浅析综采液压支架电液控制系统的应用

叙述了各电液控制系统的特点,分析了新型液压支架电液控制系统及其主要产品,指出了综采液压支架电液控制系统的应用效果。     

矿井综采工作面液压支架快速安装研究

液压支架是综采工作面的重要设备,在工作面回采完后需要重新安装。保证液压支架的快速安装对于煤矿生产效率的提升十分重要。分析了液压支架安装效率低的原因,主要有液压支架体积大、作业空间狭小及机械化程度低;然后探讨了液压支架快速安装技术,主要包括使用无轨胶轮车运输、优化安装工艺和研发重型起重设备等。研究可为液压支架的快速安装提供一定的参考。     

数控机床液压与气压系统常见故障与诊断

现阶段机械制造行业实现了快速稳定发展,数控机床得以在社会各个领域广泛应用,相关技术也日渐成熟,朝向自动化与智能化发展,所生产零部件效率与质量也显著提升。然而由于数控机床经常出现液压与气压系统故障,对零部件生产效率与质量有着直接性影响,因此,必须采取有效诊断技术与措施加以控制。对数控机床液压系统故障与气压系统常见故障的详细分析,并提出了科学可行的系统故障诊断流程与措施,能够在很大程度上解决液压与气压系统故障,并进一步保证零部件生产整体质量。     

大采高作业面支架自动化控制分析

以大采高作业面支架自动化控制为对象开展探究,在分析液压支架作业原理的基础上,对支架控制系统硬件设计和软件设计分别开展针对性的探究总结,并对支架控制系统调试开展分析,希望能够为其他矿井液压支架自动化构建提供借鉴和参考。     

煤矿乳化液实现井上自动配制的节能分析

针对传统的乳化液配制方法无法使乳化液的性能得到保障,液压系统故障率高,提出采用地面反渗透装置出水作为井下乳化液配比用水。通过地面自动配制,管道集中输送,井下随时使用,为井下液压支架输送乳化液,开创了新的乳化液供应方式,保证了井下液压系统的安全可靠性。     

现场液压故障诊断及预防

液压传动系统以其突出的优点在机械设备中得到广泛应用,汽车制造业中采用的液压设备也较多并且这些设备大都为关键设备。工程机械中,液压式机械以其压力大、自重轻而备受用户青睐。目前各种液压设备在我国的使用正迅速增多。随着液压系统的应用,有关液压系统故障的诊断,排除、预防都相应地提到议事日程上来了。本文将从以下4个方面来说明现场液压故障问题: 1 现场对液压故障诊断的要求     

大倾角综放面液压支架失稳的治理

对大倾角综放工作面液压支架同围岩间的关系及相关受力状况进行了分析,指出了影响大倾角综放面液压支架稳定性的因素,就如何提升大倾角综放面液压支架的稳定性提出自己的见解。     

大倾角综采工作面液压支架稳定性及过断层技术

大倾角煤层综采工作面液压支架的稳定性成为研究的重点和难点。分析了液压支架受力状态和围岩之间的关系以及影响支架稳定性的因素,进行了液压支架防滑和防倒研究,并对过断层技术进行了探讨。     

200MW汽轮机电液切换功率波动计算

２００ＭＷ机组由机械液压控制系统改为电液并存控制系统,并采用二次切换方案,改造后,在额定负荷进行电液切换时,其动态扰动有多大,对油动机行程及负荷有多大扰动,这两个参数是电液切换系统最重要的指标之一。针对这个问题需进行动态计算,以便对今后国产２００ＭＷ机组的电液改造提供理论依据。     

能源大数据共享与运营服务平台应用架构设计

在智能电网建设的过程中,已逐步实现大数据平台的构建和应用。提出了以"一二四"项工作为基础的能源大数据共享与运营服务平台,介绍了能源大数据共享与运营服务平台的应用架构和建设内容,指出了对内和对外的建设作用。     

基于模糊理论的卡表交互故障诊断专家系统设计

针对费控电能表卡表交互过程故障频发且无法快速定位和解决等系列问题,提出一种基于模糊理论的故障诊断专家系统。它能够根据可能的影响因素和卡表交互过程的实际问题收集多个信息化系统的相关资料,利用模糊矩阵关系设计多模块协同互动的卡表交互故障信息分析决策系统。分析结果证明,该系统能够为排查安全隐患、卡表交互故障诊断提供高效有力的技术支撑。     

LabVIEW与MATLAB联合编程在制冷系统故障诊断中的应用

制冷系统作为建筑的主要能耗设备,其故障的及时诊断与纠正有助于提高能源利用率,减少对环境的影响。缺乏诊断平台是制约制冷系统故障智能诊断推广应用的重要因素之一。基于MATLAB软件强大的数据处理能力和LabVIEW软件便捷的虚拟仪器开发功能,进行联合编程,实现优势互补,并将粒子群优化（PSO）算法引入最小二乘支持向量机（LSSVM）,作为故障诊断的内核,建立了制冷系统故障诊断平台。对离心式冷水机组七类典型故障的诊断实验结果表明：该联合编程方法可行,可以实现界面友好、功能丰富、方便快捷的制冷系统故障诊断;所建立的PSO-LSSVM模型总体诊断正确率高达99.70%,正常和每类故障的诊断正确率均在99%以上。该平台具有一定的开放性和扩展性,后续可以根据需要对诊断算法及其他功能模块进行更改或添加,也可增加不同算法之间的比较分析或集成诊断,改善其灵活性,推进其推广应用。LabVIEW软件的采用,也为故障检测与诊断嵌入系统控制提供了可能。     

