故障时间

摘要： 冷轧热镀锌QC小组成立于2009年3月,由6名梅钢生产一线工艺及设备维护人员组成,小组曾获评2015年“冶金行业优秀质量管理小组”称号,并多次在中质协主办的“全国QC小组成果发表赛”获奖。2020年,本次活动小组针对公司热镀铝锌机组锌锅溜槽故障时间.长的难题进行选题攻关。

摘要： 针对MOSFET(Metal-Oxide-Semiconductor Field-Effect Transistor)器件故障预测与健康管理问题,提出了一种长短时记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)算法与离散隐马尔可夫模型(Discrete Hidden Markov Model,DHMM)相结合的故障预测新方法.该方法利用LSTM算法预测器件状态发展趋势;用自回归(AutoRegressive,AR)模型提取故障信息特征;以DHMM建立特征向量和退化等级之间的映射关系;在LSTM-DHMM模型预测结果的基础上,结合失效阈值排除虚警并预测故障时间,预测误差小于10%,精度较高.与GRU-DHMM(Gated Recurrent Unit Discrete Hidden Markov Model)、GRU-SVM(Gated Recurrent Unit Support Vector Machine)、LSTM-SVM(Long Short-Term Memory Support Vector Machine)方法进行对比分析,结果表明,LSTM-DHMM的预测准确率高于其他三种方案,能有效识别实验器件健康状态、较好预测故障时间,具有有效性和优越性.

摘要： 棒线型材厂共有钢材电子秤13台,其中棒材有8台成品秤,且结构基本相同。以前,棒材成品秤每次出现故障,查找原因及修复都需要6 h以上。为降低棒材成品秤称量异常的故障时间,本文总结其故障分析与维修经验。称量异常的分析与处理称重数据偏低(低7~16 kg)回放第六棒材生产线某日白班监控视频,行车在成品秤秤架上方使用电磁吸盘吊钢,吸钢时秤架明显倾斜。通过调整称重模块拉杆及重新校正秤体,空秤回零位正常,但允许误差仍超出±3 kg。

摘要： 针对德兴铜矿精尾综合厂工业废水处理站故障频次和故障时间逐年增加,严重影响了工业废水处理效率和成本等问题,为提高废水处理效率和质量,切实减少实际生产过程中故障时长,以达到环保要求,保障矿山周边的绿水青山。以对废水处理系统进行改造为例,根据“安全第一,环保优先”首先对废水处理工艺过程中出现故障的主要因素进行分析并提出改进对策与实施,对实施改进措施前后的故障时长进行对比,得出改进后有效降低故障时长,效果明显的结论。

摘要： 针对污水站污泥脱水离心机的故障时间长的情况,通过统计分析,对其发生的原因进行辨别,并采取针对性的改进措施,最后验证改进效果.

摘要： 孔祥瑞,中共党员,天津港中煤华能煤码头有限公司孔祥瑞操作队原党支部书记、队长,天津港(集团)有限公司科学技术协会原副主席。参加工作以来,他坚持边干边学,学以致用,练就了“听音断病”的绝活,成为“门机大王”“排障能手”,从一位初中文化的工人成长为生产一线的“蓝领专家”。主持“降低皮带机万吨故障时间”等各类技术创新项目180多项,为企业节约增效过亿元,多次填补了我国港口系统设备接卸煤炭的技术空白。

摘要： 通过QC小组活动,对造成废水处理系统故障时间较大的因素进行了分析,最终确定要因为石灰乳自动投加装置气动阀设计不合理、螺杆泵进料口堵塞不能及时发现,造成辅助设备故障时间较长,通过制定对策控制主要因素,可以将系统故障时间由原有62 h/月降低至35 h/月以下.提高了废水处理的效率,降低了环保风险,减轻了工人的劳动强度,兼顾取得了良好的经济和社会效益、环保效益.

摘要： 5月3日,新丰镇车站陇海上行超偏载测点突发故障,导致过往车辆车号无法识别,超偏载设备无法评判货物装载状态,存在货运安全隐患。科研所计量站迅速赶赴故障现场,克服困难,步行铁路线急行到达测点现场,对超偏载车号设备紧急维修。系统恢复正常,评判货物装载状态的检测功能正常使用,最大程度降低了故障点对货运监控的影响,缩短了故障时间。

摘要： 对某型号数控机床进行可靠性试验,采集故障数据.在此基础上,建立可靠性模型,推断属于威布尔分布,并进行可靠性模型分析;采用粒子群优化算法对威布尔分布的尺度参数α和形状参数β进行估计.研究结果表明,采用此方法建立的可靠性模型较传统的更加准确.

