知识工程在油液监测故障诊断中的应用

针对目前油液监测故障诊断智能化、自动化遇到的困难，将知识工程的思想引入到油液监测中，并详细阐述了知识获取、知识表达、知识推理和知识利用在油液监测中的应用，最后将油液监测、知识工程、计算机技术结合起来建立了油液监测知识工程模型，为实现油液监测故障诊断自动化打下了基础。     

内燃机油液监测与故障诊断研究

针对内燃机摩擦副多、润滑状态复杂、工作环境恶劣、使用材料种类众多、故障诊断难的特点,研究了内燃机油液监测的主要实现手段和一般步骤,提出了内燃机基于油液监测的四种故障诊断方法,并用实例证明油液监测在内燃机故障诊断中的有效性。     

油液监测技术在航空发动机故障诊断中的应用

简要介绍了目前油液监测技术常用的几种方法以及它们在航空发动机故障诊断中的应用，并预测了未来油液监测技术的发展趋势。     

油液分析技术及其在状态监测中的应用

阐述了油液分析技术的基本原理和它的实现方法，并以监测实例说明了油液分析技术在装备状态监测和故障诊断方面的有效性。     

基于油液分析的多层前向BP网络在复杂机械故障诊断中的应用

为了提高大型复杂机械故障诊断系统的诊断精度和自适应性,将改进的多层前向BP神经网络引入大型复杂机械系统故障诊断的研究,通过对该系统的多技术油液分析,建立了该机械系统油液分析故障特征表及神经网络目标输出,以此构建了基于油液分析的复杂机械系统多层前向BP网络故障诊断模型,并对该模型在MATLAB环境下进行了仿真训练和故障诊断。仿真结果表明,该模型能用于故障诊断,并有较高的输出精度。     

船舶机械油液检测光谱分析的特征参数研究

通过对机械设备润滑油的长期光谱跟踪检测分析，建立基于光谱分析的润滑油状态监测故障诊断数学模型，并结合实验室研究和机械设备润滑油油样的实际光谱检测分析，根据不同机械设备的磨损特征元素确定机械设备基于油液检测光谱分析故障诊断的特征参数，以确定机械设备发生故障的时间，从而避免重大故障的突发，为机械设备实现视情维修提供理论和实际依据，提高机械设备的可靠性和可维修性。故障诊断实例，此特征参数具有较高的稳定性和准确性，能够有效地应用于各种机械设备的油液检测的故障诊断中。     

采煤机牵引液压系统的失效分析与故障诊断

进行了采煤机牵引液压系统的失效分析，建立了以油液分析为主要手段的设备管理和故障诊断体系。     

油液监测技术在发动机故障诊断中的应用

油液监测技术是车辆发动机润滑磨损状态监测的重要内容。文章重点介绍并对比研究了几种油液监测方法以及油液监测技术在发动机故障诊断中的应用,并阐释了该技术的发展方向。     

铁谱分析在设备监测诊断中的应用与发展前景

简要介绍了油液监测技术,对比了几种油液监测方法的特点和原理.详细讲述了油液监测技术的铁谱分析方法,及其在设备状态监测和故障诊断中的应用,并对铁谱技术的发展作了展望.     

基于BP神经网络的重型卡车齿轮箱故障诊断方法研究

油液分析是齿轮箱故障诊断中常用的诊断技术,依据齿轮箱油液光铁谱数据,提出了一种基于BP神经网络的重型卡车齿轮箱故障诊断方法。首先创建BP神经网络,然后对采集得到的重卡齿轮箱油液数据进行网络训练,最后用训练好的网络对测试数据进行仿真测试。仿真结果表明该BP网络能准确诊断出齿轮箱具体故障类型。     

数据仓库技术在齿轮故障诊断中的应用

以齿轮箱的历史故障数据为依据,提出了齿轮故障诊断数据仓库的功能架构,并对数据的收集、集成、存储等方面进行了研究,建立了齿轮故障诊断模型。为齿轮故障诊断提供了一种新的方法。     

自动化立体仓库故障自诊断系统的开发

根据作者对数十家立体仓库的实地调研,结合自动化立体仓库故障的特点,构建了其故障自诊断系统总体结构,在分析研究其信号采集系统,实时控与状态识别系统及智能诊断决策系统的基础上,运用Visual Basic6.0在Windows系统下,采用面向对象的程序设计方法对其智能诊断决策系统进行了系统设计与开发。     

