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开鲁盆地陆东凹陷白垩系九佛堂组油气连续成藏条件
1
作者 户昶昊 裴家学 蔡国钢 《岩性油气藏》 北大核心 2025年第3期1-12,共12页
基于连续成藏理论,综合利用地震、钻井、录井、测井、岩心分析测试等资料,从构造沉积演化背景及其控制下的九佛堂组烃源岩、储层及成藏特征等多方面,对陆东凹陷九佛堂组油气成藏条件进行了系统研究,明确了连续成藏模式及勘探有利区。研... 基于连续成藏理论,综合利用地震、钻井、录井、测井、岩心分析测试等资料,从构造沉积演化背景及其控制下的九佛堂组烃源岩、储层及成藏特征等多方面,对陆东凹陷九佛堂组油气成藏条件进行了系统研究,明确了连续成藏模式及勘探有利区。研究结果表明:①陆东凹陷为单断箕状凹陷,陡岸带为原始沉积的主物源供给区,缓坡带为晚期主抬升剥蚀区,现今构造保留了原沉积沉降中心主体部分;九佛堂组沉积受控凹断裂分期活动控制,在沉降速率低、水体相对浅的阶段,陡坡带发育大型扇三角洲,砂体呈“满洼充填”状态。②研究区九佛堂组发育九下段凝灰质泥岩和九上段Ⅰ—Ⅲ油组油页岩2套烃源岩,均为低成熟—成熟的好烃源岩,主力烃源岩为九上段Ⅰ—Ⅲ油组油页岩,其氯仿沥青“A”为0.48%,TOC为4.47%,总烃为2377 mg/L,有机质类型以Ⅰ,Ⅱ_(1)型为主,镜质体反射率为0.64%;扇三角洲前缘水下分流河道发育少量常规砂岩储层,致密砂岩储层广泛且连续分布,洼陷中心发育湖相碳酸盐岩储层;不同类型储层储集空间分层次发育,受物源供给与水体环境双重作用影响,粗粒砂岩粒间(溶)孔、细粒砂岩粒内溶孔、云质泥岩基质溶孔、碳酸盐岩溶蚀孔广泛发育;沙海组发育厚层暗色泥岩,可作区域盖层。③洼陷区源-储共生,保存条件优越,不同类型油藏连片发育,平面依次发育常规油-致密油-页岩油藏,纵向上多种类型叠置;后河扇体、交力格扇体取得了良好的勘探成效,库伦塔拉扇体、清河扇体是下步勘探有利区。 展开更多
关键词 控凹断裂 沉降速率 扇三角洲 湖相碳酸盐岩 非常规油气 九佛堂组 白垩系 陆东凹陷 开鲁盆地
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高炉喷煤系统生产常见故障分析和对策研究
2
作者 林祥海 颜新 +2 位作者 李文欣 吴波 相威 《山西冶金》 2025年第5期238-241,共4页
通过对高炉喷煤生产过程中的常见故障进行总结,分析其影响因素,并从工程设计和生产操作开展相应的对策研究,达到及时处理系统及设备故障的目的,从而降低设备故障率,保障了高炉喷煤系统的连续稳定生产。
关键词 高炉喷煤 原煤仓 中速磨煤机 布袋收粉器 主排风机 故障分析
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风电机组塔底轴流风机故障及改进措施研究
3
作者 杨文菊 蒋兴涛 陈雪娇 《现代制造技术与装备》 2025年第2期102-104,共3页
风力发电机组的塔底轴流散热风机作为机组变流系统散热的辅助设备,其稳定运行对于风力发电机组的可靠、高效运行至关重要。Goldwind 1.5 MW机组运行时间已超15年,风机塔底轴流风机的问题逐渐显现出来。塔底轴流风机故障可能导致风力发... 风力发电机组的塔底轴流散热风机作为机组变流系统散热的辅助设备,其稳定运行对于风力发电机组的可靠、高效运行至关重要。Goldwind 1.5 MW机组运行时间已超15年,风机塔底轴流风机的问题逐渐显现出来。塔底轴流风机故障可能导致风力发电机组故障停机,造成不必要的发电量损失。分析该风力发电机组塔底轴流风机批量性损坏的原因,探讨其诱因并找到可行的解决方案,从而降低轴流风机故障发生概率,提高风力发电机组的可利用率和发电量,助力风力发电单位的降本增效。 展开更多
关键词 轴流风机 故障分析 改进措施 风力发电机组
