产异常或者故障,通过报警、修改操作或控制、甚至停机处理等方式消除异常或者故障的存在,保障生产的持续稳定运行。     

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<正>破碎故障诊断系统破碎流程三层架构故障诊断系统以破碎生产流程在线检测数据为支撑,将因果推理、主元分析和机器学习技术相融合,实现了从底层设备到中间工序,再到上层生产流程的三层架构破碎全流程生产过程在线监测和故障诊断功能。该系统可以及时发现潜在的生产异常或者故障,通过报警、修改操作或控制、甚至停机处理等方式消除异常或者故障的存在,保障生产的持续稳定运行。     

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<正>破碎故障诊断系统破碎流程三层架构故障诊断系统以破碎生产流程在线检测数据为支撑,将因果推理、主元分析和机器学习技术相融合,实现了从底层设备到中间工序,再到上层生产流程的三层架构破碎全流程生产过程在线监测和故障诊断功能。该系统可以及时发现潜在的生产异常或者故障,通过报警、修改操作或控制、甚至停机处理等方式消除异常或者故障的存在,保障生产的持续稳定运行。     

北京矿冶研究总院信息技术与自动化研究设计所

<正>破碎故障诊断系统破碎流程三层架构故障诊断系统以破碎生产流程在线检测数据为支撑,将因果推理、主元分析和机器学习技术相融合,实现了从底层设备到中间工序,再到上层生产流程的三层架构破碎全流程生产过程在线监测和故障诊断功能。该系统可以及时发现潜在的生产异常或者故障,通过报警、修改操作或控制、甚至停机处理等方式消除异常或者故障的存在,保障生产的持续稳定运行。     

轧机液压AGC系统基于神经网络的传感器故障诊断技术

针对板带轧机液压AGC系统在线故障诊断问题,建立了一种基于非线性自回归滑动平均模型(NARMA)的递归神经网络,通过AIC定阶法确定模型阶次。运用生产实际数据,通过动态学习算法完成对网络的训练,使网络映射系统的动力学特性。该网络模型避免了故障的自学习,能够很好地实现故障检测。试验研究证明了该神经网络方法进行轧机液压AGC系统在线故障诊断的可行性和有效性。     

关于机械自动化设备管理维修中故障诊断和改造

随着现代化机械产业的快速发展,各个企业对机械自动化设备的需求量不断增加,设备的运行情况影响企业的发展,对于机械自动化设备的管理维修至关重要,基于此,提出了关于机械自动化设备管理维修中故障诊断和改造的研究。通过构建故障诊断DANN模型,减少不同运行环境对设备故障诊断的影响;对振动信号进行分类,时域分解设备振动信号,得到故障信号的衰减变化;设置机械自动化设备的振动监测点;加权处理机械设备故障诊断信息熵,减少设备故障信息的不确定性;最终将故障信息映射到低维空间中,完成机械自动化设备管理维修改造。实验证明,此种故障诊断DANN模型较传统的故障诊断模型相比,信息熵得到了有效地提高,能够为设备的管理维修提供精确的数据信息,对机械自动化设备的维修管理具有重要意义。     

北京矿冶科技集团有限公司 信息技术与自动化研究设计所

正破碎故障诊断系统破碎流程三层架构故障诊断系统以破碎生产流程在线检测数据为支撑,将因果推理、主元分析和机器学习技术相融合,实现了从底层设备到中间工序,再到上层生产流程的三层架构破碎全流程生产过程在线监测和故障诊断功能,该系统可以及时发现潜在的生产异常或者故障,通过报警、修改操作或控制、甚至停机处理等方式消除异常或者故障的存在,保障生产的持续稳定运行。磨矿过程智能控制技术基于物料平衡的磨矿过程智能控制技术,以磨矿过程物料平衡为基础,提炼工人的操作经验,实现系统工作点的自动寻优,稳定和提高磨矿质量,降低磨矿单耗,具体包含下列先进技术:基于数学模型的矿仓下料口智能切换和磨机精细化给矿控制技术     

黄金选矿数字孪生技术应用探索

随着工业互联网、大数据、人工智能等新一代信息技术与矿业领域传统工艺技术的不断融合发展,选矿流程数字化、智能化成为行业发展趋势.数字孪生技术与选矿工艺相结合建立数字仿真平台,将提升设备改进、流程优化、智能控制等在选矿全生产周期的应用效果.介绍了数字孪生技术在流程工业应用中的发展历史及趋势,以及不同数字化模型在黄金选矿流程...     

铜矿区配电网改造中的智能电网分层故障诊断方法综述

在铜矿区配电网改造中,目前智能电网多采用基于故障信息时序性的多层次故障诊断方法,基于故障数据获取的难易程度和故障复杂程度的多层次故障诊断方法,基于多信息源的分层故障诊断方法等。简单介绍了这些方法的结构,并阐述实际应用的不足,最后研讨了该领域此后的发展趋势。