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滚动轴承故障诊断分析学院名称：专业班级：学生姓名：学生学号：指导教师姓名：0引言：随着科技的发展，现代工业正逐步向生产设备大型化、复杂化、高速化和自动化方向发展，在提高生产率、降低成本、节约能源、减少废品率、保证产品质量等方面具有很大的优势。
但是，由于故障所引起的灾难性事故及其所造成的对生命与财产的损失和对环境的破坏等也是很严重的，这就使得人们对诸如航空航天器、核电站、热电厂及其他大型化工设备的可靠性、安全性提出了越来越高的要求。
除了在设计与制造阶段，通过改进可靠性设计、研究和应用新材料、新工艺以及加强生产过程中的质检控制措施提高系统的可靠性与安全性外，提高系统可靠性与安全性的另一个重要途径就是对系统的工作状态进行实时的监测与诊断，从而实现对设备的有效控制，并对灾难性故障的发生进行预警，为采取相应的补救措施提供有效的信息。
故障诊断理论就是为了满足对系统可靠性和安全性要求的提高，减少并控制灾难性事故的发生而发展起来的。
因此，故障诊断理论的发展必将促进故障监测和监控系统的快速发展与广泛应用，从而可以进一步的提高系统运行的可靠性与安全性，并由此产生巨大的经济和社会效益。
而滚动轴承是旋转机械最重要的零部件之一,也是旋转机械中的易损零件。
据统计旋转机械的故障有30%是由轴承故障引起的, 轴承的故障会导致机器剧烈振动和产生噪声, 甚至会引起设备的损坏。
因此, 对滚动轴承故障的诊断分析, 在生产实际中尤为重要。
滚动轴承诊断方法有倒频谱分析、特征参数分析法、冲击脉冲法、包络分析法、小波分析等。
振动分析是对滚动轴承进行状态监测和故障诊断的常用方法。
一般方式为：利用数据采集器在设备现场采集滚动轴承振动信号并储存，传送到计算机，利用振动分析软件进行深入分析，从而得到滚动轴承各种振动参数的准确数值，进而判断这些滚动轴承是否存在故障。
1滚动轴承的故障形式滚动轴承在正常情况下，长时间运转也会出现疲劳剥落和磨损。
而制造缺陷、对重偏差大、转子不平衡、基础松动、润滑油变质等因素会加速轴承的损坏。
基于知识图谱的钢厂设备故障智能诊断技术研究与应用袁野①１ 刘佳伟１ 赵惠浞２ 左志平２ 葛超②１ 朱晋锐１（１；鞍钢集团自动化有限公司设备运营产品部 辽宁鞍山１１４０００；２；鞍钢股份有限公司设备工程部 辽宁鞍山１１４０００）摘 要 随着科学技术的不断进步和应用，知识图谱已成为钢铁行业设备管理的重要工具。
钢铁行业作为一个基础性行业，设备管理对于生产效率、质量控制和成本管理等方面至关重要。
传统的设备管理方法往往面临着信息分散、数据孤岛、决策困难等问题，而知识图谱技术的应用可以有效地解决这些挑战，并提供更高效、智能的设备管理解决方案。
通过将状态监测与预测、故障诊断与维修决策、以及知识共享与协作等方面的知识进行结构化表示和链接，知识图谱技术可以提供更高效、智能的设备管理解决方案，提升钢铁企业的生产效率、质量控制和成本管理水平，增强竞争力和可持续发展能力。
关键词 知识图谱 设备管理 智能运维 状态监测 故障诊断中图法分类号 ＴＧ１５５．４ 文献标识码 ＡＤｏｉ：１０ ３９６９／ｊ ｉｓｓｎ １００１－１２６９ ２０２３ Ｚ２ ００５１ 前言设备是钢铁企业最核心的资产，是钢铁企业生产运营的主要依托。
保持设备的高度可靠性和可用性对于提升钢厂业绩至关重要。
钢厂设备运维部门的一个工作重心就是对设备开展维护检修，通过纠正性维修和预防性维修等活动保证设备处于正常运作的状态。
现场设备检修时，往往需要了解设备各个维度的信息，例如该设备上一次检修的时间、故障原因及处置措施、设备问题的专题分析报告、设备实时参数的趋势曲线、与该设备有过相同缺陷或者被同时处置过的设备状态等，这些信息需要快捷、准确地提供给检修人员和管理人员［１］。
钢铁行业设备智能运维管理知识图谱的应用主要体现在以下几个方面：设备状态监测与预测：知识图谱可以整合设备传感器数据、操作记录、维修历史等信息，形成设备状态监测与预测模型。
通过分析设备数据和历史故障，可以实时监测设备状态，预测潜在故障和问题，并及时采取相应的维修和保养措施，避免设备故障对生产造成的影响。
科技与创新┃Science and Technology&Innovation ·162·2023年第03期文章编号：2095-6835（2023）03-0162-03智能巡检无人机在新能源领域中的应用汪慧晨，周颖，徐瑞雪，肖克琳，胡子豪（同济大学浙江学院，浙江嘉兴314051）摘要：“十四五”规划开局之年，中国提出了“双碳”的气候战略，并指出在2060年实现碳中和目标。
在此背景下，新能源行业迎来了新的历史性发展机遇。
太阳能和风能作为新能源在发电领域被普遍运用，但也存在着一定的问题。
