为了避免矿井透水事故的发生,有效建立健全井下水害防治体系,基于事故树模型,重点进行了山西省矿井透水事故分析。在事故致因理论的基础上,通过归纳几类常见导致煤矿透水事故的因素,从人、物、环境和管理4个方面展开分析,建立了煤矿透水事故树分析模型;通过最小割集计算得出导致透水事故产生的隐患组合达到192个,并提出加强人员综合素质、提升安全培训效果等防控措施,以确保矿井的安全生产。

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windows激活过程中故障的处理，详情请下载附件。

提出了一种将非线性频谱与堆叠式降噪自动编码器（SDAE）相结合的复杂系统故障诊断方法。 为了解决计算量大的问题，利用广义的频率响应函数（GFRF），利用一维非线性输出频率响应函数（NOFRF）来获得非线性频谱。 为了解决故障特征提取能力弱的问题，采用了堆叠式降噪自动编码器（SDAE）。采用神经网络从非线性频谱中提取故障特征。 该方法通过识别算法得到了永磁同步电动机各状态的四阶非线性频谱。 然后，从四阶频谱中选择合适的采样点，以构建高维数据； 最后，设计了堆叠式去噪自动编码器（SDAE）神经网络，实现了故障分类的输出。 仿真表明，该方法具有良好的实时性和较高的诊断精度。

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随着我国列车行驶速度的不断提高,列车的行车安全逐渐得到了人们的重视,海量列车轮对监测数据为分析列车运行状态提供了条件.为了提高列车轮对故障诊断效率和准确性,文章提出一种基于大数据分析的列车轮对故障诊断方法,针对传统列车轮对故障诊断方法在处理大规模监测数据集时存在处理时间长,故障结果不准确等问题.首先设计一个监测数据融合框架,然后将多故障诊断循环神经网络算法与大数据MapReduce分布式计算框架相结合,利用循环神经网络算法特征提取能力和MapReduce快速计算能力.这样不但能够发挥循环神经网络故障特征提取能力,还能够满足列车轮对故障诊断精确性和实时性的需求,最后通过实例分析,证明了该方法的有效性.

在监测高速列车转向架工作状态时，针对列车运动自由度数目多、不同监测点数据相关性强的特点，提出了多元经验模态分解和排列熵相结合的故障特征提取方法。首先利用多元经验模态分解对高速列车转向架7种不同工况的振动信号进行多通道同步联合分析，获取不同数据通道间的共同模式。利用相关系数选取反映故障信号特征的有效本征模态函数来重构原始故障信号，计算重构信号的排列熵作为故障特征。最后采用支持向量机进行故障状态分类识别。实验结果表明，列车在各种运行速度下均能达到85%以上的分类效果，验证了该方法的有效性。

通过Windows故障转移群集技术实现mysql双机热备高可用功能，步骤详细

nfs 文件系统 安装部署已经故障排查