摘要：水电站设备运维数字化智能化是水电站高效运行的重要途径,相关研究处于初步阶段。学者们对其基本框架、内涵和技术路线展开了比较全面的阐述,但针对数字孪生模型的可实施性低、水电机组轴系故障库较少和轴系智能化维护水平较低等问题,相关内容还有待进一步研究。为了提高机组轴系智能化维护程度,该文以水力发电机组轴系为研究对象,构建其数字孪生驱动的智能维护模型及其结构,依托所提模型实现了以轴心轨迹故障库建立、轴系故障诊断、轴系可视化维护为主线的循环过程数字化。通过应用实践表明了数字孪生驱动的水电机组轴系智能维护的可行性,提高了水电智能化维护水平。

摘要：这篇论文研究了利用电气自动化控制技术对水泵进行故障诊断和智能维护管理的方法。首先通过文献调研总结了水泵常见故障类型,指出传统机械检测方法难以实时监测,影响维护效率。然后介绍设计的水泵数据采集系统,采集运行参数如电流、速度、压力等,并进行数传和存储。在此基础上,通过分析电流和变频调速特征,提出利用电流偏差和速度波动识别水泵磨损和脱水等故障的方法。

摘要：本研究针对煤矿地面电气设备的温变故障,设计了一套基于人工智能的故障诊断与智能维护系统。系统通过光纤光栅传感器实时监测设备温度,实现对设备故障类型的判读。与传统方法的对比试验表明,该系统具有较强的诊断性能,并可以实现对设备的自动化智能维护,有效降低了人工成本。因此,本研究为煤矿地面电气设备的状态监测与维护提供了一种智能化解决方案。

摘要：本研究针对火力发电厂的热工控制系统,提出了故障诊断与智能维护策略。借助模型识别和数据驱动,设计出故障诊断模型,可以更加精确地探测出潜在的故障,同时能够及时进行维护。运用此模型,故障诊断的准确性显著提升,维修所需时间得以显著减少,运行的成本能够有效降低,为发电站带来了更高的经济利润,更是给予了事故防范更高的警戒线。本研究结果不仅有助于推动火力发电厂热工控制系统的智能化改进,也为电力行业未来智能化发展提供了新的理论依据和技术支持。

摘要：随着农业机械设备的日益复杂化和集成化,农业机械设备维护和管理是保证农业机械稳定、安全和可靠运行的关键。传统的维护方式主要依赖于定期检查和经验判断,存在维护周期不合理、故障预测不准确、维修滞后等问题,容易导致设备突发故障,影响农业生产进程。该文提出了一种基于机器学习和大数据分析的智能维护系统,通过安装在农业机械上的传感器,实时采集设备运行数据,包括温度、振动、压力、电流等多种参数。数据通过无线通信网络传输至云端平台,进行数据存储和处理,并结合利用机器学习算法和大数据分析技术,对采集到的数据进行分析和处理,实现设备状态的实时监测、故障预测和健康评估。

摘要：以往高速公路机电设备智能维护大多采用人工检测的形式,未能详细计算机电设备中的故障数据、准确判断故障类型。为此,针对当前高速公路机电设备智能维护的需求,设计基于故障状态演化的高速公路机电设备智能维护系统。在高速公路机电设备智能维护中,故障监测模块融合物联网传感器技术、电子设备控制技术和数据分析处理技术,实现智能感知、网络传输、信息整合以及应用服务功能,并采用基于故障状态演化的故障预测诊断混合模型实现高速公路机电设备故障检测,将检测结果传输至机电设备智能维护模块,按照相应类型选择维护程序,完成高速公路机电设备智能维护。经验证,该系统修复率大于99.98%,且维护效率和鲁棒性高,可应用于高速公路机电设备智能维护工作中。

摘要：介绍轨道交通健康诊断系统的组成结构,主要包括车载检测系统、轨旁检测系统、数据分析中心及资产管理系统;介绍主要采用的算法、系统的技术要求及采用的平台软件;介绍系统能够实现的功能:主要有实时支持、离线支持和长期维护支持3种不同模式,用以解决不同迫切程度的故障。该系统不仅实现数据自动下载和自动分析,关键可以实现故障预测维护,避免故障影响运营。该系统应用到轨道交通后,可提升车辆的可用性、管理效率和维修效率,并且能够节约成本、优化设计和提升服务质量。

摘要：为减少数控机床的维护维修成本,减少机床停机时间,依据小波神经网络建立数控机床部件的故障预测模型,并对振动信号、电流信号以及速度信号进行处理,提取各信号的特征值训练机床部件故障预测模型。通过训练后的故障预测模型对滚珠丝杠副、导轨副以及主轴系统等进行故障预测,综合部件故障预测结果和机床传统维修方案制定最优的维修方案、维护计划和备件计划,避免因备件数量不当、维修不当及保养不佳造成的机床维护维修成本。智能维护系统有效保证了数控机床的加工精度并提高生产效率。

摘要：为了满足轨道交通列车自动化、智能化的需求,提出了将RDF与本体技术应用于列车健康状态监测与智能维护系统。通过对RDF框架应用于此系统的描述及对本体应用的设计,给出了RDF及本体应用于列车健康状态监测与智能维护系统的方式与方法,为车载设备的智能维护提供依据。

摘要：电池由于操作不当和不及时的维护而导致电池的寿命缩短甚至无法使用。而无人机电池又是缺乏维护的重灾区。本系统是对无人机电池在不需要人为操作情况下对电池进行智能放电维护,该系统以单片机为主控,通过电池充电管理模块、语音模块、温度传感器模块、屏幕显示模块、电压转换模块、放电电阻、继电器模块和风扇,可以实现对电池温度、电池电压、环境温度进行测量,通过获取的各项参数值判断电池的状态和系统运行状态,以便于对电池智能维护进行控制,从而保持系统对电池维护处于一个正常的范围值并完成电池的智能维护。