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旋转机械振动监测案例研究

旋转机械是指通过旋转运动来完成工作任务的机械设备,如汽轮机、压缩机、电机、发电机、泵、水轮机等,其发生故障的主要特征是机器伴有异常的振动和噪声,其振动信号从幅域、频域和时域反映了机器的故障信息。

  • 2025-01-13
  • 阅读303

上海交大刘成良、覃程锦团队论文/融合残差去噪和多尺度注意力的加权域自适应TBM主轴承故障诊断模型

主轴承被称为掘进机“心脏”,其精确状态监测和故障诊断是保证TBM刀盘驱动安全高效的前提。在隧道掘进机强噪声和跨工况条件下,传统的信号分解和机器学习方法难以提取微弱的故障特征并实现较高的故障分类精度,泛化性能仍有较大提升空间。

  • 2025-01-13
  • 阅读310

西北工业大学姜洪开教授团队论文/自适应多尺度小波引导的周期稀疏表示法用于轴承初期故障特征提取

轴承是机床、汽车和发动机等现代机械设备的重要组成部分。一旦轴承出现故障,这些设备的安全就会受到威胁。因此,轴承故障诊断,尤其是初期故障的检测至关重要。它可以及时确定轴承的运行状态和故障类型,以便及时采取维护和修理措施,提高设备的运行安全性和可靠性。然而,在极其复杂的运行条件下,轴承故障在萌芽阶段产生的脉冲信号往往很弱。这些微弱的信号往往会被严重的噪声和谐波干扰所掩盖。因此,有效提取初期故障特征已成为轴承故障领域的一个挑战性问题和热门研究领域。

  • 2025-01-13
  • 阅读436

一文探讨灯塔工厂内涵、架构设计及标杆案例实践

2018年,由世界经济论坛和麦肯锡共同推出,灯塔工厂就是智能制造的领路人,当我们遭遇大风大浪、黑暗、不知道方向的时候,人们会需要灯塔。灯塔工厂具备网络化、自动化、更优化的特征,同时也具备代表性、技术性、高效性和价值性,给广大的制造业指路。灯塔工厂不是目的,而是一个阶段、一个里程碑,是一个重新塑造自己、塑造制造业的开始。

  • 2025-01-08
  • 阅读375

一种基于图像增强和改进卷积神经网络的新型智能轴承故障诊断方法

轴承故障诊断对确保设备正常运行至关重要。然而,机械设备的工作环境通常非常恶劣,在实际工业过程中,故障数据的收集受到限制,出现了故障样本不足的问题,这使得深度学习模型的特征提取能力急剧下降。

  • 2025-01-08
  • 阅读416

基于多传感器信息融合的齿轮箱故障诊断技术

在设计一个基于多传感器信息融合的齿轮箱故障诊断系统时,我们需要考虑以下几个关键方面:传感器的选择与部署、数据的收集与预处理、数据融合算法的设计、故障诊断模型的开发以及系统性能的评估。以下是根据我搜索到的资料,对这些方面的详细设计方案和建议。

  • 2025-01-13
  • 阅读266

西安交大:数字孪生综述-架构、使能技术、安全防护和以及未来展望

通过与其物理实体实时互动、数据同步和高效协同,数字孪生有望能够推动自主智能和安全高效的各类智慧城市服务。通过将海量物理实体及其数字孪生体通过孪生体内和孪生体间通信相互连接,数字孪生网络(Internet of Digital Twin, IoDT)可实现海量物理/虚拟实体之间的自由数据交换、动态任务合作和高效信息聚合。然而,随着IoDT不断整合各种新兴技术以孕育新生态,各类已知/未知的安全漏洞和隐私侵犯阻碍了其广泛部署。此外,诸如去中心化结构、信息中心式路由和语义式通信等IoDT的内在特点为IoDT中的安全服务提供关键挑战。本文对IoDT的系统架构、关键支撑技术以及安全和隐私问题进行了深入调研。具体地,我们首先探讨了信息物理融合交互的新型分布式IoDT架构,并讨论了其关键特性和通信模式。随后,我们调研了IoDT中安全和隐私威胁的分类,讨论了主要的研究挑战,并回顾了最先进的防御方法。最后,我们指出了与IoDT相关的新趋势和未来研究方向。

  • 2025-01-08
  • 阅读627

一种基于云端大数据的锂电池早期异常诊断、定位及分类策略

?本研究开发了基于云的分层异常检测方法。该方法包括提取电压最大偏差均值等异常特征信息,进行初始风险筛选,通过裁剪误导窗口辅助机器学习,进行整车级、单体级的异常检测,并进行类型划分,最后采用25辆实际车辆运行数据进行验证。实验结果表明,该方法具有良好的检测精度和泛化能力,能够有效评估电池异常,有望应用于云端平台实现大规模电动汽车安全监管。

  • 2025-01-08
  • 阅读421
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