随着电站的光伏面板、风电及其他设备的数量增加，传统的人工巡检方式已无法满足需求。
人工巡检不仅表现为周期较长、巡检效率低，还容易形成巡检盲区，影响巡检精度及准确性，同时人工巡检安全性也较低。
针对一系列问题，提出了基于5G+AI的光伏巡检无人机，其相比于常规的人工巡检，具有效率高、安全性高、精度高等优势。
关键词：无人机；新能源；巡检；缺陷识别中图分类号：TM614文献标志码：A DOI：10.15913/ki.kjycx.2023.03.050近年来，随着新能源的发展，发电站数量不断增加，它们的运维问题也日渐突出。
如何在成千上万的发电设备中快速查找设备出现的问题并准确及时地告知问题点已然成为新能源发电行业运维工作的一个重点和难点。
例如，在运行过程中运行的太阳能光电站阻塞太阳能电池板的原因各不相同，导致电力生产部件的阳光强度不相容，温度不稳定，可能对光电系统的正常运行产生严重影响。
所以需要人工周期性地检查太阳能光伏面板以此发现问题，而一般光伏面板都存在于屋顶、沙漠、隔壁、高山等不方便人员展开工作的地域，因此采用人工巡检光伏的方式效率极为低下，且不容易发现故障。
为此，本文提出的智能巡检无人机使巡检效率、安全性和精度更高。
传统无人机无法实现真正“无人”，无人机需要有人将其带至操作现场，并用遥控器手动进行相应操作，无法做到全自动自主运行；时效性差，无人机与实际应用场地距离远，不能及时反应，携带无人机赶往现场、调试起飞等延误时间，无法有效应对及时、突发性工作；精度和一致性差，人工飞行难度高，无法达到高精度控制，多次检测的一致性无法保证，拍摄效果差，照片不利于后续进行自动分析；航程短业务覆盖区域受限，受制于电池瓶颈，较短的航程影响了无人机的连续作业和大范围作业；工作环境适应性差，现场工作环境复杂，特别是山区，巡检人员需在户外作业，安全风险高，季节性温差大，夏季、冬季室外工作气候恶劣，尤其是灾害高发地带无法做到高频次、24h值守巡检巡逻。
第 43 卷第 6 期2023 年 12 月振动、测试与诊断Vol. 43 No. 6Dec.2023 Journal of Vibration，Measurement & Diagnosis云模型和集成分类结合的故障数据不平衡学习∗马森财，赵荣珍，吴耀春（兰州理工大学机电工程学院兰州，730050）摘要针对故障数据集不平衡而导致的误分类问题，在分析了不平衡数据对传统分类器影响的基础上，提出了一种基于高斯云模型正向、逆向云发生算法的样本再生成技术。
首先，针对样本较少的类别，以现有样本特征值为逆向云算法的输入，计算出特征云模型的期望E x、熵E n和超熵H e这3个指标；其次，以E x，E n和H e为正向云发生算法的输入，衍生出数据量远大于原有样本的云滴（x i，y i），采集若干云滴的x值作为新的样本特征值，补充了样本数量较少的类，在数据层面解决了不平衡问题；然后，借助集成极限学习机（ensemble extreme learning machine，简称E⁃ELM）对补充后的平衡数据集进行分类学习，在算法层面提高了最终的分类精度；最后，在一个滚动轴承故障数据集上验证了所提方法的有效性。
关键词滚动轴承；分类；不平衡学习；集成学习中图分类号TH165+.3；TP391；TP18引言大数据时代的来临为旋转机械故障数据的处理、存储和利用带来了新的机遇和挑战［1］。
一直以来，分类问题是故障诊断甚至是机器学习研究领域的重要组成部分［2⁃4］。
然而，在采集的旋转机械状态数据中，某些类别的数据数量远少于其他一些类别的数据数量，但这些样本数量较少的类别往往又十分重要，不可忽略。
此现象造成了不平衡数据集的产生，传统分类器在这种类间分布不平衡的数据集上训练时常常会出现分类面偏移，导致故障误分类，使模型辨识精度降低。
因此，对不平衡数据分析技术进行深入研究，是工业大数据挖掘的重要前提之一，对旋转机械智能故障诊断技术的发展具有积极的促进作用。
F-TR 锁自动化智能防卡作业系统王治国1 武晓宁1 尚 劲1 定 斌21中国铁路北京局集团有限公司石家庄货运中心 石家庄 0530002中国铁路北京局集团有限公司货运部 北京 100038摘 要：文中基于先进的传感技术、光电扫描技术、自动控制技术和计算机软件技术，采取理论分析和技术设计、试验研究和现场应用相结合的方法解决F-TR 锁自动化智能解锁作业系统中光电扫描智能对中、称重传感智能判断、卸箱作业流程软件、车辆防吊起综合智能判断等技术难点，并进行系统集成设计与实现，构建一个高效的、智能的、安全规范的卸箱自动化作业系统，力图使用智能软件和传感仪器确保装卸作业安全，避免司机误操作产生的人为差错。
最终，通过实验验证该系统能够稳定可靠并且高效地实现其设计目的。
