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對機車上的設備與系統(tǒng)進行實時監(jiān)測和故障診斷是關(guān)系到行車安全，提高機車運用效率的一項重要技術(shù)措施。通過技術(shù)手段對機車關(guān)鍵部件進行故障監(jiān)測和診斷，在設備發(fā)生故障時可及時發(fā)現(xiàn)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(tǒng)的主要目標。 車載故障監(jiān)測與診斷信息網(wǎng)絡是網(wǎng)絡化的機車運行狀態(tài)信息和故障數(shù)據(jù)的監(jiān)測和管理。如同我們常見Internet網(wǎng)絡把許多計算機連接起來一樣，列車信息網(wǎng)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(wǎng)絡送到列車的各個車廂，各個車廂工作狀態(tài)通過列車通信網(wǎng)絡送到司機室顯示屏，這樣既便于機車運行情況的集中監(jiān)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(shù)量，提高了機車運行的可靠性。 當機車發(fā)生故障時，一方面各個模塊可以把當時的狀態(tài)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(shù)據(jù)轉(zhuǎn)儲，利用微機上的專業(yè)的處理軟件，可以分析出故障的原因。 整個信息系統(tǒng)的各個模塊可以通過網(wǎng)絡聯(lián)合工作，又可以單獨行使一定的功能。另外，本系統(tǒng)還具有十分靈活的網(wǎng)絡接口和協(xié)議，可以很方便地進行系統(tǒng)擴展，安裝其它功能檢測控制設備。 應用范圍： 該系統(tǒng)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(tǒng)等領域。 該項目不產(chǎn)生對環(huán)境有污染的廢水、廢氣、廢料，屬“綠色產(chǎn)品”，可以采用技術(shù)入股、合作開發(fā)、合作生產(chǎn)等多種方式合作。要求合作單位有一定的技術(shù)、經(jīng)濟實力。

 本項目的研究內(nèi)容是面向大型煤礦的生產(chǎn)工藝流程，針對煤礦主要生產(chǎn)設備系統(tǒng)（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(jiān)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(yōu)化維修維護調(diào)度方法進行研究，開發(fā)相應的軟硬件系統(tǒng)，實現(xiàn)現(xiàn)代化煤礦關(guān)鍵設備的遠程監(jiān)控、運行狀況分析、故障預測預警、故障分析診斷、優(yōu)化維修維護、全壽命跟蹤管理，為預知檢修維護提供技術(shù)支持，保障煤礦生產(chǎn)的安全、可靠、連續(xù)運行。 針對以上技術(shù)需求，本項目的總體目標是： （1）建立覆蓋整個礦區(qū)關(guān)鍵設備的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。 （2）開發(fā)關(guān)鍵設備常見故障判斷分析系統(tǒng)。 （3）開發(fā)關(guān)鍵設備故障預知判斷分析系統(tǒng)。 （4）通過數(shù)據(jù)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(shù)支持；達到智能預知判斷設備狀況、運行狀態(tài)及其可能發(fā)生的狀況。 （5）提供預知檢修維護技術(shù)支持，避免故障范圍擴大而影響設備安全可靠連續(xù)運行。 （6）提供維修業(yè)務支持，針對典型故障提供相應維護維修方案。 （7）提供數(shù)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(xiàn)高效維護檢修目標。 該項目與同類技術(shù)產(chǎn)品比較，具有故障預警功能以及全方位生產(chǎn)設備監(jiān)測，并實現(xiàn)遠距離礦區(qū)無線數(shù)據(jù)實時通信。在采礦行業(yè)中具有明顯的技術(shù)特點和優(yōu)勢，解決了采礦行業(yè)的無線預警、礦區(qū)全方位監(jiān)測等問題，在國內(nèi)外同行業(yè)中處于領先水平。

本發(fā)明公開了一種工業(yè)過程故障診斷方法，包括如下步驟：采集工業(yè)過程的歷史正常數(shù)據(jù)；利用工業(yè)過程的歷史正常數(shù)據(jù)計算檢測統(tǒng)計量；采集待檢測的工業(yè)過程數(shù)據(jù)；當檢測到工業(yè)過程故障時，利用相對重構(gòu)貢獻方法提取特征量；根據(jù)特征量計算故障模式下的條件概率密度函數(shù)和正常模式下的條件概率密度函數(shù)；根據(jù)先驗概率和條件概率密度函數(shù)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(jù)診斷后的結(jié)果更新下一時刻樣本的

本發(fā)明實施例提供一種故障選線的方法及裝置，所述方法包括：獲取各條線路的零序電流；分別對所述零序電流進行分解，以獲取各條線路分別對應的各模態(tài)分量；對所述各模態(tài)分量中的第一個模態(tài)分量按照預設參數(shù)進行相空間重構(gòu)，以獲取相空間重構(gòu)向量；求取兩兩具有相同相點個數(shù)的相空間重構(gòu)向量的相似度，并構(gòu)建相空間相似度矩陣；根據(jù)所述相空間相似度矩陣求取各條線路分別對應的其他

有一定實用價值

產(chǎn)品詳細介紹 　　J12007數(shù)字計時器(智能型) 　　計數(shù)范圍：0~65535 　　計時范圍：0.0ms~65.535s 　　速度范圍：0.ms~65.535/s 　　加速速度范圍：：0.ms~65.535s2 　　周期：0.0s/65.535s 　　外型尺寸：23x21x10cm 　　裝箱數(shù)：14/箱 　　包裝尺寸：83x53x31cm 　　電源：220V±10% 50Hz

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