基于数据分析的煤矿机电设备故障预测与维修优化

煤矿机电设备安全稳定对矿山生产起关键作用,设备一旦发生故障可能导致生产中断和安全风险。因此,及早预测故障并进行维修优化至关重要。本文探讨数据分析在煤矿机电设备管理中的应用,并从定义、模型和算法以及实时监测和数据采集等方面分析机电设备故障预测,最后结合煤矿机电设备的特点,提出维修优化措施。     

基于改进蚁群算法的数控机床故障诊断方法

为提高数控机床的保障与维护管理水平,推动我国制造产业的高质量循环发展,设计一种基于改进蚁群算法的数控机床故障诊断方法。采集数量机床设备的运行数据,利用粗糙集理论提取故障特征信号,应用改进蚁群算法构建数控机床的故障诊断模型,通过蚁群信息素的初始化与动态更新,寻找最优路径,实现对数控机床设备故障的智能化辨识与诊断。仿真测试结果显示,对于随机10组不同故障的数据信息,该方法的故障诊断时间均值约0.118 7 s、具有高效性,实际诊断结果与期望输出结果的平均误差约0.000 6、误差极小,具有精确性与适用性,为数控机床的维护管理工作提供了一种可靠的技术支持。     

改进BP算法在旋转机械故障诊断中的应用

针对BP算法在神经网络诊断中表现出来的学习收敛速度慢、易于陷入局部最小点等局限性，用改进BP算法一有弹回的BP算法，对转子试验台模拟几种常见的故障进行诊断研究，从中得出结论：将代表故障的信息输入训练好的神经网络后，由输出的结果，便可以判断发生故障的类型。此外，有弹回的BP算法大大地提高了网络收敛速度和稳定性，更能满足实时在线诊断的要求。     

基于神经网络的智能故障诊断技术研究综述

介绍了神经网络在设备故障诊断中应用的三个主要方面：故障模式识别、故障预测和诊断专家系统，对应用的方法、特点及存在的问题也作了概略分析，最后展望了今后研究的方向和重点。     

基于健康状态预测的家具制造设备维修方法

针对板式家具制造企业中如何以较少的投入来减少故障停机时间的问题，提出了一种基于健康状态预测的设备维修方法。该方法将设备的温度和电信号数据作为输入信息，通过模糊最小二乘支持向量机构建的故障预测模型获得预测输出，并以该预测输出数据来建立设备健康状态等级、指导设备维修计划的科学制定，从而减少故障停机时间。利用直线封边机的运行和维修数据对该方法进行案例验证，表明该方法有一定有效性。     

创新机制构建企业设备管理体系

结合公司改组,创建统一的设备管理机制,以TPM为指导建立规范、高效新体制,把设备保养体系、点检管理、设备状态检测、寿命周期管理、故障缺陷管理,以及设备信息化分析应用等流程进行有效集成,实施主动、预测和预防维修,提升设备管理水平。     

实施可靠性设备维修管理模式与实践

通过对设备维修管理的探索,形成适合企业设备特点的可靠性维修模式,把设备保养体系、点检管理、设备状态检测、寿命周期管理、故障缺陷管理及设备信息化分析应用等流程进行有效集成,实施主动维修、预测维修和预防维修,取得了良好效果．     

基于小波网络的烟草制丝设备停机故障检测方法

为提高烟草制丝设备在停机故障时的检测精度，结合小波网络，开展对烟草制丝设备停机故障检测方法设计。通过小波网络提取烟草制丝设备停机故障特征，并根据提取的特征确定烟草制丝设备停机故障类型，进而完成烟草制丝设备停机故障检测。通过对比实验证明，所设计检测方法在实际应用检测结果中，欧氏距离数值明显小于基于压缩感知的检测方法，检测结果的精度更好，可有效提升烟草制丝设备的维护水平。     

概率预测方法在确定设备最佳修理方案中的应用

概率预测法又称马尔柯夫分析,它是利用某一系统的现在状况及其发展动向预测该系统未来状况的一种分析方法。本文将以某矿确定矿车的修理方案为例,探讨概率预测法在确定设备最佳修理方案中的应用。某矿有3吨矿车288辆,根据矿车的损坏及故障程度将矿车划分为如下五种状态: 状态A:优秀状态,无任何故障或损坏;     

基于故障预测分析系统的TPM管理实践

随着自动化程度的不断提高，化工生产企业管理重心逐渐从工艺管理转向设备管理，尤其是对设备关联性强、进口设备比例高的多晶硅企业来说，设备管理和维修的水平直接决定企业产品的制造成本和市场综合竞争力。为降低设备故障率、提高企业市场综合竞争力，国内某多晶硅生产企业引进基于故障预测分析系统的TPM管理，并通过企业实践将设备的故障率降低至5%以下，最终成功实现维修成本控制优化，有效响应公司的低成本战略目标和国家全面推行国有企业体制改革政策。     

