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World File Search System有故障的
PXiSE 和 PI SystemTM：微电网的未来
早在 2017 年和 2018 年火灾季节肆虐加州并发生该州历史上最具破坏性的火灾之前，加州北部的圣罗莎初级学院 (SRJC) 就明白了可持续能源生产的重要性。人们普遍认为，火灾的强度因气候变化而加剧，但这也坚定了学校实现成为零净能源区和到 2030 年实现碳中和运营的目标的决心。但是，当加州北部一家投资者所有的公用事业公司太平洋天然气和电力公司 (PG&E) 开始实施公共安全断电措施，因为几起火灾被归咎于老旧和有故障的设备时，该学院意识到它还需要一个有弹性和可靠的电网。学校求助于 PXiSE Energy Solutions，这是一家利用
Wendy Breckon评论
1）2021年9月 - 加利福尼亚州苔藓降落，有故障的烟雾探测器熄灭，在电池架上喷了水，导致短路并造成大火。2）2022年9月，莫斯着陆，加利福尼亚州的通风屏盾牌被错误地安装，并进入了造成火的水。3）2022年4月，加利福尼亚州谷中心小型电力故障触发了烟雾探测器，并在电池上喷了水，这导致火灾。4）2023年6月26日，纽约州沃里克，在暴雨期间，渗入电池容器，导致电气短缺和火灾。5）2023年6月27日，纽约州沃里克（分开）在暴风雨期间将水渗入电池容器，导致电气短缺和火灾。6）2023年7月，由于机械故障而随后发生了纽约州的火灾。7）2023年9月由于冷却系统泄漏而爆发了澳大利亚大火。8）2023年10月，爱达荷州梅尔巴（Melba）的梅尔巴（Melba）侵入造成了火灾。
深度量子纠错
量子纠错码 (QECC) 是实现量子计算潜力的关键组件。与经典纠错码 (ECC) 一样，QECC 通过将量子逻辑信息分布在冗余物理量子比特上，从而可以检测和纠正错误，从而能够降低错误率。在这项工作中，我们高效地训练了新型端到端深度量子错误解码器。我们通过增强综合征解码来解决量子测量崩溃问题，以预测系统噪声的初始估计值，然后通过深度神经网络对其进行迭代细化。通过可微分目标直接优化在有限域上计算出的逻辑错误率，从而能够在代码施加的约束下实现高效解码。最后，通过高效解码重复综合征采样，我们的架构得到扩展，以支持有故障的综合征测量。所提出的方法展示了神经解码器用于 QECC 的强大功能，它实现了最先进的精度，对于小距离拓扑码，其性能优于现有的端到端神经和经典解码器，而后者通常在计算上是无法实现的。
使用卷积神经网络
声音分类在当今世界的各个领域都有其用途。在本文中，我们将借助机器生成的声音数据来介绍声音分类技术，以检测故障机器。重点是确定音频分类方法的相关性，以通过声音检测有故障的电动机；在嘈杂和无噪声的情况下；因此，可以减少工厂和行业的人类检查要求。降低降噪在提高检测准确性方面起着重要的作用，一些研究人员通过为基准测试其模型而添加噪声来模拟数据。因此，降噪广泛用于音频分类任务。在各种可用方法中，我们实施了一种自动编码器来降低噪声。我们使用卷积神经网络对嘈杂和DeNo的数据进行了分类任务。使用自动编码器将分类的分类准确性与嘈杂的数据进行了比较。进行分类，我们使用了频谱图，MEL频率CEPSTRAL CO-EFIFIED（MFCC）和MEL光谱图图像。这些过程产生了令人鼓舞的结果，从而通过声音区分了故障的电动机。
使用人工神经网络对燃气轮机进行诊断...
R B Joly、S O T Ogaji *、R Singh 和 S.D. Probert 克兰菲尔德大学工程学院，贝德福德郡 MK43 OAL，英国 ______________________________________________________________________ 摘要 英国皇家空军运营的 Tristar 飞机每年在运输和空中加油任务中飞行数千小时。每台劳斯莱斯 RB211-524B4 发动机都记录了大量发动机数据：这些数据用于辅助维护过程。在维修和大修后的试验台发动机地面运行期间也会生成数据。为了更有效地使用记录的发动机数据，本文评估了使用人工神经网络 (ANN) 的主动发动机诊断工具的可行性。介绍了发动机健康监测，并介绍了 ANN 背后的理论。提出了一种使用多个 ANN 的发动机诊断结构。顶层区分单组分故障 (SCF) 和双组分故障 (DCF)。中层类包括有故障的部件或部件对。底层根据使用相关参数的一组发动机数据，为每个发动机部件估计与发动机无关的参数值。本文提出的 DCF 结果说明了 ANN 作为诊断工具的潜力。但是，ANN 应用程序也有许多用户定义的功能：ANN 设计、使用的训练时期数；采用的训练函数、met
重型ATX-20/30-HD
充电系统警告 - 旧自行车（1995辆自行车和定制自行车）有故障的电压调节器可能会严重过度充电和损坏锂电池！如果车辆的充电系统有缺陷，或者是一种定制充电系统，则可能会导致严重，危险的锂离子电池充电。例如，1995年前的大多数较旧的自行车都具有机械故障的电压调节器（现代车辆使用固态电压调节器，并且经常没有此问题）。如果电压调节器有缺陷，则锂电池可能会通过尖峰电压危险地“充满电”。必须检查车辆的充电系统的正确操作，尤其是在较旧的和/或自定义自行车上！，如果您的自行车属于此类别，我们建议专业人员检查车辆的系统。未能检查系统可能会导致对个人财产的火灾，爆炸和损害。最受欢迎的自行车通常具有较旧的有缺陷的电压调节器，是哈雷·戴维森（Harley-Davidson），以及1960年代至1990年代的日本旧自行车。您可能没有意识到电压调节器已经变得旧且有缺陷，因此请注意这种潜在危险。您可以为这些车辆找到现代的固态插件系统。有缺陷的充电系统组件不包括我们的保修，也不是电池问题。我们仅批准1995年以前的摩托车或车辆的现代OEM固态调节器。
重新启动PowerSports
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人机界面 ARIMA 模型评估...
