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研發階段/n本發明提出一種無縫鋼軌激振法應力放散裝置，它是以周期振動式氣液增壓的方式實現鋼軌應力均勻化裝置，輔以應力傳感器現場檢測鋼軌的應力放散效果，以機液電一體化的自動模式進行應力放散作業，整機設備重量輕，并有防傾覆裝置保證小車工作時不向側面傾覆，降低了勞動強度，提高了工作效率與質量。

成果簡介：8 個振弦式傳感器的應變及溫度測量通道，同步采集，每通道測 量時間<0.7s。測量頻率精度 0.1Hz，溫度精度 0.1℃，標準可插拔 3.50 mm 接線端子，并提供標準的 RS485 接口和 CAN 接口可實現本地及遠程測量。儀 器采用微功耗設計，供電電源 6-12VDC，功耗<1W。 項目來源：橫向項目 技術領域：

產品詳細介紹電動振篩機使用說明書 6611型電動振篩機 （河北路儀） 該機適用于公路、建筑、地質冶金科研等部門的試驗室對物料進行篩分分析，每次開機5分鐘，既方便又簡單完成分級工作。 主要技術參數： 篩子直徑：300mm 200mm： 震幅：8mm； 振擊次數：147次/分 ； 篩搖動次數：221次/分； 回轉半徑：12.5mm； 電動振篩機使用說明書ZBSX—92A型頂擊標準振篩機 簡介： 該機適用于公路、建筑、地質冶金科研等部門的試驗室對物料進行篩分分析，每次開機5分鐘，既方便又簡單完成分級工作。 用途： 分樣篩振擺儀主要由擺動機構，震擊機構，夾緊機構等部分組成。電動機通過轉動軸，蝸輪付帶擺動架上的主偏心軸旋轉，從而又連帶動其它兩個付偏心軸回轉促使整個篩組的擺動半徑，也等于偏心距的平面圓周擺動。同時在同一臺電動機帶動另一對蝸輪付通過凸輪，頂桿裝有篩組的擺動架，周期地頂起靠自重下落在機座的砧座上，使擺動架得到平面圓周擺動的同時進行震擊。 參數： 1．篩子直徑： 300mm 200mm 2，震幅； 8mm 3．振擊次數： 147次／分 4．篩搖動次數：221次／分 5，回轉半徑： 12．5mm  振擺儀與篩子使用說明 1、在按放篩子時，應按照篩孔大小順序迭放，同時另加一個篩子底盤。電動振篩機使用說明書 2、將需篩分化驗的物料倒入最上層的篩子內，蓋好篩蓋然后按放在振擺儀承篩座內。 3、反時轉夾篩盤上的膠木手柄，將整個夾篩盤向下滑在套篩上，然后，再順時針旋轉夾篩盤上膠木柄，其內的頂桿軸夾緊承座，把整套分樣篩固緊。 4、把振擺儀上的定時器旋鈕撥到篩析所需時間，打開電源開關，振擺就會開始篩轉式的工作。 5、待定時器到達先定時間的定位，振擺儀自動停止工作。 6、反時針旋轉夾篩盤上的膠木手柄將央篩盤松開并向上提，固定在滑套上，取下分樣篩。依次將需析后殘留在各號篩子內的物粒用天平稱重精確到檢析比例。 7、初次工作時無上下震動，因電機倒轉，請將電源線頭調換一下。 8、工作結束關閉電源。 電動振篩機使用說明書同時供應試驗儀器、無損檢測、力學設備、各種試模、各種篩具，混凝土試驗儀器   水泥試驗儀器 無損檢測儀器 公路土工試驗儀器 瀝青試驗儀器 壓力機、拉力機 水泥、混凝土試模類  天平類  其它檢測儀器 河北路儀電話03174608382 傳真03174608387 手機：13703330687 QQ：1379916211 網址http://www.010yq.com 郵箱：[email protected] 電動振篩機、篩析機、搖篩機、頂擊式振篩機、振篩機、電動篩  

