基于Stribeck曲线的液压缸劣化趋势评价

为了评估液压系统的工作状态,提出了基于Stribeck摩擦模型的劣化程度评估方法。通过机理解析建立液压缸动力学模型,将实际系统可测量位移数据以及利用位移信号差分处理得到速度信号和加速度信号作为系统输入,其他测量数据和已知参数组成系统输出,设计双时间尺度最小二乘法辨识未知参数。将辨识的摩擦系数用于刻画Stribeck曲线,通过比较不同时间段的Stribeck曲线建立劣化指标,并分析相应缸体劣化程度。通过数值仿真验证理论的合理性和有效性。     

人工智能和大数据分析技术在热连轧辊道电机故障分析中的应用

通过研究并应用人工智能和大数据分析技术,提高热连轧辊道电机故障分析的效率和准确性。通过对热连轧辊道电机运行情况进行分析和建模,探索一条准确有效的电机异常诊断建模路线,并引入大数据分析技术,利用大数据处理平台和相关算法,进一步提高诊断的精确性,使现场技术人员在电机运转过程能够及时发现潜在的故障问题,从而提高生产效率。     

混凝土工程裂缝的成因分析及修补技术

文章在分析水利水电工程混凝土产生裂缝成因的基础上,从设计、施工、养护等方面提出了预防裂缝发生的措施,并论述了采用压力注浆法、开槽填补法、化学灌浆法修补常见裂缝的技术.     

基于大数据技术的热轧辊道电机监测模型的设计与应用研究

本文旨在研究和应用大数据技术设计热轧辊道电机监测模型,以提高热轧辊道电机的运行效率和可靠性。通过借助大数据处理平台和相关算法提取有用的特征和模式,以及对热轧辊道电机数据的分析,并使用数据挖掘和机器学习算法来设计预测模型,设计了基于大数据技术的热轧辊道电机监测模型,为热轧板带企业提供了一个可靠的监测和预测工具。