浅析水轮机调速系统的故障诊断与处理方法

最近几年,由于科技高速发展,水轮机的调速设备得到了明显的发展,不过也面对着一些不利情况,这就需要我们在实际工作中认真处理。文章具体的分析了当前系统问题诊断和应对措施。     

基于残差决策的自动飞行控制系统远程实时故障诊断

针对自动飞行控制系统结构复杂、关联部件众多,发生故障时诊断时间长,从而影响飞机运行效率的问题,提出一种基于飞机通信寻址报告系统(ACARS)的远程实时故障诊断方案。首先,分析自动飞行控制系统的故障特点,设计搭建检测滤波器;然后,利用ACARS数据链实时发送的自动飞行控制系统的关键信息进行相关部件的残差计算,并根据残差决策算法进行故障诊断及定位;最后,针对不同故障部件残差间的差异大、决策门限无法统一的缺点,提出基于二次差值的残差决策改进算法,减缓了检测对象的整体变化趋势,降低了随机噪声和干扰的影响,避免了将瞬态故障诊断为系统故障的情况。实验仿真结果表明,基于二次差值的改进残差决策算法避免了多决策门限的复杂性,在采样时间为0.1 s的情况下,故障检测所需时间大约为2 s,故障检测时间大幅降低,有效故障检测率大于90%。     

网络维护模式转型探析

随着通信网络的演进发展,网络越来越趋向于集约化的维护模式。从县市区维护集中到市公司,再从市公司集中到省公司,集约化模式的全面展开,如果网络维护还遵循原有传统的遇到故障或申告才来处理的模式,将不能适应网络演进和集约化的要求。为此,文章在集约化的背景下,探讨如何从"治病救人"向"预防优先"的维护模式转型,以更好地适应大数据时代下的网络维护集约化模式。     

基于SVM和KPCA的滚动轴承故障诊断

从时域角度分析了滚动轴承的振动信号,综合利用SVM和KPCA方法来实现对滚动轴承的故障诊断研究。首先对滚动轴承的原始信号从时域角度分析提取典型特征,再利用KPCA方法对输入的典型特征降维,最后采用SVM算法对降维后的数据进行故障诊断。实验证明:该方法在保证较高的故障识别能力的前提下,不仅能够有效地提取损伤特征、降低数据维数,而且实现了数据可视化。     

基于深度信念网络的列车故障音频诊断方法

铁路在交通运输行业有着举足轻重的地位，一旦列车发生故障将会导致严重的生命财产损失。由于列车发生故障的概率相对较低，因此难以捕获列车的故障样本。针对上述问题，提出了一种无监督学习的列车故障识别方法，通过检测列车音频信号来识别列车故障。该方法基于深度信念网络(DBN)，利用小波包分解提取检测信号的特征向量并将其作为DBN的输入，待网络充分训练后，由训练好的DBN识别当前列车的运行状况。现场监测实验结果表明，该方法能够在无监督的条件下有效识别列车故障，保障了列车的运行安全。     

计算机远程网络通讯技术的应用

随着科学技术的不断发展,各种网络功能日渐丰富,人们获得信息的速度也越来越快,使得网络通讯技术慢慢走近人们的生活,信息化生活已经成为未来化发展的趋势,远程网络通讯已经跨部门、跨地区发展,网络通讯技术对我们的生活产生很大的影响,也将为我国信息的发展事业做出巨大的贡献。本文主要分析了计算机远程网络通讯技术在生活中的实际应用。     

基于MSTP以太网专线远程视音频传输的分析和实现

基于MSTP以太网专线进行远程视音频传输,是一种结构简单、线路便宜、容易搭建的传输系统.由于MSTP以太网专线的独特设计,点到点的透传方式,容易实现对用户MAC帧点到点的透传,在线路上能独享带宽,业务延迟小,且和其它业务完全隔离,安全性高,这种业务适合广播级视音频信号远程传输的应用.