成果描述：本實用新型公開了一種計算機故障報警系統,該報警系統包括處理器,與計算機主板連接的PCI總線接口,連接在PCI總線接口與處理器之間的譯碼器、地址譯碼器、時鐘單元和硬件狀態檢測單元,以及與處理器連接的電源單元、存儲單元、功率控制器、通信單元、計數單元和報警單元；功率控制器的輸出端連接有散熱器,通信單元與遠程控制終端連接。包括處理器,與計算機主板連接的PCI總線接口,連接在PCI總線接口與處理器之間的譯碼器、地址譯碼器、時鐘單元和硬件狀態檢測單元,以及與處理器連接的電源單元、存儲單元、功率控制器、通信單元、計數單元和報警單元；功率控制器的輸出端連接有散熱器,通信單元與遠程控制終端連接。市場前景分析：本實用新型公開了一種計算機故障報警系統,該報警系統包括處理器,與計算機主板連接的PCI總線接口,連接在PCI總線接口與處理器之間的譯碼器、地址譯碼器、時鐘單元和硬件狀態檢測單元,以及與處理器連接的電源單元、存儲單元、功率控制器、通信單元、計數單元和報警單元；功率控制器的輸出端連接有散熱器,通信單元與遠程控制終端連接。包括處理器,與計算機主板連接的PCI總線接口,連接在PCI總線接口與處理器之間的譯碼器、地址譯碼器、時鐘單元和硬件狀態檢測單元,以及與處理器連接的電源單元、存儲單元、功率控制器、通信單元、計數單元和報警單元；功率控制器的輸出端連接有散熱器,通信單元與遠程控制終端連接。與同類成果相比的優勢分析：國內領先

(1) 長時間魯棒定位與建圖：未知室內外環境下激光雷達/視覺建圖，基于深度學習的跨時段場景識別克服天氣/季節/場景變化并修復運動對象干擾，分層路徑規劃實現高效率自主導航。 (2) 電力設備表計識別：基于圖像識別算法研發形成移動終端側的典型指針式表計自動讀數技術。 (3) 電網設備圖像部件級實例分割： ①　RGB-T自動標注技術突破了制約設備樣本獲取難的共性瓶頸； ②　基于深度學習的實例分割技術攻克了背景復雜、目標占比小和多目標共現的電網設備部件級分割難題； ③　弱/半監督學習技術提高了樣本利用率，大大降低標注成本； ④　模型壓縮與加速技術使得基于深度學習的電力設備識別方法在低功耗移動終端側應用成為可能。 (4) 設備圖像故障監測：基于紅外/紫外/可見光的電力設備過熱、滲水、漏油、明火等典型故障檢測與故障報警，具備自定義通信報文與遠程推送功能。

表面曝氣設備故障診斷系統，包括倒傘曝氣機的齒輪箱和電機；還包括傳感器、電荷放大器、采集器和分析設備；所述齒輪箱輸入軸通過聯軸器與電機輸出軸相連，齒輪箱的輸入軸通過一對圓柱斜齒輪與第一中間軸相連接；所述第二中間軸支撐通過一對圓柱斜齒輪與輸出軸相連接；所述電機和輸出軸均通過傳感器與電荷放大器相連接；電荷放大器、采集器和分析設備依次電連接。通過在倒傘曝氣機的電機及變速箱上設置傳感器，并通過電荷放大器對其檢測信號的放大后，經分析設備對數據進行分析，判斷設備故障情況；本實用新型所述的表面曝氣設備故障診斷系統，

