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旋转机械转子系统常见的13种振动特性、原因及处理措施(分析详细,先收藏、再细读)

涵盖了旋转机械(齿轮箱、汽轮机、压缩机、电机以及泵等)转子不平衡振动、不对中振动、油膜涡动与油膜振荡振动、共振振动、松动振动、摩擦振动、电磁振动、流体动力激振、扭转振动、自激振动、转子偏心振动、转子弯曲振动以及拍振的特点、原因分析及处理措施

  • 2025-01-16
  • 阅读601

梁少华、乔宗良:电厂智慧监盘及预警诊断平台研究(复述,能源研究与利用2023.1)

电站设备由于长期在振动、磨损、高温等较为恶劣的环境中运行容易发生故障,且设备在发生故障的早期阶段具有隐蔽性,从而对运行人员监控机组状态产生干扰,无法在设备故障早期阶段做出预警,就会影响运行人员的判断,造成重大损失。因此对电厂设备进行在线监测与故障早期预警,是保障电站设备运行可靠性以及建设现代智慧电厂的重要手段。对此本文利用电站DCS?系统中存储的热工过程数据,基于神经网络算法将设备测点组合抽象为预警模型,采用模块化设计,开发了燃煤火电智慧监盘及预警诊断平台。实践表明,该平台可以在设备劣化阶段早期迅速报警,通过Web?端通知现场运行人员,真正实现了燃煤火电智慧监盘。

  • 2025-01-17
  • 阅读331

中小热电机组能耗指标体系构建与经济性诊断(王亚欧论文《火电机组能耗指标体系构建与经济性诊断研究》思考)

数据挖掘技术已广泛应用于传统火电行业的节能优化运行与管理,但目前基于数据挖掘的机组运行优化方法往往缺乏普遍性和实操性,针对少量典型工况挖掘得到的参数目标值,无法给予实际运行机组全面的指导。

  • 2025-01-17
  • 阅读181

振动分析:查看您运行中的机械设备

机械设备振动的增加或变化通常表明存在问题。任何懂机械的人都知道,异常的振动意味着需要进行维护,以防问题进一步恶化。振动分析是利用振动来深入了解机械状态的科学。通过理解振动信号,就像在观察一个正在运转的机器,看到机器内部的工作情况。平衡、润滑、轴承和齿轮的状态,都可以从一个振动信号中独立识别出来。

  • 2025-01-17
  • 阅读190

指标矩阵构建

通过调研,我们通常将业务过程理解、绩效管理通过业务过程矩阵、业务绩效矩阵落地。这些内容,指导BI业务方案的设计,包括指标体系、可视化、数据等,最终通过技术将这些方案在技术工具中实现。

  • 2025-01-17
  • 阅读172

数据指标体系搭建与行业实践

数据指标体系是业务分析的基础,可用于快速定位异常、监测运营效果和评价业务健康度。 搭建指标体系的一般流程包括明确业务目标和需求、定义指标维度和度量方法、建立数据采集和处理机制、设计数据存储和查询方案以及实现数据可视化和报告。

  • 2025-01-17
  • 阅读182

王晓炜、韩诚良:循环流化床锅炉旋风分离器提效减阻分析(复述.洁净煤技术2024.8)

旋风分离器是循环流化床( CFB)?锅炉的核心部件,其分离效率影响锅炉燃烧特性和环保特性,其运行阻力影响风机选型和厂用电耗,分离器的提效减阻对CFB?锅炉至关重要。通过对某300 t /h?锅炉旋风分离器开展模拟,得出喉口流速、筒体直径、锥体长度、中心筒直径及插入深度等关键参数对分离器效率和阻力的影响规律。基于模拟结果,对3 MW?循环流化床中试实验台的分离器进行了结构改造及实验验证,实验结果与模拟一致。结果表明,增加筒体直径、锥体长度、中心筒插深,均会提升分离效率,同时不会增加阻力;?增加喉口流速能够提升分离器效率,但阻力增加明显。并将该结论运用于新一代锅炉设计中,使得锅炉的床料品质、燃烧特性、环保特性得到大幅改善。

  • 2025-01-17
  • 阅读204

旋转机械振动故障原因及特征识别

机泵等设备的异常振动,不仅影响设备的正常运行,降低设备的稳定性和可靠性,损坏轴承等关键部件,缩短其使用寿命,甚至引发更大的机械故障,影响生产效率和产品质量,及时准确识别故障隐患至关重要。本文着重梳理旋转机械振动故障原因及其特征识别。

  • 2025-01-17
  • 阅读175
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低空基础设施发展研究报告(2025)

当前,世界百年变局加速演进,新一轮科技革命和产业变革?深入发展,低空经济作为新质生产力的重要组成部分,正以前瞻?性、引领性姿态加速崛起,成为推动经济结构优化升级、塑造高?质量发展新动能的关键领域。

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首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识,以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型,然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论),以及企业数字化转型成熟度评估的方法,帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时,能快速对自身的数字化水平进行自检,

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2025年是大数据技术标准推进委员会连续发布《数据资产管理实践指南》的第九年。本研究报告通过持续跟踪前沿政策、技术趋势与行业实践,从数据价值释放工作主线、数据资源化管理体系、数据资产化实施路径及未来发展趋势等方面形成系统化成果。研究报告深入剖析了数据资产管理在政策合规、技术融合、生态协同等维度的挑战与契机,并结合金融、能源、制造等行业案例,提炼出差异化管理路径策略。旨在帮助企事业单位厘清管理逻辑、优化实施策略,将数据资产管理与业务目标深度绑定,最终实现数据要素向高价值产出的有效转化。

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