随着对风能的需求持续以指数级的速度增长，降低运行和维护（O＆M）成本并提高可靠性已成为风力涡轮机维护策略中的重中之重。 在风力涡轮机故障达到灾难性阶段之前对其进行预测对于降低由于不必要的定期维护而导致的运维成本至关重要。 利用基于SCADA数据的状态监视系统，该系统利用了已经在风力涡轮机控制器处收集的数据，是一种经济高效的方法，可以监视风力涡轮机以进行故障预警。 本文提出了一种基于人工神经网络（ANN）的基于存储的SCADA数据的风力发电机主轴承故障预测和自动生成警告和警报的方法。 建立了汽轮机主轴承正常行为的ANN模型，然后计算出该参数的估计值与实际值之间的偏差。 此外，已经开发了一种用于产生预警和警报并且避免基于该偏差的误报和警报的方法。 通过这种方式，风电场运营商能够有足够的时间来计划维护，因此，可以避免意外停机，并可以降低运维成本。
2021-05-30 00:34:01
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此为，西门子802C PLC,更改了程序暂停，主轴停转功能。弥补了原装PLC缺少的功能，并且增加了，自动回原点功能，不用手一直按着。
2021-05-16 20:55:51
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为研究掘进机截割主轴在外力作用下的受力情况,应用三维建模软件Solidworks对掘进机截割主轴进行三维建模,通过有限元分析软件ANSYS模拟截割主轴在掘进过程中的受力情况,得到在不同煤岩外力作用情况下主轴的应力分布。有限元分析可以提高设计效率,为结构优化和改进提供理论基础。
2021-05-07 16:16:41
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目 录
第一章 引言
第二章 机床的规格和用途
第三章 机床主要参数的确定
第四章 传动放案和传动系统图的拟定
第五章 主要设计零件的计算和验算
第六章 结论
第七章 致谢
第八章 参考资料编目
2021-05-02 13:48:59
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2020-2025年中国电主轴行业发展趋势预测与发展战略咨询报告.pdf
2021-04-27 13:05:10
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