基于边缘计算的故障录波主站信息快速智能处理方法

[目的]针对电网调控机构业务集中,故障决策延时和数据传输开销大的问题,设计了一种基于边缘计算的故障录波主站信息快速智能处理方法.[方法]基于故障录波信息处理的边缘计算设计原理和整体框架,利用DataSocket异步并行实时通信和Hadoop分布式存储方案保证数据稳定传输和快速存取,采用改进的SSDA算法快速筛选出故障信...     

太阳能及空气源热泵复合供热系统故障诊断研究与应用

为确保复杂太阳能热水系统的稳定运行,有必要采集实时运行数据从中获取故障特征信号,通过专家系统进行自动故障诊断。采用故障树分析方法,以太阳能热利用系统典型故障为例构建故障树,求解最小割集,并以此为基础建立诊断知识库;运用正向推理结合人工辅助决策机制进行故障诊断和定位,建立故障诊断专家系统。开发故障诊断软件,并在工程中进行测试,验证故障辨识的准确性。     

风电机组状态检修的探讨

为了降低检修成本,提出风电机组状态检修。风电机组状态检修的内容包括数据采集、在线监测、故障诊断、故障预测、状态检修决策和实施。提出风电机组状态检修的两种模式：基于风电机组状态监测信号分析与特征提取的故障诊断检修模式;基于风电机组状态监测（含性能检测）及专家系统的智能化故障诊断与决策的检修模式。     

继电保护主站信息融合决策系统的设计与应用

继电保护长期存在三大主站系统各自为政和信息孤岛问题,导致故障诊断和调度决策过程极度依赖人工干预,制约了继保智能化水平.文章提出了三大主站信息智能融合实现快速自主决策的方法,给出了三大主站信息横向贯通的工作原理,设计了继电保护主站信息融合决策系统的整体运行机制、功能模块构成及详细逻辑流程.通过同源故障信息判定的方法解决了...     

基于深度学习的高压油泵可靠性试验故障分析方法研究

介绍了船用柴油机高压油泵可靠性试验平台的系统架构,开展了对试验数据的清洗处理和基于机器学习的试验典型故障的研究。利用TensorFlow平台对试验中两种典型故障进行原因分析和模式识别,建立高压油泵可靠性试验故障诊断模型。结合柴油机高压油泵可靠性试验中大量反复出现的故障数据进行训练,大大提高了故障诊断模型的准确度,为高压油泵生产研制部门提供应急故障处理方案提供了依据,为实现船舶动力行业智能诊断提供了新的思路。     

基于内禀模态能量熵与支持向量机的转子故障智能诊断方法的研究

大型旋转机械转子的运转情况是生产过程中最重要的问题之一,在故障初期对故障识别并实现智能诊断具有重要的意义。然而大型旋转机械存在较大的非线性,并且故障样本较少,给特征提取和状态识别带来了很大困难。基于经验模态分解(EMD)后内禀模态函数的能量熵,提取各个内禀模态函数的能量作为特征向量,并以此作为支持向量机(SVM)的输入参数来输入支持向量机进行故障诊断。实验表明这种方法能够对故障状态与正常状态正确分类,实现故障的智能诊断。     

基于SOA的输变电设备优化检修系统架构设计

输变电设备优化检修是集状态检修、预防性试验检修和可靠性检修为一体的综合性检修方式,能大幅提升电网企业设备检修管理水平,而当前电网企业却缺乏相应的检修管理系统支持.基于面向服务架构(SOA)规划输变电设备优化检修系统的层次模型和相关服务,其中业务流程服务包含状态监测与评估、故障诊断和预测、检修决策与管理等核心业务,通过业务抽象封装和业务流程编制建立服务层,提供涉及应用和业务流程的三大类服务,并采用WebServices管理该服务层.     

Efficient fault diagnosis method of PEMFC thermal management system for various current densities

The temperature of a fuel cell has a considerable impact on the saturation of a membrane, electrochemical reaction speed, and durability. So thermal management is considered one of the critical issues in polymer electrolyte membrane fuel cells. Therefore, the reliability of the thermal management system is also crucial for the performance and durability of a fuel cell system. In this work, a methodology for component-level fault diagnosis of polymer electrolyte membrane fuel cell thermal management system for various current densities is proposed. Specifically, this study suggests fault diagnosis using limited data, based on an experimental approach. Normal and five component-level fault states are diagnosed with a support vector machine model using temperature, pressure, and fan control signal data. The effects of training data at different operating current densities on fault diagnosis are analyzed. The effects of data preprocessing method are investigated, and the cause of misdiagnosis is analyzed. On this basis, diagnosis results show that the proposed methodology can realize efficient component-level fault diagnosis using limited data. The diagnosis accuracy is over 92% when the residual basis scaling method is used, and data at the highest operating current density is used to train the support vector machine.