基于面板数据的高速公路机电设备故障多因素预测模型研究

针对高速公路机电设备故障由多种因素引起的问题,对中国北京市2012-2013年6条高速公路每天的机电设备故障以及交通流量、平均温度、相对湿度和风速数据进行了调查,并以机电设备故障为被解释变量,从环境因素和工作负荷中选取交通流量、温度差、相对湿度和风速作为解释变量,分别建立混合回归、个体固定效应和随机效应面板数据模型。然后对数据序列进行单位根检验和协整检验,通过对3个预测模型采用F检验、豪斯曼检验,进行模型比较,选取最优模型。研究结果表明,个体固定效应模型较优,温度差、相对湿度和风速这些因素对机电设备故障具有显著的正效应,交通流量因素对机电设备故障具有显著的负效应;研究结果可以为高速公路机电设备的故障预测和预防性维护提供理论支持。     

煤矿机电设备振动检测分析研究

介绍了一组适用于煤矿机电设备实际状态评价的通用检测分析的方法,基于振动参数的综合检测方法为及时发现煤矿机械设备的缺陷,包括起爆阶段的缺陷提供了检测分析数据.本研究结果的实施和所制定标准的使用将提高煤矿设备维修的管理效率,最大限度地降低机电设备的故障概率.     

基于遗传算法右删失威布尔的可靠性分析研究

为提高B737飞机机队大气探头可靠性,以空速管故障数据为研究对象进行可靠性分析。在故障数据不完整的情况下,首先使用分布拟合评估方法确定故障数据符合右删失三参数威布尔分布,然后提出使用极大似然法进行右删失数据的三参数威布尔分布参数估计的方法,在依照威布尔分布和极大似然定义的前提下将问题转化为两参数方程求最优解问题,并使用遗传算法求得形状参数β=2. 261 4,尺度参数δ=5 317. 186,位置参数θ=13 253. 36,之后使用K-S检验验证模型拟合程度,证明了采用右删失三参数威布尔分布模型是合适的。在此基础上对机队空速管寿命和维修间隔进行预测,并给出了相应的维护建议,对于维修记录本数据清楚且工作时间较短的空速管,采用10 216飞行小时时限进行维护管理。     

基于数据驱动方法的性能退化数据可靠性评估建模

采用退化量分布法对性能退化数据建立可靠性评估模型需要多个严格的假设前提,在实际应用中难以满足.为了克服退化量分布法的不足,提出一种数据驱动的退化数据可靠性评估模型.首先构建非参数自适应核密度估计得到各时刻产品退化量的概率密度函数,进而计算产品各时刻可靠度,最后通过三参数威布尔分布对各时刻可靠度进行拟合获得产品性能的可靠度曲线.基于实例数据,通过K-S检验证明了该模型相对参数方法具有稳定性和优良性,且不易冒进,便于工程实际应用.     

基于威布尔分布的吊具设备可靠性分析

针对吊具设备历史故障数据的特点,确定其故障间隔时间分布符合威布尔分布模型,采用相关系数法估计威布尔分布的位置参数、形状参数和尺度参数,并利用MATLAB GUI开发了基于历史故障数据的威布尔分布参数估算工具,并对吊具设备实际故障数据进行了计算分析和应用.     

起重机械的电气检验问题及检验方式研究

起重机械作为当今工业生产中的重要机电设备,起重机械内部电气结构的复杂性,使其在实际使用中容易产生电气故障问题。基于此,本文对起重机械电气系统进行相关阐述,分析起重机械电气检验中的问题,进而提出相应的检验方法。     

电厂球磨机传动齿轮的可靠性研究

根据球磨机的实际故障数据,分别采用概率纸法和线性回归分析方法,得出传动齿轮的寿命符合两参数威布尔分布,并求出其可靠性指标.     

基于STSCKF和改进型X2检验的模拟电路故障辨识

针对模拟电路中不可直接测量故障元件定位和参数估计问题,提出一种基于强跟踪平方根容积卡尔曼滤波(STSCKF)和X2验的故障辨识算法.根据强跟踪滤波理论,将X2验引入到强跟踪SCKF的残差异常检测中,解决了强跟踪SCKF缺乏故障定位能力的问题.改进传统的X2验法,增强其对缓变故障的检测灵敏性.首先利用改进型X2验法检测不同故障模型的STSCKF残差输出,确定故障元件,然后采用STSCKF对故障元件参数进行估计.有源滤波电路仿真模型和某型无人机发射机实际故障数据的实验结果表明,相比于传统的X2验法,改进型X2验能更早地定位故障参数,STSCKF估计误差分别低于强跟踪无迹卡尔曼滤波(STUKF)估计误差的90％和普通SCKF估计误差的5％.     

高速加工中心可靠性统计技术应用

对高速加工中心的故障信息进行分析,由故障数据拟合出故障间隔时间的概率密度函数和经验分布函数,假设服从威布尔分布,然后运用最小二乘法和一元线性回归方法计算分布模型的参数.建立可靠性统计计算模型,进行线性相关性检验,得出高速加工中心的故障间隔时间服从威布尔分布,并确定故障间隔时间概率密度函数和分布函数,最后求出可靠性指标MTBF.     

电火花线切割机床平均故障间隔时间分布模型的研究

为了确定电火花线切割机床平均故障间隔时间分布模型,对收集的20台DK77系列电火花线切割机床故障间隔时间进行分析,根据这些数据画出相对频率直方图、累积故障频率分布图和经验故障率曲线.通过与常用的寿命数据分布模型比较初步确定正态分布、对数正态分布、威布尔分布为模型.应用最小二乘法求取三种分布的参数,并通过柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验(K-S检验)确定电火花线切割机床平均故障间隔时间分布模型为双参数威布尔分布模型.