故障预警

摘要： 当前制造业中设备故障的预警多是发生异常情况后立即预警,但是这种方法容易导致维修过度.为了避免此问题的出现,提高企业生产过程中故障预警的精确度,本文提出了一种基于数字孪生的设备故障预警系统.这种方法是利用标准作业指导书和数字孪生分别建立了标准车间和映射车间,通过映射车间与标准车间之间的对比分析发现异常情况.

摘要： 在现有计划维修体系下,飞机前轮转弯系统的故障具有隐蔽性。通过挖掘航后快速存取记录器(QAR)数据,开展前轮转弯系统潜在故障预警方法研究。首先,在分析前轮转弯系统故障模式的基础上,筛选与前轮转弯系统故障相关的QAR监测参数并进行相应的处理;其次,基于前轮转弯系统的正常和故障案例,结合前轮转弯的操作原理,采用皮尔逊(Pearson)相关性系数分析方法,确定指令值和实际值之间存在相关性低的潜在故障特征,实现对潜在故障的预警;最后,利用前轮转弯实际案例进行验证。结果表明:基于QAR数据的前轮转弯潜在故障预警方法是有效的,可以为前轮转弯系统视情维修策略的制定提供参考。

摘要： 针对井下采煤机在长期重载运行下易出现的摇臂齿轮和轴承等关键部件损坏、齿轮箱漏油及违规操作所引起的人为故障等问题,结合传感器及总线通信技术设计了一套以STC单片机为核心的采煤机摇臂运行监测及故障预警系统,可实现采煤机运行过程中各重要部件工况参数的实时监测及超限故障预警。经实际测试,该系统运行稳定,监测参数全面,可实现采煤机摇臂关键参数的实时监测与故障精准定位。

摘要： 5G网络发生故障可能影响全网稳定性和服务质量,其故障发现与修复是5G网络运维管理的关键之一。基于历史故障发生前的网元关键绩效指标(Key Performance Indicator,KPI)变化以及设备告警信息、指标统计特征、自动异常检测、指标关联特征、告警编码特征等,提出了5G核心网网元多维特征融合故障预警方法,构建了多维特征空间训练故障预警模型。最后,针对现网运行数据,选取了6类网元并进行了实验验证,实验结果表明,该模型对各种类型网元的预警效果有不同程度提升,平均F1值提升了18%。

摘要： 发电机碳刷、滑环传统人工巡视工作方式已不适应当下“无人值班、少人值守”水电站及智能水电厂巡检技术发展的要求,针对马马崖电站发电机励磁碳刷温度在线监测系统应用需求、系统结构、红外热像仪参数选型、设备安装及系统软件功能设计等方面展开详细阐述,为我国水电站碳刷及滑环温度在线监测和故障预警提供了一条切实可行的技术实施路径,同时,也可为红外温度热成像及视频监测技术在水电站智能巡检系统的研究及应用方面提供有益的借鉴。

摘要： 随着流程工业快速发展及工艺过程复杂程度的不断增加,作为核心装备的热交换器存在有效故障早期预警难的问题。以管壳式热交换器为例,提出一种针对热交换器故障早期预警的新方法。该方法基于工艺流体温度、压力、流量等易测量参数构建、选取表征热交换器传热和流阻性能的监测指标,并引入指数移动平均(EMA)算法进行数据处理与指标动态特征提取;在多元状态估计理论(MSET)的基础上,构建表征热交换器健康运行状态的三维健康记忆矩阵,实现热交换器多变工况的融合,避免工况变化对监测指标的影响,然后针对设备当前运行观测值计算实时偏差,实现热交换器运行状态评估及故障预警;通过统计计算过程中各指标实时偏差贡献率锁定异常参数,实现故障精准定位。实验结果表明,该方法能够实现泄漏量占工艺流体流量1%以上泄漏故障预警及垢层厚度占管径2.2%以上结垢故障预警。

摘要： 针对传统电网设备缺陷的监视和设备家族性缺陷的风险发布都是事后的被动处理,以及考虑到电力设备家族性缺陷往往不是单个因素引起的,为了实现电网设备家族性缺陷故障主动预警,首先,文章建立了家族性缺陷故障数据库,包括设备缺陷影响因素数据及其缺陷决策数据;其次,采用ARMA模型预测单个影响因素在未来时刻的值,通过Copula函数建立单个影响因素与缺陷决策数据之间的概率预测模型;最后,上述不同因素的概率集成就是家族性缺陷故障发生的预测概率。基于上述研究内容,提出了一种面向电网设备家族性缺陷短时预警的统计机器学习方法。