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基于1DCNN-GRU模型和贝叶斯检验的引风机故障预警 被引量：2
4
作者 陈鹏杰 马乐乐 +1 位作者 孔小兵 刘向杰 《控制工程》 北大核心 2025年第1期29-38,共10页
为了实现电厂中引风机状态的监测和故障预警,将一维卷积神经网络(one-dimensional convolutional neural network,1DCNN)和门控循环单元(gate recurrent unit,GRU)相结合,提出了一种基于1DCNN-GRU的轴承状态监测与预警模型。首先,通过... 为了实现电厂中引风机状态的监测和故障预警,将一维卷积神经网络(one-dimensional convolutional neural network,1DCNN)和门控循环单元(gate recurrent unit,GRU)相结合,提出了一种基于1DCNN-GRU的轴承状态监测与预警模型。首先,通过距离相关系数评估相关变量,并通过最小冗余最大相关算法来筛选建模变量,使用1DCNN进行特征提取,通过GRU得到引风机轴承振动速度预测模型。然后,引入贝叶斯检验,充分利用先验信息,捕捉故障信号的早期蠕变,及时识别机组异常以实现预警。最后,以某1 000 MW机组中的引风机为例对模型进行实验验证。实验结果表明,所提模型的预测精度优于其他神经网络模型,且预警方法比普通滑动窗口法更及时、更有效。 展开更多
关键词 故障预警 引风机 神经网络 贝叶斯检验
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电站引风机故障监测与诊断综述
5
作者 赵恒鑫 王毅 +2 位作者 何新 李明昊 邓楷文 《热力发电》 北大核心 2025年第10期63-72,共10页
电站引风机的工作环境复杂且恶劣,在运行过程中常常会出现各种故障,这些故障不仅对引风机的安全和稳定性产生影响,还间接威胁锅炉系统的正常运行。为确保电站的运行效率和安全,引风机故障的早期监测及故障后快速准确诊断至关重要。首先... 电站引风机的工作环境复杂且恶劣,在运行过程中常常会出现各种故障,这些故障不仅对引风机的安全和稳定性产生影响,还间接威胁锅炉系统的正常运行。为确保电站的运行效率和安全,引风机故障的早期监测及故障后快速准确诊断至关重要。首先,分析总结了引风机常见故障类型及其可能对引风机造成的影响,并对常用的3类引风机常见故障及其成因进行了详细阐述;随后,从定量与定性2个角度系统阐述了引风机故障监测与诊断方法,总结了引风机测点安装情况与数据处理方法,在此基础上分析了各方法的优缺点以及适用于何种故障,并提出了针对性改进措施;最后,根据实际引风机故障诊断的重点、难点,展望了引风机故障监测与诊断领域的未来发展方向。 展开更多
关键词 引风机 故障监测 故障诊断
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结合主动学习与自训练半监督学习的引风机故障检测方法
6
作者 呼浩 杨利 +4 位作者 马汀山 余小兵 王东晔 何振 段勇翔 《节能技术》 2025年第2期149-154,共6页
在应用数据驱动引风机故障检测时,由于标签样本数量少且人工标注成本高,无法准确训练分类器模型。同时,大量丰富信息的无标签实际运行数据未得到充分利用。为此,本文提出一种结合主动学习与自训练半监督学习故障检测方法。通过主动学习... 在应用数据驱动引风机故障检测时,由于标签样本数量少且人工标注成本高,无法准确训练分类器模型。同时,大量丰富信息的无标签实际运行数据未得到充分利用。为此,本文提出一种结合主动学习与自训练半监督学习故障检测方法。通过主动学习利用样本信息熵与欧式距离建立综合评价指标,筛选出高价值样本进行人工标注;在此基础上,结合更新后的有标签数据集与无标签数据集进行自训练半监督学习获得满足设定条件的分类器模型输出。结果表明,该方法在引风机实际运行数据上达到了99.7%的准确率,能够有效实现实时故障检测。 展开更多
