Les pièces forgées de machines de port maritime sont des composants clés dans le processus de fabrication des navires. Leur qualité et leurs performances affectent directement la sécurité opérationnelle et la stabilité des navires. En raison de l’environnement de travail complexe et variable des pièces forgées de machines de port maritime, tels que le support de la charge alternative, dans des conditions dures telles que la haute température et la haute pression, il est donc susceptible de se produire diverses défaillances. Compte tenu de ces défaillances, le présent document vise à examiner le problème du diagnostic et de la prévision des défaillances des pièces forgées des machines portuaires, en vue d’améliorer la précision du diagnostic et la rapidité de la prévision.
Avec le développement de la technologie, de nombreux progrès ont été réalisés dans la recherche relative au diagnostic et à la prévision des défaillances des pièces forgées des machines portuaires. En ce qui concerne le diagnostic des pannes, les chercheurs ont proposé diverses méthodes, dont l’analyse basée sur les signaux vibratoires, le diagnostic basé sur la surveillance de la température et la reconnaissance des modèles basée sur les réseaux neuronaux et l’apprentissage en profondeur. Ces méthodes améliorent à des degrés divers la précision et l’efficacité du diagnostic des pannes. Toutefois, les recherches existantes présentent encore certaines limites, telles que la prise en compte insuffisante des conditions de travail complexes et des types de défaillances multiples, ainsi que la qualité des données de surveillance et le développement des techniques de traitement.
Le présent document propose une étude bibliographique et une recherche expérimentale sur le diagnostic et la prévision des défaillances des pièces forgées de machines portuaires. Dans un premier temps, la documentation pertinente a été rassemblée et compilée et les méthodes, les avantages et les insuffisances des études existantes ont été analysés. Deuxièmement, un programme de diagnostic et de prévision des pannes basé sur la fusion d’informations de sources multiples a été conçu pour répondre aux insuffisances des recherches existantes. Le programme utilise des étapes telles que l’acquisition des données, le prétraitement des données, l’extraction des caractéristiques des défaillances et la reconnaissance des formes afin de permettre un diagnostic et une prévision précis des défaillances des pièces forgées des machines portuaires.
La méthode proposée a donné de bons résultats pour le diagnostic et la prédiction des pannes dans les pièces forgées de machines dans les ports maritimes. Les résultats expérimentaux montrent que la méthode proposée atteint plus de 90% de précision dans la classification et la prédiction des défaillances, ce qui représente une amélioration d’environ 10% par rapport aux méthodes traditionnelles. De plus, la sensibilité et la spécificité de cette méthode sont élevées, ce qui indique une meilleure efficacité pour l’identification des différents types et degrés de défaillance.
Au cours de l’expérience, nous avons également analysé les principales causes des défaillances. Les résultats montrent que la fatigue des matériaux, les dommages dus à la surcharge et la mauvaise lubrification sont les principales causes des défaillances des pièces forgées des machines portuaires. En réponse à ces problèmes, des mesures de prévention et d’amélioration sont proposées afin de réduire le risque de défaillance.
Le présent document présente une étude sur le diagnostic et la prévision des pannes dans les pièces forgées de machines de port maritime. Les résultats expérimentaux montrent que ce programme est très prometteur pour la classification et la prédiction des défaillances avec une grande précision.
En ce qui concerne les insuffisances de la recherche actuelle, les recherches futures pourraient être lancées dans les domaines suivants: Deuxièmement, intensifier le développement des techniques de traitement des données de surveillance afin d’améliorer la précision de l’extraction des caractéristiques des défaillances et de la reconnaissance des formes; Enfin, explorer l’application de nouveaux matériaux et procédés dans la fabrication de pièces forgées dans les ports maritimes afin d’améliorer leur durabilité et leur fiabilité.
En conclusion, le diagnostic de défaut et la prévision des pièces forgées de machines de port maritime est le point chaud et difficile de la recherche actuelle, qui mérite que nous continuions à explorer en profondeur. En perfectionnant sans cesse les méthodes de diagnostic et de prévision existantes et en améliorant la rapidité et la précision du dépannage, la sécurité et la stabilité opérationnelles des navires peuvent être effectivement garanties.