操作员态势感知 (SA) 对于确保任何工业设施安全运行至关重要，对于核电站 (NPP) 更是如此。核电站工业事故（按国际原子能机构 (IAEA) 国际核事件分级表 (INES) [ 1 ] 中 1（异常）至 7（重大事故）的严重程度等级升序排列）包括以下案例：加拿大乔克河国家研究反应堆 (NRX) (INES-5) — 控制室控制棒状态指示灯错误、机械故障以及控制室人员沟通不畅等多重故障导致安全关闭棒库意外拔出，造成反应堆功率在 5 秒内失控超过反应堆设计极限的四倍，导致 1952 年 12 月 12 日发生严重堆芯损坏；美国三哩岛核事故（INES-5）——设计不良、模糊的控制室指示器导致操作员失误，影响了紧急冷却水供应，导致 1979 年 3 月 28 日三哩岛 2 号机组 (TMI-2) 反应堆堆芯安全壳部分熔毁；苏联切尔诺贝利事故（INES-7）——人为因素和固有设计缺陷导致 4 号机组于 1986 年 4 月 26 日发生灾难性爆炸并释放放射性物质。从事故后报告 [ 2 – 4 ] 中可以看出，关键事故前兆包括：(1) 由于传统人机界面 (HMI) 设计中的人为因素相关缺陷导致态势感知能力下降；(2) 常态化、偏差化，导致核安全文化松懈； (3) 信息过载（看而不见效应 [ 5 ]），这是由于通过控制室 HMI（面板指示、通告等）向操作员呈现信息的速度太快。）；以及 (4) 高度动态单元演进的错误心理模型导致认知错误，这是由于故障或有故障的传感器提供的工厂信息相互冲突，以及现场设备状态监控不正确。
GRDA Grant Special TCS。
在CEC的资助下，Calstart与洛杉矶交通运输部和Byd Motors合作，在加利福尼亚州洛杉矶市中心的Revenue Service部署并展示了四辆电池电动运输巴士。这项研究从2017年10月到2018年11月收集了十二个月的数据，并检查了绩效，维护以及所有权和运营的衡量标准的公共汽车。它还比较了电动公交车与洛杉矶交通压缩天然气巴士之间的这些措施。这项研究发现，这四辆电动巴士的效率，运营成本（包括燃料成本和维护成本），排放和燃料消耗的效率优于压缩天然气总线。同样，虽然电动巴士的成本高于压缩天然气巴士，但洛杉矶交通运输部的四辆电动巴士的运营成本约为压缩天然气巴士的三分之一。这部分是由于两个原因：洛杉矶交通运输部的良好过夜仓库以低基础费率收费，没有需求费用，以及Byd Motors在电动巴士上的维护保修。节省了这些运营成本，洛杉矶交通运输部可以预期，在大约10年内，电动总线价格的溢价可以在典型的12年运输巴士的典型服务寿命范围内进行简单的回报期。此外，公交车受到Byd Motors的保修，降低了洛杉矶交通运输部所产生的实际维护成本。在维护方面，电动巴士在成本方面超过压缩天然气巴士，但其中一辆公交车确实经历了两个经常出现的问题，使其在很大的时间内无法使用：有故障的充电器冷却系统和损坏的电池组覆盖电池的水损坏。重要的是，这项研究仅限于仅四辆电动总线的运营。洛杉矶交通运输部和其他公交车队应考虑到规模，因为促使大量公共汽车振动可能会改变资本和运营成本，并将向其他车队运营的其他方面提出挑战，包括调度，收费优化，电力需求和维护。关键字：公共汽车，Byd Motors，Calstart，California Energy Commission，Electric，Fleet，Fuels，Ladot，Los Angeles，Transit，Transportation，零发射