摘要： 本文通过对一棒线粗轧紧凑式轧机在线轴承箱装配、使用情况的工作、分析，对一棒线粗轧紧凑式机轧轴承箱备件进行了重新设计、对轴承箱装配过程进行了优化改进，最终解决了水、氧化铁皮进入轴承内部，造成在线轴承烧损的问题。达到降低在线轴承烧损工艺故障时间的目的。

摘要： 本文论述了运用色谱数据变化曲线确定故障设备故障时间的方法和步骤,依据设备故障前和故障后油中溶解气体的产气速率基本固定,采用油中溶解气体含量的变化与运行时间的曲线,查找故障时间点。

摘要： 对2006年全年电厂除渣系统故障时间按故障原因进行分层，从保护故障影响时间、机械故障影响时间、电气故障影响时间等几个方面进行了分类和整理，利用头脑风暴法，对造成除渣系统保护故障时间长的原因进行了分析，指出灰渣没有降温设备、信号没远传至ACS以及水泵没有远程控制是主要影响因素，提出了相应的改进措施，查阅《运行日志》和DCS系统备份的除渣系统历史数据，对除渣系统保护月故障时间进行调查，全部对策实施后，除渣系统保护月故障时间明显降低，并得到有效控制，效果显著。

摘要： 针对航空装备软件可靠性评估问题,论文构建了软件故障时间服从正态分布的可靠性增长模型.该模型有较强的灵活性,对不同的软件故障数据有较强的适应能力.在研究过程中,假设故障时间服从截取正态分布和对数正态分布,采EM算法,基于NHPP的SRGM的模型框架构建了一种软件可靠性增长模型.通过对16种典型故障数据的适应性和准确性进行测试,证明了设计方法和模型对不同分布形式故障数据的强适应性,验证了所建模型在工程中应用的有效性.

摘要： 本文利用火灾报警远程监控系统获取了浙江台州市2008年以来374家社会单位的实际报警数据,通过对火灾自动报警系统架构和功能的具体分析,建立了系统可靠性模型,计算出了系统可靠性指标,确定了系统故障时间的概率分布模型,为进一步真实评价实际运行中的火灾自动报警系统的性能提供了有力参考.

摘要： 本文从继电保护动作时间、高压开关动作时间和现有近几年运行情况统计资料入手,对500kV超高压送电线路地线(或OPGW)热稳定计算中系统故障时间取值问题进行了分析探讨,提出在进行地线热稳定校验时,系统故障时间可缩短到0.10s(对普通地线)和0.15s(对OPGW).

摘要： 本发明公开了基于信息系统日志的故障时间空间预测方法及系统，包括：获取信息系统当前时刻t之前的n个时间段内的时序日志数据x

摘要： 本发明涉及一种用于确定电气设备的平均故障时间的方法。并且涉及一种用于调节电源的预定平均故障时间以及用于评估调整的平均故障时间的方法。这是通过提供一种方法来实现的，该方法通过考虑运行条件和运行负载来确定平均故障时间。

摘要： 本发明提供了一种考虑故障时间定位的深度学习微小故障诊断方法和系统，包括：获取待诊断高超声速飞行器在当前时刻前Tw段时间内的目标传感器的时序观测量；将时序观测量与待诊断高超声速飞行器的标称系统对应观测量之间的残差，确定目标状态变量集合；通过Transformer模型中的编码模块，对目标状态变量集合进行敏感特征细化，得到细化时序特征；将细化时序特征作为训练好的时间卷积网络的输入数据、利用训练好的时间卷积网络对待诊断高超声速飞行器进行故障诊断，得到故障类型序列输出；基于故障类型序列输出，确定故障发生时间。本发明缓解了现有技术中存在的精度较低且故障发生时间无法定位的技术问题。

摘要： 本发明提供了一种考虑N‑m故障时间间隔的暂态稳定故障筛除方法及系统，针对待处理系统，设置待分析的故障清除时间，生成N‑1短路故障集，对故障集进行暂态稳定分析；对于故障集中的所有故障进行依次组合，生成N‑m故障组合集；考虑N‑m故障时间间隔，判断N‑m故障组合集中的各单一故障电气距离，若故障电气距离大于设定值，将相应的故障筛除，计算剩余故障的平均稳定裕度，若平均稳定裕度大于设定阈值，则筛除相应故障。本发明能够快速可靠的筛除暂态稳定故障，与实际工况相适配。

