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1.
2.
对优化设计的煤矿安全监控系统整体方案、硬件配置及软件逻辑进行了详细介绍,通过功能描述说明了系统在安全性、信息化和智能化方面的提升,对煤矿安全监控系统在生产中的应用具有重要意义。 相似文献
3.
针对目前煤矿装车站液压系统漏油故障,通过对装车过程中液压系统数据采集、自动计算和分析,设计了PLC程序数据分析算法,可以自动检测漏油现象,判断漏油故障点,及时提醒装车站作业人员,降低现场设备的维护工作量,提高工作效率,减少漏油损失。 相似文献
4.
研究强分类器ELM-Adaboost模型在滚动轴承故障诊断中的运用。首先,从滚动轴承故障振动信号中提取时域特征参数,并采用因子分析法对变量进行降维处理;其次,对ELM-Adaboost模型中的关键参数进行详细分析,并选择最优的参数对ELM-Adaboost模型进行优化;最后,将ELM-Adaboost模型用于滚动轴承故障诊断中。实验研究结果表明:神经元数量和激活函数都能明显的影响到故障诊断准确率;激活函数采用Hardlim()函数的诊断效果比其它函数要好;ELM-Adaboost模型对神经元数量引起的诊断准确率波动性较小;在重复30次实验中,ELM-Adaboost模型对不同类型的轴承故障诊断准确率均在84%以上,而ELM模型则在78%以上,且ELM-Adaboost模型对重复诊断导致的结果波动性相比较低。 相似文献
5.
针对变工况条件下轴承训练数据集和测试数据集存在分布差异,导致智能诊断模型泛化能力不足,且需针对不同任务分别建模问题,提出一种基于多尺度混合域特征提取(multi-scale mixed domain feature extraction,简称MMDFE)和领域自适应(domain adaptation, 简称DA)的滚动轴承智能故障诊断方法。首先,引入变分模态分解提取多尺度混合域特征,构建完备的特征空间;其次,通过随机森林算法实现特征的降维和优选,消除冗余信息;然后,应用优选后的特征结合流形嵌入式分布对齐方法实现不同领域数据的分布对齐及跨域诊断;最后,采用不同工况下的数据集进行验证,并与传统的智能诊断方法和迁移学习方法进行对比,结果表明,所提方法可以准确有效实现跨域诊断。 相似文献
6.
船舶旋转机械往往在多振源的环境中运转,如何对其振动信号进行有效的特征提取和降噪处理是研究热点。时域同步平均方法对振动信号的噪声抑制有较好的效果,但是该方法需要的键相信号难以获取,特定频率以外的故障信息会丢失且倍频信号波形会互相混叠,以上问题限制了该方法的适用性。提出了一种多尺度时域平均分解法,有效地克服了传统时域平均法存在的问题,并结合模糊熵特征选择对船舶风机进行了故障诊断,准确率与计算速度均优于EMD、EEMD和VMD方法。仿真数据分析与故障模拟试验证明了该方法的有效性。 相似文献
7.
针对条件深度卷积生成式对抗网络(conditional deep convolutional generative adversarial network ,简称C-DCGAN)在训练过程中出现的不稳定性问题,提出具有随机梯度下降的双时间尺度更新规则(two time-scale update rule,简称TTUR)用于C-DCGAN机械故障诊断模型训练中,在判别器和生成器具有单独学习速率的情况下提高模型的稳定性。首先,给出了TTUR在C?DCGAN模型中收敛性证明;其次,在西储大学轴承数据集(Case Western Reserve University,简称CWUR)和实验室行星齿轮箱数据集上验证其有效性;最后,引入Jensen-Shannon 散度(Jensen-Shannon divergence,简称JSD)指标评估模型捕获到的真实数据和生成数据之间的相似度。实验结果表明,TTUR提高了C-DCGAN的学习能力,优于传统的C-DCGAN。 相似文献
8.
户外环境中运行的光伏系统容易受到各种因素特别是灰尘的影响,其非正常运行会导致大量的电力损失,严重的短路故障则会导致安全问题和火灾隐患。因此,监测光伏系统的运行状态,及时排除潜在故障,制定有效的处理方案是当前研究的重点。本文分析了光伏电池串在各种故障状态下的I-V特性,特别是在污秽条件下的I-V特性。针对具有特定故障的光伏系统,特别是大规模光伏系统的标记数据难以记录的问题,提出了一种结合人工蜂群算法和半监督极值学习机(ABC-SSELM)的新算法。该算法能够利用少量的模拟标记数据和历史未标记数据对光伏故障进行诊断,大大降低了人工成本和时间消耗。此外,灰尘堆积监测可以提醒电厂业主及时清洗光伏组件,提高发电效益。最后,使用3.51kWp和3.9kWp的光伏系统验证所提出的诊断方法,数值仿真和实验结果证明了所提光伏诊断技术的准确性和可靠性。 相似文献
9.
针对船用柴油机气阀漏气故障的问题,提出一种结合遗传算法(genetic algorithm,GA)与支持向量机(support vector machine,SVM)的船舶柴油机气阀漏气振动诊断方法,称之为遗传算法优化支持向量机(GA-SVM)。通过分析静态与动态工况下的缸盖振动信号,提取训练SVM特征参数,利用GA-SVM的惩罚因子与核函数参数对故障进行识别。试验结果表明,GA-SVM方法完善了SVM参数选取方法,可有效识别柴油机气门漏气故障。优化后的整体故障诊断准确率为99.333%,相比于未优化前的测试集,故障诊断正确率提高了约2%。 相似文献
10.
针对舰船燃气轮机动力涡轮转子系统中滚动轴承故障频发的问题,搭建了滚动轴承故障模拟试验台,利用激光加工设备在前支承位置预制了3种滚动轴承故障(外圈、内圈和滚子),分别结合4种滚动轴承状态,在800~3 000 r/min转速范围内开展了定转速试验并同步采集了振动信号和声发射信号,在此基础上先后利用阶次分析、小波包分解实现了信号预处理。研究结果表明:动力涡轮转子系统临界转速试验值与仿真值相对误差约为3.8%,同时该系统平衡精度等级较高,可支持开展后续故障试验;较低转速(800~1 000 r/min)下加速度信号中滚动轴承故障特征较为明显,可进行故障源定位,更高转速下可借助明显增大的变柔度振动特征进行故障监测;滚动轴承故障对应的声发射信号主要频率范围集中在0~375 kHz。 相似文献