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一种基于集成学习的多尺度仪表故障诊断方法
本发明公开了一种基于集成学习的多尺度仪表故障诊断方法,涉及故障诊断技术领域,包括以下步骤:步骤S1、多尺度故障信息转换;步骤S2、获取多个模型的仪表故障诊断结果;步骤S3、融合来自不同尺度故障信息的多个诊断决策。本发明采...
柴毅张可陈小龙范林川谢非徐开雄
化工仪器仪表故障诊断与维修关键技术
2025年
化工仪器仪表作为化工企业生产、运行中所使用的重要设备,其质量与性能直接关乎化工行业能否正常运转,也与生产活动的效率和安全问题紧密相连。正因如此,在仪器仪表发生故障时,及时准确地进行诊断并采取正确的维修手段展开维修工作,使其尽快恢复正常使用非常重要。为此,本文将主要探讨化工仪器仪表故障诊断与维修关键技术,以期为化工生产实现高效、安全运行提供有力支持。
李震方赵东亮
关键词:故障诊断
基于大数据和人工智能的井站仪表故障智能诊断系统及诊断方法
本发明公开了一种基于大数据和人工智能的井站仪表故障智能诊断系统及诊断方法,包括:井站仪表数据管理与获取模块,实时采集并存储井站仪表数据,同时提供直观的数据展示界面,方便操作人员及时了解井站运行状态;井站仪表数据分析处理模...
李汉周周宇成彭宏亮段志刚周新墙陈彧
大型机组运行中轴系仪表故障分析及防范措施
2025年
详细阐述了大型机组轴系仪表系统的测量原理,分析了运行与维保中遇到的典型问题及故障案例。结合多年的运维经验,探讨了轴系仪表现场应用注意事项,总结了一系列提升稳定运行的有效措施。研究结果表明,这些措施在减少故障、实现机组安全运行和提高生产效益方面具有一定的参考价值。
张书权
关键词:大型机组
基于深度学习的智能仪表故障诊断系统研究与实现
2025年
智能仪表在工业生产中发挥着关键作用,其故障诊断的准确性和及时性影响生产效率和安全性。通过深度学习技术构建故障诊断系统,采用改进的卷积神经网络模型对仪表运行数据进行特征提取和故障识别。试验表明:提出的诊断系统在处理多类故障时准确率达到95.8%,响应时间较传统方法缩短46%。该系统可有效识别仪表显示异常、通信中断、数据偏移等典型故障,具有较强的抗干扰能力和泛化性能,为智能仪表维护提供了可靠的技术支持。
田坪
关键词:智能仪表故障诊断卷积神经网络特征提取
车载仪表故障代码的测试方法、设备及存储介质
本发明公开了一种车载仪表故障代码的测试方法、设备及存储介质,涉及信息比对领域。该方法的流程包括:设置故障代码的测试用例,测试用例中包括待测试故障代码和标准故障代码的获取方式和比对规则;通过运行测试用例将待测试故障代码和标...
张名列何银山刘金花侯斐卢军
仪器仪表故障诊断技术与方法研究
2025年
随着科学技术的不断发展,仪器仪表在各个行业中的应用越来越广泛,尤其在现代工业和科研中,仪器仪表故障诊断技术扮演着重要角色。仪器仪表的高精度与高可靠性要求使得故障诊断成为保障其正常运行的关键环节。本文将重点研究仪器仪表故障诊断的技术与方法,分析故障诊断中常用的模型与算法,并探讨当前面临的挑战及未来的发展趋势。通过对现有故障诊断技术的综述,结合实际案例的分析,本文旨在为仪器仪表的高效维护和故障处理提供理论依据和技术支持。文章对比了多种传统与现代的故障诊断方法,指出了其各自的优缺点,并提出了相应的优化思路。通过技术创新与方法优化,仪器仪表故障诊断的效率与准确性得到了显著提升。最后,本文还探讨了未来在人工智能、大数据等新兴技术引领下,仪器仪表故障诊断的可能发展方向。
孙正荣
关键词:仪器仪表故障诊断数据分析
EMD局部积分均值增密插值在化工温度仪表故障诊断中的应用与效果研究
2025年
本文旨在探讨EMD局部积分均值增密插值在化工温度仪表故障诊断中的应用与效果。方法 上,首先采用EMD方法对化工温度仪表故障数据进行分解,得到IMF分量;随后,对IMF分量进行局部积分均值增密插值处理,得到增密后的数据序列;最后,基于增密后的数据序列提取故障特征并进行故障诊断。结果 显示,方法 能有效提取故障特征,提高故障诊断的准确性和效率。通过实验验证,证明了EMD局部积分均值增密插值在化工温度仪表故障诊断中的可靠性和适用性。结论 认为,方法 为化工行业的仪表维护提供了新的技术手段,具有广阔的应用前景。
段明
关键词:EMD故障诊断
自动化仪表故障预防与维护
2025年
随着信息化的不断发展,许多集成了自动化和信息技术的仪器和仪器已经进入了市场,这些仪器具有不同的功能,成为了制造领域的中心。在当今的工业生产中,自动化仪表已是一个不可缺少的组成部分。但是,这类仪器的结构和工作环境的变化,使其常常出现故障。对自动化仪表进行故障的预防和维修,并对其进行及时的检修,以确保其正常可靠地工作。为此,对自动化仪表的一些常见故障进行了分析,并对其进行了维修,从而提高了仪器的工作可靠性。
何伟浩
关键词:自动化仪表
航空机务保障中电气仪表故障预测与诊断模型研究
2025年
航空机务保障中电气仪表故障的预测与诊断对确保飞行安全具有重要意义,以某型直升机KJ-13型自动驾驶仪系统为研究对象,构建了基于多源数据融合的故障诊断模型,通过对系统组成,工作原理及故障特征进行分析,建立了包含信号采集,特征提取,故障识别三个层次的诊断框架,实验结果表明,该模型能够有效识别自动驾驶仪系统中的关键故障,准确率达到95%以上,为航空机务保障提供了可靠的技术支持。
周凌孟庆骁王远锁
关键词:航空机务电气仪表故障预测自动驾驶仪

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刘成虎
作品数:43被引量:8H指数:1
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