摘要： 本发明涉及机械故障预测技术领域，具体涉及一种用于旋转类设备的故障时间预测方法，包括：获取旋转设备的历史运行数据；对旋转设备进行工业机理分析，计算得到能够表征旋转设备实际状态的运行数据作为关键因子；基于各个关键因子构建并训练对应的单因子预测模型；对各个单因子预测模型进行多因子融合处理，生成对应的设备健康趋势预测模型；基于设备健康趋势预测模型进行旋转设备的故障时间预测。本发明中的故障时间预测方法能够保证预测模型的训练效果，从而能够提升旋转设备故障时间预测的准确性。

摘要： 本发明公开了一种数据中心虚拟基础设施的故障时间分析方法，包括：获取虚拟网络的系统参数，并构建系统的集成马尔科夫链；对集成马尔可夫链进行凸分解，得到多个相互独立的子马尔科夫链；构建强化学习算法模型，并对其进行训练；利用训练好的强化学习算法模型对每个子马尔科夫链进行样本路径状态转移预测，得到对应的转移策略，以对系统故障时间分布进行估计。本发明将强化学习算法与集成马尔科夫链的凸分解算法结合，在将高维多功能过程转化为一系列相互关联的低维单功能过程基础上，利用强化学习智能体有效训练，可以快速的找到相互关联的单个马尔科夫链之间的转移过程，从而可以对系统故障时间分布进行可扩展的快速估计。

摘要： 本申请提供了一种音频故障时间定位方法、音频数据存储方法及电子设备。该音频故障时间定位方法包括：第一电子设备在播放音频数据过程中将音频数据存储在PCM文件中，该PCM文件的属性值中包括文件创建时间。第二电子设备对第一电子设备中存储的PCM文件进行解析，确定第一音频故障在该PCM文件中发生的相对时间，并根据该相对时间和文件创建时间，确定第一音频故障发生的绝对时间。第一电子设备可以是手机，第二电子设备可以是个人计算机。这样，维修人员或研发人员可以根据音频故障发生的具体时间点，获取相应时间点的第一电子设备日志，进而可以结合该日志对音频故障进行快速有效地定位，加快音频故障的解决速度，提升用户体验。

摘要： 本申请公开了一种高压电缆故障时间的确定方法、系统及相关组件，应用于电力系统领域，用于对高压电缆故障时间定位，该方法包括：获取高压电缆的电气信号；对电气信号进行EMD分解，得到IMF分量；对IMF分量进行希尔伯特变换，得到对应的瞬时幅值；对瞬时幅值进行差分运算，得到差分运算结果；比较差分运算结果与参考阈值的大小，以确定差分运算结果对应的突出点序列；将突出点序列输入预设的增量式宽度学习算法模型，以使增量式宽度学习算法模型输出判定结果，判定结果包括电气信号中是否存在故障以及故障对应的故障时间。本申请中的确定方法，结合希尔伯特变换、突出点序列确定和宽度学习的算法特点，能够完成故障及故障时间的快速确定。

摘要： 本发明采用的技术方案是：一种基于UDS的纯电动轻卡的故障时间获取系统，包括车身CAN网络、动力CAN网络、VCU模块和T‑Box模块，车身CAN网络与多个车身控制模块电连接，动力CAN网络与多个动力控制模块电连接，车身CAN网络和动力CAN网络通过VCU模块电连接；T‑Box模块与车身CAN网络电连接。本发明使得维修人员在读取历史故障信息时能准确读出历史故障发生的时间。

摘要： 本申请公开了一种设备故障时间的诊断方法，包括当接收到上电信号时，读取片上RTC当前时钟和FRAM中存储的初始时钟，其中，FRAM中存储的各个时钟数据是按照预设时间间隔写入的；根据片上RTC当前时钟和初始时钟计算获得系统初始时钟；利用云平台对系统初始时钟进行联网对时，获得系统时钟；根据片上RTC当前时钟和系统时钟计算获得本地时钟；当发生设备故障时，读取本地时钟的时间信息，获得设备故障时间；该方法既有效避免了采用外部RTC导致的板卡空间过度占用的问题，又解决了仅采用片上RTC导致的设备掉电后存储信息丢失的问题。本申请还公开了一种设备故障时间的诊断装置、系统及计算机可读存储介质，均具有上述有益效果。