关键词 引风机 故障检测 主动学习 半监督学习
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基于改进CNN的变工况滚动轴承故障诊断 被引量：1
7
作者 孙建 刘同干 +1 位作者 杨洪武 王鹏程 《热能动力工程》 北大核心 2025年第2期176-186,共11页
针对电厂旋转设备的滚动轴承变工况运行时传统深度学习方法特征学习能力不足的问题,提出一种基于改进CNN的引风机变工况轴承故障诊断方法。首先利用多尺度卷积对原始特征图进行特征提取;然后利用通道注意力机制对多尺度特征进行自适应筛... 针对电厂旋转设备的滚动轴承变工况运行时传统深度学习方法特征学习能力不足的问题,提出一种基于改进CNN的引风机变工况轴承故障诊断方法。首先利用多尺度卷积对原始特征图进行特征提取;然后利用通道注意力机制对多尺度特征进行自适应筛选;之后构建稠密连接残差模块结构,以实现模型快速收敛和特征重用目的;最后以SoftMax交叉熵作为损失函数,利用Adam软件进行优化,实现对轴承健康状态的识别。通过模拟试验测试结果表明:基于模拟试验台变转速轴承数据集,平均准确率达到99.68%;基于美国凯斯西储大学变工况轴承数据集,平均准确率达到97.10%,与稠密连接网络、残差网络、人工神经网络、多尺度卷积神经网络等模型进行对比,具有更好的诊断性能。 展开更多
关键词 引风机轴承 故障诊断 改进CNN
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离心风机在线监测与多层次信息融合诊断系统
8
作者 王子涵 许力 《传感技术学报》 北大核心 2025年第10期1898-1905,共8页
离心风机运行状态的有效监测和故障诊断备受关注,为解决实际工况下风机数据可靠性易受环境噪声干扰、传统网络模型故障信息挖掘不足等问题,建立一种离心风机在线监测与多层次信息融合诊断系统。系统采用PLC与传感器组成的监测网络,实时... 离心风机运行状态的有效监测和故障诊断备受关注,为解决实际工况下风机数据可靠性易受环境噪声干扰、传统网络模型故障信息挖掘不足等问题,建立一种离心风机在线监测与多层次信息融合诊断系统。系统采用PLC与传感器组成的监测网络,实时读取、记录及可视化各类数据,基于多层次信息融合的一维Bilinear-CNN方法融合数据信息及特征,分析风机运行状态。实验验证准确率为99.09%,与对比方法相比辨识准确性更高,为离心风机状态监测和故障诊断提供有效解决方案。 展开更多
关键词 故障诊断 离心风机 在线监测 信息融合 双线性池化 卷积神经网络
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基于NMD的引风机轴承故障特征挖掘
9
作者 张海峰 张晋阳 +3 位作者 范永胜 何新荣 王鹏程 邓艾东 《热能动力工程》 北大核心 2025年第5期190-200,共11页
针对引风机变工况运行导致轴承故障特征难以挖掘这一问题,提出了一种基于非线性模态分解的轴承故障特征挖掘方法。该方法首先利用非线性模态分解获取信号低频部分的非线性模态分量,然后利用Hilbert变换提取该分量的瞬时频率,之后将该瞬... 针对引风机变工况运行导致轴承故障特征难以挖掘这一问题,提出了一种基于非线性模态分解的轴承故障特征挖掘方法。该方法首先利用非线性模态分解获取信号低频部分的非线性模态分量,然后利用Hilbert变换提取该分量的瞬时频率,之后将该瞬时频率作为轴承的转频对时域信号进行角域重采样;最后利用基于粒子群算法优化的平方包络盲反卷积算法实现对轴承故障特征阶次的提取。通过仿真信号上进行验证,并与变分模态分解和经验模态分解对比,该方法具有更好地诊断性能;通过渥太华大学变转速轴承验证,该方法能准确地识别轴承故障阶次为5.43,并能在噪声环境下实现轴承故障特征阶次的挖掘。 展开更多
