简介：<正>一、引言随着科学技术的发展,技术设备日趋现代化,即大型化、精密化、复杂化、自动化,且大生产的工序、产品、甚至企业之间的生产联系更加密切,设备一旦发生故障,将会导致生产中断,造成不可估量的经济损失,更严重的可能引起人身伤亡。所以近年来,故障诊断技术越来越引起国内、外工业界的重视。诊断技术带来的经济效益是非常可观的。我国近几年来,也开始了这

简介：摘要：卷烟生产是一个高度自动化的过程，依赖于各种机器和设备的精密运行。然而，机器的长时间运行会导致磨损和故障，从而影响生产效率和产品质量。因此，机器维护和故障排除是卷烟生产中不可或缺的一环。

简介：摘要：本文旨在研究机器视觉安防设备故障的维修问题，并提出有效的方法和策略，以提高系统的可靠性和稳定性。安防设备在保护人们的财产和生命安全方面具有重要作用，但故障会导致安全风险和性能下降。通过故障区域分割、物体检测和识别、关键特征提取以及故障区域差异分析等技术手段，本研究可以实现高精度的故障定位、多样化的故障诊断和初步的差异分析。通过开发高效的故障诊断方法和提供准确的故障修复策略，本研究的成果可以为安防设备维修提供有效的解决方案，减少维修时间和成本，提高系统性能。

简介：摘要：本文旨在研究基于机器学习的铁路信号故障预测方法。通过分析铁路信号系统的特点和现有的信号故障预测方法的局限性，本研究提出了一种基于机器学习的新型预测方法。该方法利用历史信号数据和其他相关数据进行特征提取和模型训练，以实现对信号故障的准确预测。

简介：摘要本文介绍东芝Asteion/VF螺旋CT球管故障分析、判断及维修，其中又涉及Asteion/VF螺旋CT数据传输部分的测试等。阐述了此次球管故障的判断过程、解决思路及方法。

简介：摘要

简介：摘要随着当前科技的发展，搬运机器人的应用大大减轻了人类繁重的体力劳动，最大限度提升了各行业生产发展效率，与此同时在利用搬运机器人实际实践过程中，其本身可能出现的故障问题一定程度上影响了整个搬运机器人的工作效率。接下来本文将对搬运机器人的自主维修及故障管理策略，进行一定的分析探讨，并对其做相应整理和总结。

简介：摘要:工业机械设备的故障会导致生产中断、资源浪费和维修成本增加等问题。因此，实现对工业机械设备故障的准确预测具有重要意义。目前，基于机器学习的故障预测方法成为了研究热点。文章旨在探索基于机器学习的工业机械设备故障预测方法，并应用于实际生产场景中。首先，通过数据收集和预处理，保证数据质量和完整性。然后，利用特征选择算法提取与故障相关的有用特征。接着，选择合适的机器学习模型进行训练和评估，并使用交叉验证和指标评估模型性能。最后，利用训练好的模型进行故障预测，并设计实时监测和报警系统。

简介：摘要：本研究旨在探讨基于机器学习的机电系统故障预测与诊断方法。对机电系统常见故障进行特征提取与数据采集，并介绍了传感器数据采集、预处理与特征选择方法。随后，综述了监督学习和无监督学习等机器学习算法在故障预测与诊断中的应用，以及深度学习算法的潜在优势。讨论了基于机器学习的机电系统故障预测模型的建立、训练与性能评估方法。探讨了机器学习在机电系统故障预测与诊断领域的挑战和未来发展方向。通过对基于机器学习的机电系统故障预测与诊断方法的研究与探索，本研究旨在为提高机电系统故障诊断的准确性和效率，促进智能化维护与管理提供理论指导和应用参考。

简介：摘要本文对输电线路故障的影响因素进行分析，用相关性系数描述输电故障和气象数据之间关系。通过分析得出了气象数据中的温度、湿度、风速、气压和故障之间的相关性强度。通过对数据特征展开研究，以及对机器学习相关算法模型、关键算法组件的应用及验证，为输电线路故障分析提供有力的技术支撑。

简介：摘要：目前，随着现代科技的发展，工业机器人在各行业得到了广泛应用。我国目前工业机器人保有量较高，在其故障诊断技术上有所研究，但不可否认的是，当前的技术一部分还需要依靠国外。近年来，我国在工业机器人领域上的发展势头喜人，工业机器人的故障诊断技术不断进步。文章主要对当前工业机器人的发展、工业机器人故障诊断技术以及发展方向、工业机器人的安装及调试进行了分析，以供参考。