OLAP技术在齿轮故障特征分析中的运用

在Microsoft的SQ Server2000平台上，对从实验室采集的4对不同齿轮副的故障信号建立数据库，由此建立一个齿轮故障情况数据仓库，采用OLAP技术构造一个判断齿轮故障类别的决策模型，并利用该模型去分析未知故障的齿轮信号，支持齿轮箱的诊断决策。诊断结果有较高的可信度，说明OLAP技术在机械设备故障的诊断决策中有实用价值。     

基于贝叶斯理论的汽轮发电机密封油系统故障诊断方法

在分析汽轮发电机密封油系统故障特点的基础上,提出了用贝叶斯理论进行故障诊断的方法,给出了求解故障诊断的数学表达式,充分利用样本的先验信息,建立了贝叶斯网络的推理方法,结合Leaky Noisy-OR模型来降低数据需求量,提高了诊断速度和效率。验证了该方法的有效性,实现了故障的前期预报和故障原因的快速诊断。     

直读式旋转铁谱仪定量测试方法研究

在自行研制开发的DRF-II型直读式旋转铁谱仪的基础上,提出了利用光电传感器对包括斑点、油质、旋转谱片等进行测试的在用润滑油定量测试方法,并在机械设备的磨损状态检测中进行了试验应用研究。结果表明:提出的定量测试方法,数据可靠度高,对反映机械运行过程中的磨损状态和油质变化比较敏感;扩展了DRF铁谱仪的测试范围,为故障诊断提供了更多的依据。     

润滑油光谱分析特征信息研究

光谱分析技术是基于油液检测的机械设备故障诊断和分析零件失效的主要手段和方法,而为了建立基于油液检测故障诊断专家系统所必需的知识库,要求对获得的光谱分析数据进行真实准确的信息提取,并能够提供相应的数学模型,以便于信息的识别。本文对油液检测手段中的油料光谱分析进行描述,分别建立了光谱分析的元素质量分数、相关元素质量分数比、元素质量分数梯度、相关元素质量分数梯度比4个参数。将建立的4个参数用于柴油机台架磨合试验数据的分析,表明光谱分析特征信息可以较好地反映柴油机磨合过程,实现了对柴油机台架磨合过程的状态监控。     

故障树定性分析法在立体仓库故障诊断中的应用

故障树分析是系统安全，可靠性分析研究中常用的一种方法。本文对自动化立体仓库的关键设备－巷道堆垛机进行了故障分析，在收集大量数据资料的基础上，以“巷道式堆垛机不能正常工作”作为顶事件，建立了故障树图，并对故障树进行了定性分析。结果表明，故障树分析法是机械故障诊断的一种有效方法。     

基于PNN的电力变压器故障诊断方法

对油中溶解气体进行深入分析后,以改良的三比值法为基础,提出一种基于概率神经网络(PNN)的变压器故障诊断方法。该方法利用PNN的强大的非线性分类能力,将故障样本空间映射到故障模式空间中,可形成一个具有较强容错能力和结构自适应能力的诊断网络系统,从而提高故障诊断的准确率。仿真结果表明,实际案例数据验证了此方法准确率高,是一种有效的故障诊断方法。     

输油泵在线监测与故障诊断系统

介绍了一套输油泵在线监测与故障诊断系统的研究思路及其主要研究成果。针对输油泵特点,详细论证了该系统所采用的技术方法和构架组成,构建了智能数据采集模块、监测预报模块、信号分析模块和故障自动诊断模块等。该系统已成功应用于石油输油泵在线监测与故障诊断中,并取得了初步成果。实践证明,该系统能有效地提高输油泵的监测效率和管理水平。     

基于Dempster-Shafer证据理论的航空发动机磨损状况融合诊断

本文利用Dempster-Shafer证据理论对滑油光谱分析得到的铜、铁、银3种元素含量进行融合诊断,从而达到对航空发动机磨损状况更为准确的判断,同时也提高了发动机工作的可靠性。通过对实测的两组样本数据进行融合诊断分析,发现3种元素的融合诊断结果比单一元素诊断结果更准确、可信度更高。第一组样本数据诊断正确的概率从37.05%提高到76.52%,第二组样本数据诊断正确的概率从69.59%提高到96.26%。