关键词 引风机滚动轴承 故障诊断 非线性模态分解
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数据驱动的排烟风机故障诊断方法综述
10
作者 许敬能 李方玉 +2 位作者 赵举 夏宇栋 常凯 《机电工程技术》 2025年第18期8-12,34,共6页
排烟风机在社会生产和生活的多个领域扮演着至关重要的角色,特别是在应急救援领域,其性能的稳定性直接关系到经济利益和公共安全。因此,迅速识别并解决排烟风机的故障对于保障生产安全具有重大意义。针对基于数据驱动的风机故障诊断框... 排烟风机在社会生产和生活的多个领域扮演着至关重要的角色,特别是在应急救援领域,其性能的稳定性直接关系到经济利益和公共安全。因此,迅速识别并解决排烟风机的故障对于保障生产安全具有重大意义。针对基于数据驱动的风机故障诊断框架中的两个核心环节,即信号特征提取和故障分类,梳理了近年来国内外的相关研究成果和进展,总结了基于不同数据驱动方法的风机故障诊断应用案例。针对当前研究中的不足,提出了将多信号特征融合诊断和基于半监督学习的风机故障诊断系统作为未来的研究方向,并给出了相应的发展建议。 展开更多
关键词 风机故障 特征提取 故障识别 机器学习
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琼东南盆地陵水凹陷北坡沉积特征及油气地质意义
11
作者 牛华伟 杨鹏程 +5 位作者 刘闯 王旖旎 桑亚迪 董鑫 张如凤 金可洁 《油气藏评价与开发》 北大核心 2025年第5期740-749,共10页
琼东南盆地陵水凹陷南坡已发现中央峡谷千亿立方米气田,但是北坡油气富集程度差,“见气不见田”,未钻遇具有一定规模的优质储层是重要的原因之一。为了明确陵水凹陷北坡沉积演化模式和优质砂体展布规律,研究基于钻井、测井、录井、测试... 琼东南盆地陵水凹陷南坡已发现中央峡谷千亿立方米气田,但是北坡油气富集程度差,“见气不见田”,未钻遇具有一定规模的优质储层是重要的原因之一。为了明确陵水凹陷北坡沉积演化模式和优质砂体展布规律,研究基于钻井、测井、录井、测试、地震资料,采用薄片观察、粒度分析、物性测试等技术手段,针对重点层系开展岩心相、测井相、地震相分析,建立梅山组沉积演化模式,结合储层微观特征及断砂匹配情况,明确油气地质意义。研究表明:梅山组时期,海南岛提供物源,发育陆架三角洲—海底扇沉积体系,研究区水道、水道-朵叶复合体微相砂体相对较粗,厚度相对较大,测井曲线表现为箱形、钟形,岩心可见层理及生物扰动,地震相表现为U形或V形低频连续平行反射的特征,是研究区主要的勘探目标。海底扇的发育及其内部砂体的差异主要受控于相对海平面的升降、古地貌形态与物源供给强弱。纵向上,梅山组二段(以下简称梅二段)时期,相对海平面降低,物源供应充足,相对可容空间较小,A/S≤1(A为相对可容空间;S为沉积物供给量),物源可长距离搬运至陆坡处,形成多期海底扇扇体向海进积。平面上,海底扇的发育及其内部砂体的差异受控于古地貌与物源距离,主要发育在近源的坡折带、同生断裂形成的断控坡折带内。研究区梅二段储层孔隙度介于8.40%~26.24%,渗透率介于(0.05~26.49)×10^(-3)μm^(2),以中孔、特低渗—低渗为主要特征。优质储层受控于后期改造,等深流可以对前期形成的重力流沉积物进行淘洗、搬运、再沉积,使储层物性得到显著改善。在研究区普遍缺砂背景下,断裂与砂体的耦合关系,制约着油气的富集程度。钻井结果显示近2号断裂带油气极为活跃,2号断裂带的砂体富集区是后续重要的勘探阵地。 展开更多
关键词 琼东南盆地 陵水凹陷 梅山组 海底扇 沉积演化 断砂输导
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长城哈弗M6自动空调制冷系统原理与检修 被引量：1