摘要： 针对地铁列车牵引变流器冷却系统的滤网脏堵问题,提出了一种基于机器学习的变流器滤网脏堵预警模型,以指导滤网的预测维修决策。首先,为确定强分类的特征参数,结合列车牵引系统的检修记录,利用随机森林分类模型对列车历史数据进行特征筛选;其次,基于选定特征构建了孤立森林异常检测模型,并对模型参数进行优化;最后,分别在历史健康数据、故障数据集上进行测试,以确定模型能够识别滤网脏堵的准确度。结果表明:所构建的孤立森林模型分数能够直接反映牵引变流器滤网的脏堵程度,可有效指导滤网脏堵的维修决策。

摘要： 针对故障出现时系统的非线性行为及劣化趋势预测问题,基于混沌理论及非线性动力学,提出以最大Lyapunov指数作为评价运行状态的指标,通过Elman-决策树对其进行预测及分类的故障预警方法。并以轴承数据为例对该方法进行了验证,对正常轴承、外环人工电火花加工出裂纹轴承、外环钻孔的轴承壳体振动信号时序数据进行处理,计算降噪后的最大李雅普诺夫指数,并得出了不同故障轴承的最大Lyapunov指数具有明显差异的结论。以其为基础,建立模型逐层学习实现指标预测与故障识别,仿真结果表明,该方法可实现较高的预测准确率。该方法克服了Lyapunov指数对噪声敏感的特性,并且可以通过避免识别多种故障时需训练多个神经网络,因而降低计算量,为故障预警领域一种新途径。

摘要： 电容器组直接关系到交直流输电及电网系统的稳定运行,通过对调度能量管理系统中电容器组电流及电容数据的二次挖掘分析,将故障前后容值变化量进行对比,提前预判故障,实现对电容量变化的实时监测,减轻因电容预试带来的盲目停送电和试验工作量,提高电容器设备的运行管理水平。

摘要： 针对传统状态监测方法难以及时发现引风机运行异常而影响火电厂安全性和经济性的问题,将机器学习方法应用于引风机故障预警和诊断中.通过建立引风机运行参数间的自编码模型,利用模型训练误差统计特性,结合模型预测值实时地为各运行参数确定合理范围.结合沙角C电厂3号机组的1#引风机历史运行数据,应用MATLAB对所提出的方法进行验证和分析.研究结果表明,该预测方法具有较高的准确性,能够及时发现引风机运行异常,该方法也同样适用于火电厂其他辅机设备的故障预警,具有一定的工程应用价值.

摘要： 随着我国海上风电装机量越来越大,且海上风电可达性较差,传统的运维方式已无法满足要求,预防性运行维护技术在海上风电场管理中将会发挥越来越重要的作用,也代表了海上风电运行维护技术未来发展的方向.本文阐述了故障预警模型、基于模糊综合评价算法的健康模型、基于贝叶斯网络算法的智能故障诊断模型、运维窗口期推荐系统和海上风电场运维管理系统等预防性运行维护技术及在大型海上风电场的应用.通过以上技术的实施,降低了机组的故障率,提升了机组的发电量,提高了风电场运维人员处理故障的效率,降低了海上风电场整体运维成本.

摘要： 风能被认为是一种最清洁的能源,最近几年发展迅速,随着风力发电的规模不断扩大,对风机的维护有了更高的要求,风机的故障维修成本非常高,同时也严重影响风机的发电量,发电企业及风电装备制造商对风机的状态监测要求更高,需做到提前发现、提前预警、预防检修,颠覆了传统的风机故障检修模式,然而目前的监控软件平台无法满足高效率、高质量的统计分析及决策要求,随着计算机处理能力的加强,特别是机器学习技术的发展和完善,各专业逐渐将机器学习和机器设备的运行信息结合起来,神经网络作为机器学习的重要部分,希望通过神经网络技术对设备的故障进行诊断,通过运行数据分析,预测即将发生的故障,经过近几年的发展,基于RBF,决策树,等神经网络技术在故障判别和运行数据预测等方面逐渐发展起来.通过该技术的应用,可以对大部件损坏进行预防与诊断,降低故障及大部件的损坏程度,降低维护成本,提高效益的目的.本文对风场数据库中50台风力发电机组机近两年的数据进行了统计分析,根据故障发生的种类进行数据筛选,引入了神经网络模型对风机故障进行分类研究.