简介：摘 要：随着现代科技的高速发展，尤其是顺应“中国制造2025”、“德国工业4.0”、“美国再工业化”等国内国际大趋势潮流推动，工业机器人在各行各业尤其是生产制造业应用愈加广泛，如何保证工业机器人自动化运行中的可靠性、稳定性与安全性已成为研究的热点问题。不可否定，三性研究的首要问题当属故障问题：哪些故障类、发生原因何在、故障表征如何、怎么检测定位等，而回归研究对象主体-工业机器人系统，其属于典型的机械-电气-控制一体化精密设备，存在着多专业领域交互耦合、故障征兆更加隐蔽、故障过程呈动态变化等显著特点，进而对系统故障诊断技术提出了新的挑战。

简介：摘要:随着民航飞机的使用增加，对于飞机维修故障诊断的需求也日益迫切。传统的基于人工经验的维修故障诊断方法存在效率低下和主观性强等问题。本论文旨在提出一种基于机器学习算法的民航飞机维修故障诊断框架。该框架结合大数据处理和深度学习技术，通过建立故障数据库和使用有效的机器学习算法，实现对飞机维修故障的自动化准确诊断。

简介：摘要：在现代工业生产中，机械设备的故障对生产效率和安全性都会产生严重影响。传统的故障检测和维修方法通常是基于经验和规则的，存在着准确性低、效率低、成本高等问题。而随着机器学习技术的快速发展，利用机器学习算法对机械故障进行预测和诊断成为了一种新的解决方案。机器学习算法可以通过学习大量的历史数据，发现隐藏在数据中的模式和规律，从而实现对机械故障的准确预测。这可以帮助企业提前采取维修措施，避免设备故障对生产造成的损失。传统的故障诊断方法通常需要依赖专业技术人员的经验和判断，耗时且容易出错。而基于机器学习的方法可以自动化地对故障进行诊断，大大提高了诊断的效率和准确性。通过提前预测和诊断机械故障，企业可以合理安排维修计划，避免因突发故障而导致的生产停工和维修成本的增加。基于机器学习的机械故障预测与诊断方法的研究对于提高生产效率、降低成本、保障安全具有重要意义，是当前工业领域的研究热点和发展方向。

简介：摘要:机器学习在电力设备故障检测领域发挥着重要作用。通过结合大数据分析和机器学习算法，可以实现对电力设备状态的实时监测、故障预测和智能维护管理，提高电力系统的可靠性和稳定性。本文从数据驱动的故障检测模型建立、实时监测与预警系统搭建，以及故障诊断与智能维护方案优化等方面探讨了机器学习在电力设备故障检测中的应用。这些实践应用将有助于推动电力设备故障检测技术的发展，增强电力系统的智能化管理水平，为电力行业的可持续发展提供技术支撑。

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简介：摘要：社会经济在不断进步与发展的过程中，也衍生出了很多新型的现代科学技术，对电力设备故障诊断提供了重要的支撑。比如，对于智能机器人来讲，在实际对自身的特性和功能进行发挥的过程中，可以更好的对电力设备故障的关键点进行监测，对于电力企业工作质量的进一步提升具有非常重要的影响。因此，本文将研究重点放在智能机器人在电力设备故障诊断中的应用内容研究中，通过相关问题的了解，有效的加强解决措施探究有效性的分析。

简介：摘要：现阶段，伴随着经济建设的高速发展，推动过了各个领域的飞速发展，同时科学技术的不断更新使得其在电力系统中发挥着巨大的力量。当前，科学技术的广泛应用，推动了智能机器人的发展，使其被广泛应用到各个领域，其中包括电力设备故障诊断，有效提升了诊断的质量与效率。基于此，本文通过对智能机器人电力设备故障诊断方式的介绍，进而分析智能机器人在电力设备故障诊断中的应用，使智能机器人发挥出更大的作用。

简介：

简介：摘要：现阶段，社会发展迅速，风电工程的发展也有了突破。 风能作为动力源存在数千年之久，在能源短缺和生态环境日益恶化的压力下，风能的开发利用有着巨大的发展潜力， 1941年工程师 PalmerCPutnam和水轮机制造商 Smith一起研制了第一台大型并网型风力发电机，这是最早采用变桨距控制功率的兆瓦级风电机组。基于线性控制方法提出非线性控制方法，可实现风电机组稳定运行，改进数学模型，使性能得到优化。但是在多风况或发生突变情况下，不能达到理想的控制效果。为了克服多风况条件下控制系统的缺点，风力发电机组以 模糊控制算法，可根据风速变换进行桨距角调节，实现控制要求，并以此为基础，进行故障识别分析预警等内容。