混凝土拱坝多测点变形监控混合模型研究

为了保证水库运行安全，文章以某混凝土拱坝为研究对象，采用融合粒子群算法优化支持向量机算法(PSO-SVM),对拱坝水平位移进行预测。结果表明：库水位与拱坝的水平位移间呈正相关关系，随着库水位的增大，混凝土拱坝的水平位移逐渐增大，水位升降对和混凝土拱坝的变形情况影响显著。采用PSO-SVM组合模型得出的平均误差及均方根误差较小，模型准确性较高，可应用于混凝土拱坝变形量预测。研究结果可为混凝土拱坝变形监控提供指导。     

集成算法在工程核心部件剩余寿命预测中的应用

工程核心部件剩余使用寿命的准确预测可辅助运维人员提前发现设备运行的潜在风险、减少事故的发生。提出一种基于特征匹配的遗传规划和LGB集成的算法,运用有限数据集提升单模型的预测精度。该算法应用于2019科大讯飞工程机械核心部件寿命预测挑战赛,对算法的适用性和有效性进行了验证。     

视情维修模式下故障预测技术的实现方法

对视情维修关键技术进行介绍,并分析设备故障预测的必要性,从故障预测内容和流程分析入手,归纳出不同数据信息的故障预测技术,最后对故障预测的研究难点进行了说明,对发展趋势进行展望。     

数字孪生技术在水利设备全生命周期管理中的应用

液压启闭机在水利工程中主要用于控制闸门的开启和关闭,以上海某泵站液压启闭系统为例,通过对数字孪生技术在状态监测、健康评估、故障推演、预测预警中的应用分析,探讨水利工程设备全生命周期的智慧管理。     

粒子群算法和灰狼算法的融合

为了解决传统粒子群算法(PSO)容易“早熟”、陷入局部最优以及灰狼算法(GWO)收敛速度慢的问题。首先，采用GWO算法的个体极值更新策略来实现个体包围式向最优值趋近，融入PSO算法的速度更新策略来实现群体向最优值的趋近，并且在原始粒子群算法基础上加入线性惯性权重递减来提高算法的收敛速度，从而提出了一种基于灰狼算法和改进的粒子群算法(IPSO)的融合优化算法(GW-IPSO);其次，通过6个经典算例进行仿真试验，将融合算法与PSO算法、IPSD算法、灰狼和粒子群结合算法(GW-PSO)进行对比；最后，应用融合算法对二级直线倒立摆的控制器设计进行参数寻优。结果表明：针对6个标准测试函数，混合算法的30次试验结果平均值更接近最优值，且标准差几乎都是最小的；应用在倒立摆控制问题上，系统在5 s左右进入稳定状态。融合后的GW-IPSO算法能够在一定程度上避免早熟和陷入局部极值的问题发生，并且能够很好地应用于控制器设计过程中参数寻优问题。     

电气自动化设备故障的预防及检修方法

电气工程随着现代信息科技的发展不断进步，并加强了自动化、智能化等技术的应用。先进信息技术的应用显著提高了电气工程的运行效率，即便如此，在设备运行中依然不可避免地会出现一些故障。为了提高电气自动化设备故障预防和检修水平，文章首先阐述了电气自动化相关概念、优势，然后总结了当前造成电气自动化设备故障的常见原因，最后针对故障预防和检修方法进行了细致分析，提出了改进措施。     

电气设备健康监测与预测维护在炼油厂的应用

电气设备在炼油工业中扮演着至关重要的角色,其正常运行对生产效率和工作场所安全性至关重要。然而,电气设备的故障导致生产中断、损坏和潜在的危险。为了应对这些挑战,电气设备健康监测和预测维护技术已经成为炼油厂的关键组成部分,其应用不仅有助于实时监测设备状态,还可以提前预测故障,从而降低维护成本、提高生产效率,以及增加工作场所的安全性。文章将深入探讨电气设备健康监测和预测维护技术在炼油厂中的应用,以及面临的挑战和应对策略。     

设备故障分析程序应用实例

笔尝试应用visual Basic6．0编程语言编制一些设备故障分析简单程序，对全厂已发生的设备故障记录进行统计分析，并从中找出发生故障的主要原因，为设备部门提供了设备维修主攻方向，同时，也为编制设备年度检修计划提供了重要依据。本程序经运行，取得了一些成效，现简单介绍如下。     

基于关键数据信息的油田群岸电故障识别及定位

为及时识别故障发生,对油田群岸电运行过程中的设备故障概率进行分析,提取关键数据信息,提出油田岸电运行故障识别算法,该算法可用于实际工程系统识别预判,极大提高供电质量及安全性,提升油田群岸电投运的供电持续性和经济效益。     

费森尤斯4008S型血透机常见水路故障的分析与维修

血透机承担血液透析工作，费森尤斯4008S型血透机应用较为普遍，但其水路故障会造成设备运转不畅。从常见的水路故障角度探讨故障表现及维修措施，以及时发现故障并有效解决，提高维修效率，保障设备安全运行和血透顺利实施。