摘要： 目前神华铁路5T设备分属于各个铁路公司,其5T故障预警信息只服务于本铁路线,无法实现跨铁路公司之间的5T预警信息共享,无法结合5T当前预警及历史预警信息进行综合联判,造成时有误判、漏报现象发生,对行车安全造成隐患.而既有TFDS设备采用探测站与动态检车组一一对应的模式,造成TFDS动态检车员劳动生产率较低,动态检查工作量不均衡.同时神华铁路货车检修正在由计划预防修向状态修转变,而5T设备以其对运行车辆实时有效的检测和5T综合诊断,为车辆状态修提供了强有力的数据支撑.

摘要： 在飞机机电综合设计过程中,预先规划“六性”相关信息的分析和提取,通过相关数据采集、装订,运用计算机的分析、存储使得这些性能可视化、智能化.为用户提供友好的使用维护界面,优化飞行器保障维护流程,采用计算机技术实现自动诊断、故障预警、参数调试、健康管理等功能.

摘要： 本论文主要介绍棉花行业如何使用称重设备实现棉花生产过程中的称重计量、自动校验,并结合人工智能算法实现故障预警与诊断,提高棉花打包的包重精度和稳定性.使传统的棉花生产行业效率得以提升,棉花企业生产成本降低显著,极大提高了企业生产效益.

摘要： 本文分析了电缆故障监测和预警模式,为了避免先期训练模型和合理有效利用突发数据.利用通信领域里的扩频技术,运用方差和切线线性趋势,提出了一种基于扩频采集技术和切线线性方差的电缆故障和传感器性能预警的方法,有效解决了突发数据的弊端和模型训练的繁琐,同时也能对设施设备的性能提供具有参考价值的建议和意见.通过对实际电网运行的监测,验证了本文所提出的算法的有效性.

摘要： 提出了采用信息化手段,通过车载设备采集车载数据并远程传输到地面系统,实现机车运行状态远程监测,利用数据分析手段及机器学习等算法,对历史数据进行分析建模,结合机车实际数据判定故障分支,定位故障原因点,从而实现机车智能预警.

摘要： 提出了采用信息化手段,通过车载设备采集车载数据并远程传输到地面系统,实现机车运行状态远程监测,利用数据分析手段及机器学习等算法,对历史数据进行分析建模,结合机车实际数据判定故障分支,定位故障原因点,从而实现机车智能预警.

摘要： 提出了采用信息化手段,通过车载设备采集车载数据并远程传输到地面系统,实现机车运行状态远程监测,利用数据分析手段及机器学习等算法,对历史数据进行分析建模,结合机车实际数据判定故障分支,定位故障原因点,从而实现机车智能预警.

摘要： 本发明提供了一种故障反馈及预警方法及系统、中控设备、反馈方法及系统、烹饪器具及烹饪系统，故障反馈及预警方法用于中控设备，中控设备用于烹饪系统，烹饪系统还包括服务器、维护终端和至少一个烹饪器具，中控设备与烹饪器具及服务器通信连接，故障反馈及预警方法包括：接收烹饪器具发送的烹饪器具故障信息及烹饪器具运行总时长；根据烹饪器具运行总时长判断烹饪器具是否达到烹饪器具预警寿命；发送汇总数据至服务器，汇总数据包括烹饪器具故障信息和烹饪器具运行总时长，以供服务器统计数据并发送烹饪器具故障信息至维护终端。本发明提供的故障反馈及预警方法，检测显化故障以提示报修，收集并统计烹饪器具运行总时长以提前预警。

摘要： 本发明公开了一种网络故障预警方法和用于网络故障预警的网关，涉及通信网络领域。其中的网络故障预警方法包括：内网的网关获取内网收发数据的当前使用条件和当前流量数据；网关获取当前使用条件下的历史流量数据；网关判断当前使用条件下的当前流量数据与历史流量数据的差值是否符合预设范围，如果不符合，产生内网的故障预警。本发明由内网的网关根据某种使用条件下的当前流量数据与历史流量数据的匹配情况获知内网使用的异常情况，预先对潜在的网络故障进行预警，简单和易于实施，降低了网络故障诊断的复杂度。

摘要： 本申请实施例公开了一种齿轮变速箱的故障预警方法，包括：获取包括第一工况数据和状态数据的传感器数据；对状态数据执行变换得到频域数据；根据频域数据计算齿轮变速箱的轴承、轴系和啮合齿轮的频段因数；通过第一工况数据和频段因数建立高维特征空间；通过聚类模型对高维特征空间进行分类后，通过回归模型对各分类下的时序数据的时间片段进行分析预测得到目标测点预测值；当实际值与预测值的差值大于报警阈值时，发出预警信号。