关键词：门式起重机；F-TR 锁；自动化；智能化中图分类号：U294.2 文献标识码：B 文章编号：1001-0785（2024）05-0048-05Abstract: In this paper, based on advanced sensing technology, photoelectric scanning technology, automatic control technology and computer software technology, theoretical analysis and technical design, experimental research and field application were combined to solve the technical difficulties in photoelectric scanning intelligent centering, weighing sensor intelligent judgment, unloading operation process software and comprehensive intelligent judgment of vehicle lifting prevention in F -TR lock automatic intelligent unlocking operation system, and the system integration design and implementation were carried out. An efficient, intelligent, safe and standardized automatic operation system for unloading containers was constructed to ensure the safe loading and unloading operations with intelligent software and sensing instruments and avoid human errors caused by drivers’ misoperation. Finally, experiments show that the system can achieve its design purpose stably, reliably and efficiently.Keywords: gantry crane; F -TR lock; automation; intelligence0 引言F -TR 型集装箱锁闭装置（以下简称F -TR 锁）如图1所示，是我国某公司自主研发的新型集装箱锁，其具有结构简单、经久耐用、锁固性和顺畅性适中等优点。
精品资料故障诊断第二章习题........................................第二章第一节信号特征检测一、填空题（10）1.常用的滤波器有、低通、带通、四种。
2.加速度传感器，特别是压电式加速度传感器，在及的振动监测与诊断中应用十分广泛。
3.传感器是感受物体运动并将物体的运动转换成的一种灵敏的换能器件。
4.振动传感器主要有、速度传感器、三种。
5.把模拟信号变为数字信号，是由转换器完成的。
它主要包括和两个环节。
6.采样定理的定义是：。
采样时，如果不满足采样定理的条件，会出现频率现象。
7.电气控制电路主要故障类型、、。
8.利用对故障进行诊断，是设备故障诊断方法中最有效、最常用的方法。
9.振动信号频率分析的数学基础是变换；在工程实践中，常运用快速傅里叶变换的原理制成，这是故障诊断的有力工具。
10．设备故障的评定标准常用的有3种判断标准，即、相对判断标准以及类比判断标准。
可用制定相对判断标准。
二、选择题（10）1.（）在旋转机械及往复机械的振动监测与诊断中应用最广泛。
A 位移探测器B 速度传感器C 加速度计D 计数器2.当仅需要拾取低频信号时，采用（）滤波器。
A 高通B 低通C 带通D 带阻3.（）传感器，在旋转机械及往复机械的振动监测与诊断中应用十分广泛。
A 压电式加速度B 位移传感器C 速度传感器D 以上都不对4.数据采集、谱分析、数据分析、动平衡等操作可用（）实现。
A 传感器B 数据采集器C 声级计D 滤波器5.（）是数据采集器的重要观测组成部分。
A. 滤波器B. 压电式传感器 C 数据采集器 D 数据分析仪6.传感器是感受物体运动并将物体的运动转换成模拟（）的一种灵敏的换能器件。
A 力信号B 声信号C 光信号 D. 电信号7.在对（）进行电气故障诊断时，传感器应尽可能径向安装在电机的外壳上。
A 单相感应电机B 三相感应电机C 二相感应电机D 四相感应电机8.从理论上讲，转速升高1倍,则不平衡产生的振动幅值增大（）倍。