12
作者 李宁 《汽车实用技术》 2025年第5期101-106,131,共7页
随着人们对汽车乘坐舒适性要求的提高以及电子技术、传感器技术、计算机控制与网络技术的融入,自动空调系统已大量应用在一些中高档乘用车上,其控制原理与传统手动空调相比有较大变化。文章以长城哈弗M6为例,介绍自动空调制冷系统组成... 随着人们对汽车乘坐舒适性要求的提高以及电子技术、传感器技术、计算机控制与网络技术的融入,自动空调系统已大量应用在一些中高档乘用车上,其控制原理与传统手动空调相比有较大变化。文章以长城哈弗M6为例,介绍自动空调制冷系统组成、基本制冷原理和控制电路原理,结合自动空调系统典型故障案例,从故障现象、故障原因分析、故障诊断、原理假设、原理验证、故障排除、总结反思等方面进行论证。通过典型故障案例验证自动空调制冷系统控制原理,提高理论应用能力,建立诊断思路,为职业院校汽车专业师生及维修技术人员提供一定参考。 展开更多
关键词 长城哈弗M6 自动空调制冷系统 压缩机 鼓风机 散热风扇 故障案例
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基于声振信号的多分支动态卷积神经网络风机齿轮箱故障识别
13
作者 赵帅 陈长征 《辽宁科技学院学报》 2025年第1期10-13,76,共5页
现有的风机齿轮箱故障诊断方法主要基于单一振动信号,所收集到的信息不够全面,易受外界干扰,导致风电机组齿轮箱故障诊断结果欠佳。针对上述问题,文章提出了一种基于声振信号联合的多分支动态卷积神经网络故障诊断方法。在该方法中,利... 现有的风机齿轮箱故障诊断方法主要基于单一振动信号,所收集到的信息不够全面,易受外界干扰,导致风电机组齿轮箱故障诊断结果欠佳。针对上述问题,文章提出了一种基于声振信号联合的多分支动态卷积神经网络故障诊断方法。在该方法中,利用多个传感器采集风电机组齿轮箱在不同故障模式下的声振信号;随后,将声振信号输入到针对其特点所设计的卷积神经网络进行学习训练,完成在声振双信号中的自主学习并提取能区分风机齿轮箱故障类型的信号特征;最后,将声振双信号的特征拼接并由Softmax函数完成对应特征的识别。对多信号的深度学习故障诊断的仔细分析发现,由单一振动信号增加到声振双信号的深度学习故障诊断方法具有更高的准确性。实验结果表明,该方法在风机齿轮箱故障诊断方面展现出良好的准确性,具有良好的鲁棒性和自适应性。 展开更多
关键词 声振信号 风机齿轮箱 故障诊断 深度学习
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基于人工智能的风机叶片故障自动化监测系统 被引量：3
14
作者 闫浩伟 《电子设计工程》 2025年第8期87-91,共5页
针对风机叶片长期暴露于恶劣环境且承受巨大应力,其健康状况监测不足导致故障发现滞后,影响风机性能和发电量的问题,设计基于人工智能的风机叶片故障自动化监测系统。通过集成多种设备的叶片数据采集模块实时监测叶片运行状态,利用模态... 针对风机叶片长期暴露于恶劣环境且承受巨大应力,其健康状况监测不足导致故障发现滞后,影响风机性能和发电量的问题,设计基于人工智能的风机叶片故障自动化监测系统。通过集成多种设备的叶片数据采集模块实时监测叶片运行状态,利用模态动能法优化布置模块,采用卷积神经网络与短时傅里叶变换相结合的故障诊断模型进行诊断。最后以4.7m冷却塔风机为实验对象,进行了风机叶片故障诊断仿真实验,结果表明,该系统能实现叶片结冰故障诊断与定位,且对结冰、裂纹故障及正常信号分类性能优于对比方法。设计系统能够高精度实现叶片故障诊断,并获取风机叶片故障点位,具有较高的实际应用价值。 展开更多
关键词 太阳能供电电路 模态动能法 风机叶片故障监测 卷积神经网络 短时傅里叶变换