摘要： 公开了变桨驱动器的故障预警方法和故障预警装置。所述故障预警方法包括：基于变桨电机的运行数据，计算变桨电机的理论变桨电压；获取变桨电机的实际变桨电压；以及基于理论变桨电压与实际变桨电压确定变桨驱动器是否将会发生故障。

摘要： 本发明提供了一种干式电抗器的建模与故障预警方法、建模与故障预警系统，本发明的建模与故障预警方法包括：采用Maxwell建立干式电抗器的电磁‑电路二维分析模型，该模型包括有限元磁场模型和电路模型，通过该模型计算得到包封损耗；将所述包封损耗作为三维流体‑温度场的热源计算电抗器的温度场和流场分布，采用循环迭代算法进行多物理场模型融合建立三维流体‑温度场有限元模型；然后采用PSO‑SVM的融合算法对所述三维流体‑温度场有限元模型进行降阶；在上述模型建立的基础上进行多种匝间短路故障模拟实现故障的识别与预警判别。本发明的建模与故障预警方法提高了预警的准确性，可广泛应用于干式电抗器设备的设计、预警领域。

摘要： 本发明公开了故障预警方法、故障预警装置及电控箱，故障预警方法包括以下步骤：检测发热件的实际温度，判断实际温度是否超出目标温度范围，若是则发出警报，判断发热件是否故障，若未故障则校正目标温度范围并解除警报。本发明具有自我调整及适应环境的能力，通过对目标温度范围的不断校正，发热件所在的电控箱运行时间越长，对发热件是否故障的判断越准确。

摘要： 本发明涉及一种车辆故障预警系统(1)，所述车辆故障预警系统配置成用于确定用于发动机(15)的进气预热器(12)是否处于临界故障状态并包括：至少一个测量装置，所述至少一个测量装置用于采集与所述进气预热器(12)的污染状态相关的车辆数据；和车辆侧控制单元(2)，所述车辆侧控制单元安装在车辆中并配置成能从所述测量装置接收所述车辆数据，至少基于所采集的与进气预热器(12)的污染状态相关的车辆数据确定所述进气预热器(12)是否处于临界故障状态。本发明还涉及一种对应的车辆故障预警方法。

摘要： 本申请提供了一种发动机组件、车辆、车辆的故障预警方法和故障预警装置，该发动机组件包括：机油存储设备；油气分离设备，与机油存储设备连接，用于对机油存储设备中的窜气进行油气分离；增压设备，与油气分离设备连接；缓冲器，包括容纳腔，缓冲器位于第一管路上，第一管路为增压设备和油气分离设备的连接管路，容纳腔用于容纳油气分离设备进行油气分离后气体中的机油；液位检测设备，位于容纳腔中。该发动机组件可以检测出容纳腔内的机油的液位，相关人员可以根据液位判断发动机发生飞车故障的风险是否较高，从而可以根据风险是否较高而做出检测以及维修等措施，避免发动机发生飞车故障，并且可以降低发动机的损伤，保证发动机的使用寿命较长。

摘要： 本发明提出一种具有故障预警功能的监护仪，包括故障预警模块，所述故障预警模块包括主控单元，所述主控单元分别与电压采集单元、电流采集单元、GPS单元以及通信单元相连接，所述故障预警模块还包括电源单元，所述电源单元为所述主控单元、电压采集单元、电流采集单元、GPS单元以及通信单元供电。本发明所涉及的具有故障预警功能的监护仪配合故障预警方法的使用能够实时监测监护仪内关键传感器及零部件的健康状态，进而能够预知即将发生故障的传感器及零部件，以避免监护仪在使用的过程中出现故障，对病人的生命安全造成威胁。

摘要： 本发明涉及一种车辆故障预警系统(2)，所述车辆故障预警系统(2)与多个车辆通信连接并能够对车辆即将发生的故障进行预警。所述车辆故障预警系统(2)包括配置成在一定的时间跨度内从所述多个车辆收集车辆数据以形成数据集群的数据收集模块(15)、配置成基于要生成的故障预测模型的特点来从所述数据集群筛选数据的数据筛选模块(18)、配置成利用大数据处理算法由筛选的数据构建用于预测车辆故障的故障预测模型的预测模型生成模块(16)、以及配置成在调用所述故障预测模型的情况下基于实时车辆数据来预测车辆是否存在即将发生的故障的故障预测模块(17)。本发明还涉及一种对应的车辆故障预警方法。