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故障与诊断:齿轮箱故障简易诊断方法详解

由于齿轮箱结构复杂,频率成分多,齿轮箱简易振动诊断方法一般应具备时域分析和频谱分析两种测试处理和分析手段,并在长期定时定点检测的基础上进行。齿轮箱简易诊断方法一般由振动测试参数和简易诊断仪器选择、结构分析、测点选择、测试时间间隔选择、建立特征参数档案、判断标准选择和制定、定时或调整时间间隔进行振动测试、趋势分析、仪器定期标定九个部分组成。

  • 2024-11-05
  • 阅读492

振动频谱分析技术应用于轴承故障

在振动领域,人们普遍认为轴承的剥落过程分为四个阶段:从第一个微观迹象到严重损坏的轴承。有些人将过程分为四个以上的阶段,并且增量更细,但过程仍然是相同的。

  • 2024-11-01
  • 阅读313

双馈风力发电机转轴微动磨损原因分析及预防措施

摘 要?针对双馈风力发电机转轴微动磨损故障,从发电机的振动,转轴与轴承内圈的配合以及材料性能等方面进行分析,认为轴承原始游隙过小,轴承过盈量偏小,机组振动偏大以及摩擦副材料性能不足是导致转轴呈蜂窝状损伤形貌的原因。通过增大转轴与轴承内圈间的过盈量和轴承原始游隙,减小振动,在接触副涂抹防蠕动膏的措施,有效解决了转轴微动磨损问题,保障了风力发电机的可靠运行。关键词?滚动轴承;风力发电机组;微动磨损;过盈配合;振动;径向游隙

  • 2024-11-01
  • 阅读517

【IEEETASE】利用工业系统中的潜在变量模型最大化异常检测性能

与传统的过程监控不同,辅助变量模型(VM)是在训练中首次学习的,然后将与提取的潜在特征和残差相关的统计数据用于在线监控。然而,这种做法忽略了建模和监控之间的动态交互,使未经探索的有用在线样本变得有用。本研究提出了一种新的基于LVM的监控框架,该框架利用加权策略和最大似然法的交互来提高在线信息的监控性能。关键思想是将加权向量集成到有助于故障检测指标的分量中,以实现更有效的在线故障信息提取。我们使用最大似然比来优化加权向量,并据此构建新的故障检测指标。数值例子和三相流设施的案例研究证明了我们方法的有效性。

  • 2024-11-01
  • 阅读372

电气设备故障诊断

钢铁企业所用的电气设备常处于多尘、高温和湿度大的环境中,尤其是旋转机械,如轧机驱动电机在电气和机械方面都处于持续超载的恶劣状态下运行。一旦主电气设备故障,必然导致整个生产线停产并影响相邻生产线和生产过程,造成巨大损失。因此,任何异常的早期检测和迅速处理都是极为重要的。

  • 2024-10-20
  • 阅读390

PROFINET设备诊断与预测性维护

(1)诊断来源(diagnosis source)识别干扰的源头;(2)严重性(severity)表示维护的紧迫性;(3)诊断信息(diagnosis information)标识“问题/原因”并建议“应对措施”。

  • 2024-10-20
  • 阅读441

电气设备故障诊断法“六诊、九法、三先后、六先后”

电气设备故障诊断法“六诊、九法、三先后、六先后”

  • 2024-10-20
  • 阅读457

设备的状态监测与故障诊断

设备状态监测技术与设备故障诊断技术既有区别也有联系,监测是诊断的基础和前提,诊断是监测的最终结果。有时又将二者统称为设备故障诊断,可分为简易诊断和精密诊断两个层次。简易诊断即设备的“健康检查”,根据量值范围判断设备是正常还是异常。简易诊断的作用是监测和保护,目的是对设备的状态做出迅速而有效的概括和评价,由操作者、维护者实施。而精密诊断是在简易诊断基础上更深层次的诊断,目的是判断故障的性质(渐进性/突发性……)、原因(不平衡/不对中……)、部位(电动机/风机、轴承/齿轮……)、程度(一般故障/严重故障……)等,由专业诊断技术人员实施。

  • 2024-10-20
  • 阅读1030
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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