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1.
曹乐乐张鹏高泽宇张跃文孙培廷 《中国舰船研究》2022,(6):103-110
[目的]船舶系统由多设备的复杂机构组成,各组件参数具有动态性和非线性的特点,所以故障诊断过程复杂。为提高诊断效率,提出一种动态特征融合方法。[方法]利用分形理论、动态理论及核主元分析(KPCA)法对系统状态数据进行重构、映射及筛选,得到主元特征数据矩阵,求得平方预测误差(SPE)及相应的控制限,构建出基于船舶柴油机进排气系统健康数据的离线监测模型,利用该模型对系统进行故障诊断分析。为验证模型的有效性,选取某船舶柴油机进排气系统的故障数据进行验证分析。[结果]结果表明,动态特征融合分析方法可有效实现对系统动态非线性状态数据的精确分析,实现对系统故障的高效分析和诊断。与KPCA及支持向量机(SVM)方法相比,所提方法具有更好的故障诊断性能。[结论]该方法可实现船舶柴油机进排气系统故障的检测和诊断,提升系统运行的可靠性和安全性。 相似文献
2.
[目的]为提高舰船动力设备的可靠性并降低维护成本,研究基于数字孪生的舰船动力系统智能运维技术及实现方法。[方法]首先,根据模块功能及结构体系需求,建立数字孪生特征的动力系统智能运维架构;然后,通过工况标杆库建立、控制参数智能寻优以及运行自优化,实现基于综合平稳度的智能控制技术;最后,根据基于知识、基于模型及基于大数据驱动的故障诊断方法,实现复杂系统综合故障诊断技术,形成以数字孪生为技术特征的动力系统智能运维体系。[结果]动力系统智能运维平台的应用案例验证了实现智能控制、故障诊断功能的可行性。[结论]研究成果可为舰船智能机舱的研究和设计提供参考。 相似文献
3.
故障现象一辆2007款奥迪A6L车,搭载2.8 L发动机,累计行驶里程约为23万km。车主反映,该车在行驶过程中,发动机突然熄火,随后无法再次起动着机。故障诊断接车后试车,起动发动机,起动机运转有力,但无着机迹象。发动机着机需要具备3个条件:正常的气缸压力、正常的点火和正常的喷油。 相似文献
4.
车型:2021年奔驰VITO(448813),配置274.920发动机及725.019变速器.VIN:LB1WG3E1XM8××××××.行驶里程:7880km.故障现象:主动制动辅助系统功能不可用且组合仪表报警.故障诊断:此车是一个严重受损的事故车,维修后发现组合仪表提示主动制动辅助故障,如图1所示. 相似文献
5.
车型:2015年奥迪A8L,配置CRE发动机. 行驶里程:80672km. 故障现象:车在行驶中出现了自动启停系统的故障. 故障诊断:根据客户描述,车到店后观察仪表,仪表上面有自动启停系统:系统故障!目前无法使用的指示灯,如图1所示. 相似文献
6.
车体性能好坏直接影响列车的行车安全,文章利用安装在车体上的传感器所采集到的振动信号,选取合适的信号特征提取方法进行评估,达到列车故障早期预警的目的。试验数据表明,车体的振动信号具有非线性、非平稳的特点,先对振动信号提取小波包能量矩特征进行时频域分析,发现该特征提取方法可以直观地反映车辆横向和垂向振动情况。引入基于局部分析的拉普拉斯特征映射算法(LE),对故障工况的小波包能量矩熵特征所构造的高维特征向量空间进行降维,发现能够从垂向加速度信号识别出空气弹簧失气工况,从横向加速度信号识别出抗蛇行减振器故障和横向减振器故障。这与车辆动力学分析结果一致,同时也证实了流形学习方法对列车性能评估具有一定的作用。 相似文献
7.
8.
车型:2021年上汽通用君威GS.VIN:LSGZR53L9MH××××××.行驶里程:271km.故障现象:左前大灯不亮,仪表提示维修前大灯水平调节故障,如图1所示.故障诊断:在接到客户报修后,按照SBD流程进行了如下检查.启动车辆,仪表提示前大灯水平调节故障,左前大王朝阳灯不亮. 相似文献
9.
面向我国高速铁路大跨度桥梁结构特点和管养现状,研究提出基于运营性能的高速铁路大跨桥梁健康管理总体思路。通过高速轨检车轨道几何周期巡检结果和有砟道床捣固指数,建立基于灰度理论的捣固指数预测模型,为桥区有砟轨道线路养修提供依据。基于健康监测数据,分别引入ARMA模型、神经网络法及三分之一倍频程谱方法对桥梁结构整体状态实时预警。提出梁端伸缩装置和大吨位支座桥梁关键部位专项监测技术,构建了基于钢轨横向偏移量和伸缩装置疲劳应力变幅的梁端伸缩装置评定方法,以及基于累积位移的支座耐久性预测与评估方法。研发了基于BIM的大跨度桥梁故障预测与健康管理系统,提出了桥梁状态分层分级评估方法,融合多源数据进行历史趋势分析、故障诊断与预测,为实现高速铁路大跨度桥梁健康管理奠定了基础。 相似文献
10.
刘冲 《华东交通大学学报》2020,37(4):82-87
轴承通常工作于复杂噪声环境下,使得时域振动信号容易受到各种噪声的污染,从而误导诊断结果。针对以上问题,提出基于一维卷积自编码(1D-DCAE)和一维卷积神经网络(1D-CNN)的联合抗噪故障诊断算法。为了模拟真实噪声环境,在原始振动信号中添加不同信噪比的高斯噪声,用1D-DCAE对原始信号降噪,再将降噪信号用于1D-CNN进行故障诊断。基于全卷积神经网络搭建1D-DCAE模型,并舍弃池化层以降低信息丢失,以提高联合诊断模型的抗噪能力。结果表明:采用基于全卷积网络搭建的1D-DACE有更好的降噪效果,改进后的模型能自适应诊断各种噪声环境下的故障。 相似文献