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渤海湾盆地临南洼陷古近系沙四上亚段沉积演化特征及古地貌控砂模式
15
作者 孙远锋 曹爱锋 +2 位作者 周勇 高晨曦 王柯 《岩性油气藏》 北大核心 2025年第6期119-130,共12页
综合利用岩心、测井、录井和地震资料,在层序地层格架建立的基础上,对渤海湾盆地临南洼陷古近系沙四上亚段沉积演化特征进行了分析,结合主要控洼断层活动性分析资料,阐明了不同类型古地貌对沉积体系和砂体分布规律的控制作用,建立了沙... 综合利用岩心、测井、录井和地震资料,在层序地层格架建立的基础上,对渤海湾盆地临南洼陷古近系沙四上亚段沉积演化特征进行了分析,结合主要控洼断层活动性分析资料,阐明了不同类型古地貌对沉积体系和砂体分布规律的控制作用,建立了沙四上亚段2砂组沉积期构造-沉积耦合模式。研究结果表明:(1)临南洼陷沙四上亚段3+4砂组沉积期气候干旱,主要发育河流末端扇沉积体系;1+2砂组沉积期气候逐渐变湿润,由河流末端扇沉积向正常湖盆沉积演化,发育(扇)三角洲-滨浅湖滩坝体系。(2)研究区古地貌控制着沉积相和砂体的分布,可划分为帚状断裂、轴向断槽、梳状断裂、陡坡平行断阶4种古地貌,轴向断槽可作为输砂通道,控制着砂体沿断槽走向推进;梳状断裂、陡坡平行断阶、帚状断裂等同沉积断裂为砂体提供了较大的可容空间,控制着砂体的富集位置,是寻找砂岩油气藏的有利区带。(3)沙四上亚段沉积时期,在控洼断层夏口断层与临商断层的共同作用下,临南洼陷成为沉降中心,洼陷北部地区砂体的展布受帚状断裂的影响沿断槽向洼陷内迁移,西南部的轴向断槽作为重要的物源通道,促使砂体沿断槽向NE方向推进;江家店地区发育的扇三角洲在梳状断裂的控制下向前延伸,在断角底部发育一系列较厚的砂体;瓦屋地区陡坡平行断阶处发育的扇三角洲沉积垂直于边界断层走向,呈退积式展布,商河地区的砂体受到了沿岸流的影响形成了滩坝。 展开更多
关键词 古地貌 帚状断裂 轴向断槽 梳状断裂 陡坡平行断阶 河流末端扇 沙四上亚段 古近系 临南洼陷 渤海湾盆地
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风冷冰箱化霜优化控制方法
16
作者 边昭斌 邹磊 +2 位作者 谢克风 王震雷 魏星 《家电科技》 2025年第S1期246-249,共4页
风冷冰箱在某些严酷工况下会凝结大量冰霜,使用常规的化霜控制逻辑将难以将结霜完全清除,从而引起风机停转导致冰箱间室温度升高,影响制冷效果。针对上述问题,在常规化霜逻辑的基础上结合实验实测数据,提出了一种基于模糊逻辑和自适应... 风冷冰箱在某些严酷工况下会凝结大量冰霜,使用常规的化霜控制逻辑将难以将结霜完全清除,从而引起风机停转导致冰箱间室温度升高,影响制冷效果。针对上述问题,在常规化霜逻辑的基础上结合实验实测数据,提出了一种基于模糊逻辑和自适应控制的风机化霜控制方法。该方法通过风机运行参数的采集分析,建立风机故障预测模型,根据预测结果动态调整化霜进入、退出条件,能够实现风机智能化管理和维护。实验结果表明,常规化霜控制方法相比,优化后的逻辑能够显著提高高温高湿严酷工况下冰箱的制冷效率,测试样机化霜能耗降低10%,预计在严酷工况下能延长产品使用寿命30%。 展开更多
关键词 风机 化霜 故障检测 优化控制
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中南股份生产区域风机典型故障及检修技术
17
作者 李乃伟 姜冬冬 《南方金属》 2025年第6期87-90,共4页
