简介:1、引言在机械、航空及建筑工程领域中,板是一种应用非常广泛的结构,如汽车的底盘、飞机的机翼等。通常,板结构的破损会降低其刚度,降低其使用寿命,甚至导致事故的发生。我们知道,破损一般表现为结构局部刚度的损失,从而引起结构参数变化。近年来,有关利用结构参数变化,如频率或振型的变化,来进行检测与诊断已取得了不少成果,并推动了各种先进检测技术的发展,如振动测试法、无损检测法等。应变模态分析作为一种有效的检测技术,由于其具有方法简便,便于实际应用而越来越引起人们的重视,其核心就是利用应变模态是否有变化来诊断结构是否有破损及其产生的位置,如果破损存在,则在该破损处应变模态将发生明显跳跃。
简介:摘要:当前我国市场经济的不断发展,各类工业科技也在逐渐进步,工业智能化生产的各项硬件软件也随之出现,基于智能化控制的各类,工厂生产系统大幅提升了我国的工业实力,不但能够最大限度地程度地帮助企业降低生产成本,提升生产效率,提高产品质量,而且还可以极大地极大地促进相关产业的发展,但在智能化生产系统中,由于人工参与的过程较少,导致在生产过程中出现一些故障,无法得到及时处理,会大大影响生产系统的效率与质量,而针对在智能化生产系统中的电气线缆故障相关的技术人员,不仅要及时加强对相关故障的分析,同时对于该电气线缆的故障修理技术也要不断学习,或采用科学合理的维修方法,确保工厂智能化生产系统能够稳定高效地运行,主要对,智能化生产系统中,电气线缆的故障检测与诊断维修,措施进行了深入分析,旨在进一步提升相关企业的可持续发展水平。
简介:摘要:本文研究了基于深度学习的电力系统故障检测与诊断方法。首先,分析了深度学习与电力系统故障维修诊断融合的重要性。其次,对电力系统故障进行了类型分类,包括线路故障、设备故障和系统故障等。最后,提出了基于深度学习的电力系统故障与诊断有效策略,包括数据预处理、特征提取和故障分类等。本文的研究对于提高电力系统故障检测与诊断的准确性和效率具有重要意义。