简介:摘要:在航空电气装置当中,其中发电机部分作为至关重要的部分,在飞机长期使用当中,如果发电机出现磨损以及绝缘老化等现象,那么就会降低军用飞机发电机的使用性能,对其使用周期也会造成巨大的威胁。为了能够提前判断出发电机存在的质量隐患,相关工作人员可以构建针对性的发电机加速寿命试验体系,对其运行速率、频率、温度以及湿度等多想数据进行实时的观察,结合其正常情况下各项数据值,找出不合理的部分,以此设计出寿命预测模型,对航空发电机运行过程中的各项参数充分的体现在模型当中。为了能够保证工作人员构建的体系符合企业日常发展特征,那么就必须对系统的形态以及使用周期等方面提前做出判断。在接下来的文章中,将主要针对军用飞机装置问题预测与管控治理系统建模工作提出几点合理的建议。
简介:摘要:煤矿开采工过程中,必须重视煤矿地质中的土地沉陷预测工作。煤矿地质沉陷的问题不仅会出现安全事故,还会给煤矿周边的居民生活带来影响,破坏周边的生态环境。煤矿地质中土地的预测工作是一项很重要的工作。本文就煤矿地质土地沉陷预测工作进行分析,希望通过本文的分析能够给同行业提供一些借鉴。
简介:摘要:随着社会的快速进步,我国在各领域都得到了迅速的发展,航空运输业发展及其快速,对于航空业的要求也越来越高,涉及到航空设备技术研发和航空器的安全等多个方面,在这样的背景之下,航空电器装置的应用研究也极其的重要,从我国目前的航空实际情况出发,针对于航空电器的健康管理方面提出了新的方法,主要包含的范围有航空电器装置故障预测的应用和航空电器故障的管理措施两个部分。
简介:摘要:随着能源的日益短缺,风能以其清洁、安全、可再生的特点成为各国开发和研究的热点。在风能转化为电能的过程中,风力发电机起着关键作用。一旦运行过程中出现故障,发电机组的效率就会降低,甚至停机,造成更大的经济损失。同时,风电场位置偏远,给设备的维护和维修带来不便。因此,采取有效措施对风力发电机组进行在线实时状态监测,及时发现故障并进行维护,对安全生产具有重要意义。据统计,在所有环境因素中,振动引起风机故障的比例最大,因此仅通过“轴承振动检测法”对轴承振动进行间接单点监测,在反映风机叶片故障方面能力有限,准确性较低。根据目前风电场对风机振动检测的需求,构建了风机叶片振动检测的网络模型,开发了基于数字信号处理器平台的振动监测系统。研究分析了作用在叶片上的风力在三维空间变化时振动的时域和频域信号。该系统能够及时发现风力发电机叶片的早期故障,避免机器的严重损坏和事故。
简介:摘要:电气故障管理是航空事业发展的基础,但是自从人类飞向天空的那时起,飞机的事故问题也在不断增加,残害了无数无辜的生灵,世界各国的科技人员们为了飞机的飞行安全问题绞尽脑汁,尝试了许多办法、写了许多著作,但都没有真正的解决掉这一问题。历史中因为电气系统导致的事故和安全隐患比比皆是,曾经的一份埃航空难的报告显示,因为飞机的迎角传感器受到损坏损,由此产生的错误数据启动了自动防失速系统,正是由于该系统在飞机爬升过程中一直发送错误的指令,最终因为飞机向下力太大,导致飞机无法被稳定,最终坠不受控制而坠毁,不仅造成了无法估量的生命损失,也给了航空事业沉重的一击。
简介:摘要:随着工业物联网、机器学习、AR等技术的兴起,航空维修技术不断迭代升级,维修理念也在从以定期检查、提前更换为主要维修手段的预防性维修转向基于数据分析、趋势分析的预测性维修。预测性维修可以有效实现由被动维修向主动维修的转变,预先识别故障早期征兆,制定最佳维修方案,减少维修保障费用,提高系统安全性。预测性维修是减少维修工作量和维修资源、提高装备可用性的新的维修模式,预测性维修通过优化维修资源和过程、以最少的维修工作达到最高装备可用性。目前,EASA等都在尝试开发预测性维修技术,提高维修效率,降低维修成本,提升飞机的运行品质和安全运行水平。本文系统分析前人的研究工作,分析发展障碍和挑战,从技术和管理的角度论述了在装备预测性维修中应用深度学习技术的启示。
简介:摘要:在制造业中,数控铣床的刀具寿命是决定机床生产效率及制造成本的重要因素之一。本研究首先采用了实验数据和理论分析方法建立了预测数控铣床刀具寿命的数学模型。然后,通过分析和比较不同刀具耐损性能以及切削参数对刀具寿命的影响,进一步对数控铣床刀具的参数进行优化。实验证明,通过优化后的参数设置,可显著提高刀具的耐用性,且刀具的寿命预测与实际结果的一致性大幅度提升,从而有效地降低了生产成本并提高了生产效率。此外,本研究所提出的数控铣床刀具寿命预测和优化方法,不仅有助于制定更为精确和合理的生产计划,而且具有很高的实用价值和广阔的应用前景。