风机在钢铁生产区域内的应用极为广泛,其主要功能是将原动机的机械能转化成气体动能,实现气体输送和通风换气,风机的正常运转是确保钢铁生产流程状态稳定的关键因素。本文针对风机运行中频繁出现的轴承振动、轴承温度异常升高、风道系... 风机在钢铁生产区域内的应用极为广泛,其主要功能是将原动机的机械能转化成气体动能,实现气体输送和通风换气,风机的正常运转是确保钢铁生产流程状态稳定的关键因素。本文针对风机运行中频繁出现的轴承振动、轴承温度异常升高、风道系统异常振动等典型故障进行原因分析,并系统性阐述了对应风机关键部件的检修技术及验收合格标准。本文研究确定,在风机检修标准化作业流程背景下,通过精准分析风机故障原因并采取相应关键检修技术,保障风机安全运行,从而提高钢铁生产系统运行的安全稳定性。 展开更多
关键词 风机 故障诊断 轴承振动 轴承温度 风道振动
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某双级动叶可调轴流式引风机异常振动分析及处理
18
作者 吴峥峰 卢双龙 +1 位作者 李阳海 刘俊 《电站系统工程》 2025年第4期47-50,共4页
对某双级动叶可调轴流式引风机异常振动进行了详细分析,指出该引风机振动性质并非普通强迫振动。在不具备更换联轴器及轴承的条件下,现场通过动平衡和调整电机轴向位置后,取得了较好的振动治理效果,可为同类风机振动故障治理提供参考。
关键词 引风机 振动 故障诊断
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基于振动信号的主通风机故障诊断系统设计与应用
19
作者 刘静 宋燕鹏 苏恒 《山东煤炭科技》 2025年第6期65-69,共5页
针对高庄煤业主通风机故障频发、维护难度大、停机成本高等问题,基于振动信号理论,设计了主通风机故障诊断系统。该系统通过布置于轴承座及叶轮壳体等关键部位的振动传感器,与高速数据采集卡实现多通道信号的同步采集,结合LabVIEW平台,... 针对高庄煤业主通风机故障频发、维护难度大、停机成本高等问题,基于振动信号理论,设计了主通风机故障诊断系统。该系统通过布置于轴承座及叶轮壳体等关键部位的振动传感器,与高速数据采集卡实现多通道信号的同步采集,结合LabVIEW平台,集成信号预处理、特征提取、故障诊断和报警模块。系统结合特征比对与模式识别方法,利用特征库比对和模式识别,实现故障类型的精准识别和趋势预测。测试结果显示,系统在高湿高粉尘环境下连续运行6个月无故障,数据采集完整性达99.8%,平均响应时间450 ms。应用中,成功检测出10起故障,提前5~8 h实现预警,主通风机年停机时间减少75%,维护成本降低75%,显著提升了设备运行效率与安全保障水平。 展开更多
关键词 主通风机 故障诊断 振动信号 特征识别算法
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基于多尺度跨周期模型的矿用通风机故障诊断
20
作者 于双 张宗伟 卜冉冉 《山东煤炭科技》 2025年第4期91-95,共5页
为了及时发现轴承故障,确保通风机的稳定运行,提出了一种基于时序模块和多尺度卷积神经网络的多尺度跨周期模型用于矿用通风机轴承的故障诊断。该模型无需手动提取特征,可以直接将振动信号输入网络进行故障诊断,时序模块利用离散傅立叶... 为了及时发现轴承故障,确保通风机的稳定运行,提出了一种基于时序模块和多尺度卷积神经网络的多尺度跨周期模型用于矿用通风机轴承的故障诊断。该模型无需手动提取特征,可以直接将振动信号输入网络进行故障诊断,时序模块利用离散傅立叶变换将时域信号转为频域信号,学习振动信号的周期性和跨周期特征,从而捕捉振动信号的时频特征;将振动信号转换为二维张量,利用多尺度卷积神经网络学习不同层次和尺度的特征,多尺度卷积神经网络包含多个不同尺寸的卷积核,能够实现振动信号中复杂信息的捕捉;基于实测轴承数据进行验证。实验结果表明,所提方法在测试集上的准确性达到99.0%,能够有效区分各种故障模式,验证了所提方法的优越性。 展开更多
关键词 通风机 故障诊断 神经网络 时序模块 深度学习
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