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自主巡检与故障监测机器人技术
(1) 长时间鲁棒定位与建图：未知室内外环境下激光雷达/视觉建图，基于深度学习的跨时段场景识别克服天气/季节/场景变化并修复运动对象干扰，分层路径规划实现高效率自主导航。 (2) 电力设备表计识别：基于图像识别算法研发形成移动终端侧的典型指针式表计自动读数技术。 (3) 电网设备图像部件级实例分割： ① RGB-T自动标注技术突破了制约设备样本获取难的共性瓶颈； ② 基于深度学习的实例分割技术攻克了背景复杂、目标占比小和多目标共现的电网设备部件级分割难题； ③ 弱/半监督学习技术提高了样本利用率，大大降低标注成本； ④ 模型压缩与加速技术使得基于深度学习的电力设备识别方法在低功耗移动终端侧应用成为可能。 (4) 设备图像故障监测：基于红外/紫外/可见光的电力设备过热、渗水、漏油、明火等典型故障检测与故障报警，具备自定义通信报文与远程推送功能。
东南大学
2021-04-11
表面曝气设备故障诊断系统
表面曝气设备故障诊断系统，包括倒伞曝气机的齿轮箱和电机；还包括传感器、电荷放大器、采集器和分析设备；所述齿轮箱输入轴通过联轴器与电机输出轴相连，齿轮箱的输入轴通过一对圆柱斜齿轮与第一中间轴相连接；所述第二中间轴支撑通过一对圆柱斜齿轮与输出轴相连接；所述电机和输出轴均通过传感器与电荷放大器相连接；电荷放大器、采集器和分析设备依次电连接。通过在倒伞曝气机的电机及变速箱上设置传感器，并通过电荷放大器对其检测信号的放大后，经分析设备对数据进行分析，判断设备故障情况；本实用新型所述的表面曝气设备故障诊断系统，
安徽建筑大学
2021-01-12
机车实时监测与故障诊断系统
对机车上的设备与系统进行实时监测和故障诊断是关系到行车安全，提高机车运用效率的一项重要技术措施。通过技术手段对机车关键部件进行故障监测和诊断，在设备发生故障时可及时发现并确定故障部位，记录故障过程，通过司机室显示屏等向司乘人员报警并提示排除故障方法或采取应急措施的建议是该系统的主要目标。 车载故障监测与诊断信息网络是网络化的机车运行状态信息和故障数据的监测和管理。如同我们常见Internet网络把许多计算机连接起来一样，列车信息网络把机车上各个具有独立功能的模块化检测与控制设备连接起来，司机对整个列车的控制命令通过列车通信网络送到列车的各个车厢，各个车厢工作状态通过列车通信网络送到司机室显示屏，这样既便于机车运行情况的集中监测和管理，又分散了机车的控制与管理功能，同时减少了机车上的布线数量，提高了机车运行的可靠性。 当机车发生故障时，一方面各个模块可以把当时的状态信息记录下来，另一方面又可以及时地提示司机采取相应的处理措施。在故障车到段之后，通过无线通信装置或者显示屏上的USB接口进行数据转储，利用微机上的专业的处理软件，可以分析出故障的原因。 整个信息系统的各个模块可以通过网络联合工作，又可以单独行使一定的功能。另外，本系统还具有十分灵活的网络接口和协议，可以很方便地进行系统扩展，安装其它功能检测控制设备。 应用范围： 该系统不但适用于铁路机车，地铁、城市轻轨车辆，也可用于其他如科研、教学部门，电力系统等领域。 该项目不产生对环境有污染的废水、废气、废料，属“绿色产品”，可以采用技术入股、合作开发、合作生产等多种方式合作。要求合作单位有一定的技术、经济实力。
北京交通大学
2021-04-13
大型煤矿生产设备监测与故障诊断
本项目的研究内容是面向大型煤矿的生产工艺流程，针对煤矿主要生产设备系统（电铲、钻机、单斗挖掘机、轮斗挖掘机、皮带车、排土机、自卸卡车等）运行状况的实时在线监控、性能衰退过程的评估预测、故障预测预警、故障诊断与分析、维修维护的智能分析与决策以及优化维修维护调度方法进行研究，开发相应的软硬件系统，实现现代化煤矿关键设备的远程监控、运行状况分析、故障预测预警、故障分析诊断、优化维修维护、全寿命跟踪管理，为预知检修维护提供技术支持，保障煤矿生产的安全、可靠、连续运行。 针对以上技术需求，本项目的总体目标是： （1）建立覆盖整个矿区关键设备的数据采集系统。 （2）开发关键设备常见故障判断分析系统。 （3）开发关键设备故障预知判断分析系统。 （4）通过数据采集信息达到智能判断故障点、故障类型、故障原因并提供检修维护方案的技术支持；达到智能预知判断设备状况、运行状态及其可能发生的状况。 （5）提供预知检修维护技术支持，避免故障范围扩大而影响设备安全可靠连续运行。 （6）提供维修业务支持，针对典型故障提供相应维护维修方案。 （7）提供数字化点检支持。 （8）提高设备出动率1-3%，每年降低设备检修费用及维护成本1000-3000万元，提高设备检修工作效率3-5%，实现高效维护检修目标。 该项目与同类技术产品比较，具有故障预警功能以及全方位生产设备监测，并实现远距离矿区无线数据实时通信。在采矿行业中具有明显的技术特点和优势，解决了采矿行业的无线预警、矿区全方位监测等问题，在国内外同行业中处于领先水平。