對機車上的設備與系統進行實時監測和故障診斷是關系到行車安全，提高機車運用效率的一項重要技術措施。通過技術手段對機車關鍵部件進行故障監測和診斷，在設備發生故障時可及時發現并確定故障部位，記錄故障過程，通過司機室顯示屏等向司乘人員報警并提示排除故障方法或采取應急措施的建議是該系統的主要目標。 車載故障監測與診斷信息網絡是網絡化的機車運行狀態信息和故障數據的監測和管理。如同我們常見Internet網絡把許多計算機連接起來一樣，列車信息網絡把機車上各個具有獨立功能的模塊化檢測與控制設備連接起來，司機對整個列車的控制命令通過列車通信網絡送到列車的各個車廂，各個車廂工作狀態通過列車通信網絡送到司機室顯示屏，這樣既便于機車運行情況的集中監測和管理，又分散了機車的控制與管理功能，同時減少了機車上的布線數量，提高了機車運行的可靠性。 當機車發生故障時，一方面各個模塊可以把當時的狀態信息記錄下來，另一方面又可以及時地提示司機采取相應的處理措施。在故障車到段之后，通過無線通信裝置或者顯示屏上的USB接口進行數據轉儲，利用微機上的專業的處理軟件，可以分析出故障的原因。 整個信息系統的各個模塊可以通過網絡聯合工作，又可以單獨行使一定的功能。另外，本系統還具有十分靈活的網絡接口和協議，可以很方便地進行系統擴展，安裝其它功能檢測控制設備。 應用范圍： 該系統不但適用于鐵路機車，地鐵、城市輕軌車輛，也可用于其他如科研、教學部門，電力系統等領域。 該項目不產生對環境有污染的廢水、廢氣、廢料，屬“綠色產品”，可以采用技術入股、合作開發、合作生產等多種方式合作。要求合作單位有一定的技術、經濟實力。

 本項目的研究內容是面向大型煤礦的生產工藝流程，針對煤礦主要生產設備系統（電鏟、鉆機、單斗挖掘機、輪斗挖掘機、皮帶車、排土機、自卸卡車等）運行狀況的實時在線監控、性能衰退過程的評估預測、故障預測預警、故障診斷與分析、維修維護的智能分析與決策以及優化維修維護調度方法進行研究，開發相應的軟硬件系統，實現現代化煤礦關鍵設備的遠程監控、運行狀況分析、故障預測預警、故障分析診斷、優化維修維護、全壽命跟蹤管理，為預知檢修維護提供技術支持，保障煤礦生產的安全、可靠、連續運行。 針對以上技術需求，本項目的總體目標是： （1）建立覆蓋整個礦區關鍵設備的數據采集系統。 （2）開發關鍵設備常見故障判斷分析系統。 （3）開發關鍵設備故障預知判斷分析系統。 （4）通過數據采集信息達到智能判斷故障點、故障類型、故障原因并提供檢修維護方案的技術支持；達到智能預知判斷設備狀況、運行狀態及其可能發生的狀況。 （5）提供預知檢修維護技術支持，避免故障范圍擴大而影響設備安全可靠連續運行。 （6）提供維修業務支持，針對典型故障提供相應維護維修方案。 （7）提供數字化點檢支持。 （8）提高設備出動率1-3%，每年降低設備檢修費用及維護成本1000-3000萬元，提高設備檢修工作效率3-5%，實現高效維護檢修目標。 該項目與同類技術產品比較，具有故障預警功能以及全方位生產設備監測，并實現遠距離礦區無線數據實時通信。在采礦行業中具有明顯的技術特點和優勢，解決了采礦行業的無線預警、礦區全方位監測等問題，在國內外同行業中處于領先水平。

本發明公開了一種工業過程故障診斷方法，包括如下步驟：采集工業過程的歷史正常數據；利用工業過程的歷史正常數據計算檢測統計量；采集待檢測的工業過程數據；當檢測到工業過程故障時，利用相對重構貢獻方法提取特征量；根據特征量計算故障模式下的條件概率密度函數和正常模式下的條件概率密度函數；根據先驗概率和條件概率密度函數計算后驗概率；采用最小風險貝葉斯決策理論對當前時刻樣本進行故障變量識別；根據診斷后的結果更新下一時刻樣本的