北京交通大学
2021-04-13
电子通信设备故障监测系统v1.0
有一定实用价值
成都大学
2015-12-30
井下变电所馈电开关故障监视系统
井下变电所内开关分布很多，加之声音小，很难及时分辨出哪台开关跳闸，尤其是夜班期间，值班人员大都精神不好，微小的声响根本引不起注意。这样一来就耽误了送电时间，扩大了事故影响范围.因此在多台馈电开关配电点处安装一套开关跳闸监视报警系统很有必要。
（1）该系统为基于防爆兼本质安全型 PLC 控制的井下多路馈电开关故障监视系统。将各馈电开关（可达 20 个）的故障跳闸信号送入 PLC 控制器，由 PLC 进行分析判断后，显示馈电开关位置号，并发出声光报警信号。
（2）该系统能实现馈电开关沿线的语音、声光、文字相配合的显示报警系统，既可以显示各开关的启停工作状态或故障报警状态等，还可以设置汉字显示条屏用来显示安全警示用语等。
（3）采用工业现场总线技术，PLC 采用级联控制。当馈电开关路线较多时，可以设置PLC 分站，PLC 主/分站之间采用总线连接，以实现控制命令和通信信号的快速传输。PLC 主/分站均采用防爆 PLC 控制箱，能准确显示馈电开关位置号和该开关的工作状态。
（4）具有设备故障准确识别、故障预警提示，设备启停状态显示等功能。提高了多路馈电开关监视的直观性和可靠性。
安徽理工大学
2021-04-13
一种基于选择性隐朴素贝叶斯分类器的网络故障诊断方法
本发明公开了一种基于选择性隐朴素贝叶斯分类器的网络故障 诊断方法，包括：(1)从网络历史数据库中获取历史数据，包括症状变 量集以及故障类变量集；(2)构建选择性隐朴素贝叶斯分类器预测模型， 根据症状变量集中的每个症状变量确定对应的最相关症状变量集合； (3)所述选择性隐朴素贝叶斯分类器通过训练历史数据自动学习到分类 器参数；(4)进行故障诊断时，对测试数据利用上述选择性隐朴素贝叶 斯分类器进行估计得到对应最终的故障诊断结果。通过执行本发明中的网络故障诊断方法，有效解决了现有网络故障诊断中运算复杂度高、 网络诊断结果偏差大的问题，显著提高了网络诊断的准确性，在进一 步降低运算复杂度的同时，能够保持较好的学习能力及容错特性。
华中科技大学
2021-04-11
基于卷积神经网络和小波灰度图的旋转机械故障诊断方法
本发明公开了一种基于卷积神经网络和小波灰度图的旋转机械故障诊断方法，其包括以下步骤：(1)将振动位移传感器及振动速度传感器设置在旋转机械上，利用所述振动位移传感器及所述振动速度传感器采集所述旋转机械的振动信号；(2)对采集到的所述振动信号进行多尺度小波分解，以得到小波灰度图；(3)按照预先训练过的卷积神经网络的输入形式，对所述小波灰度图进行预处理；(4)将预处理后的所述小波灰度图输入到所述卷积神经网络，所述卷积神经网络对接收到的所述小波灰度图进行分析诊断，以得到所述旋转机械的故障诊断结果。
华中科技大学
2021-04-13
一种基于小波变换与混合注意力机制的轴承故障诊断方法
本发明涉及一种基于小波变换与混合注意力机制的轴承故障诊断方法，具体包括：利用传感器获取轴承振动信号，得到原始故障数据；对原始故障数据依次进行小波变换、加入高斯噪声、分块采样；并为采样后的数据生成类别标签和位置标签；基于混合注意力机制、残差结构、可学习卷积构建故障诊断模型；将采样后的故障数据划分为训练集和测试集，作为模型的输入数据进行训练，实时监控训练结果进行参数优化，同时将故障诊断结果可视化；在多种噪声条件下与现有模型进行对比实验，检验模型性能。本发明所提出方法解决了传统轴承故障诊断方法在多变噪声条件下故障识别率较低的问题。
南京工业大学
2021-01-12
可应用于极端环境下的柔性纳米电缆
发展了一种Si-Mn-O玻璃态物质中控制Si-Mn形核、生长的动力学方法，实现了毫米级长度的Mn5Si3 @SiO2柔性纳米电缆（图1）。单根纳米线中，不论壳层厚度、还是电芯尺寸均表现出令人吃惊的均匀性（尺寸波动<4%），同时展现出极好的柔性与自支撑特性，不同弯曲程度下电阻几乎没有任何变化。统计电阻率数值为1.28 - 3.84×10-6 Ωm，最大耐受电流为1.22 - 3.54×107 A cm-2，分别为同等测试条件下同等尺寸银纳米线的10倍与1/3。这样一根导线在300℃的温度下，24小时的测试时间内，电阻率保持不变，证明其能够长时间在高温环境中正常工作。
中山大学
2021-04-13