液压综合检测技术在EPC设备故障分析中的应用

介绍了液压设备状态监测和故障诊断常用检测方法,以冶金设备中卷取机对边EPC液压系统为例,利用多项检测手段和故障综合分析技术,对电气干扰影响产品质量的原因进行分析,并对其产生的故障进行诊断和排除,保证了生产的正常运行.     

液压系统故障的实用诊断方法

液压设备通常是由机械、电气及液压等装置组成的复杂系统 ,液压设备中的机械故障、电气故障、液压故障有时会交织在一起 ,为此液压设备故障诊断是一个受多个方面因素影响的综合问题。而且由于液压系统中的工作介质和液压元件都是在封闭的油路内工作 ,这给液压系统的故障诊断带来了一定的困难。与单纯的机械设备故障和单纯的电气设备故障相比 ,液压设备故障有其特殊性 ,因此它的故障诊断方法也有其特殊的一面。在生产现场 ,由于受生产计划的限制 ,往往要求故障诊断人员能利用现场的信息和自身的技术条件 ,用最简单的技术手段 ,准确、简便和高…     

垛板台液压系统故障分析及改进

垛板台是保证板坯连续生产的重要设备。主要设备故障是液压系统造成的,通过对板坯垛板台液压系统故障进行分析,找出液压缸上飘、溜车、泄漏的主要原因,提出故障处理方法和改进建议。为同类设备的运行维护提供参考意见,保证设备稳定运行。     

基于本体的混凝土泵车液压故障诊断方法

针对混凝土泵车液压系统故障的特殊性,提出了基于本体知识库的故障诊断方法。采用面向故障诊断知识的三层本体结构模型,将泵车液压系统常见的故障用本体语义表示出来。对常见的油温过高现象与液压系统较易发生故障的结构单元如溢流阀构建单元故障诊断知识库,利用已有的诊断知识对其进行故障分析。对某型混凝土泵车液压系统进行了故障诊断测试实验。结果表明:文中提出的诊断方法克服了以往其他故障诊断方法的不足,提高了泵车液压系统故障诊断的准确率,保障了运行的可靠性,使液压系统的严重故障发生率下降了75.9%。     

基于遗传算法优化BP神经网络的液压系统故障诊断

液压系统作为控制和动力传输设备的核心部件,在现代工业生产机械中被广泛应用,准确诊断其故障具有提高生产效率和保障工作安全性等重要的工程意义。液压系统一旦发生故障往往是多故障同时出现,传统BP神经网络故障诊断算法往往不能满足多故障诊断准确率,提出一种基于遗传算法改进BP神经网络（GA-BP）的液压系统故障诊断方法,针对不同采样频率下多传感器信息融合的液压系统3种典型的故障模式进行对比分析。结果表明：GA-BP故障诊断算法相对于传统的BP神经网络具有更好的诊断性能。     

数控机床液压系统的可靠性验证试验方法

根据数控机床液压系统的主要故障模式,建立液压系统的可靠性模型,给出液压系统的可靠性特征量;基于可靠性试验的基本思路,提出数控机床液压系统的可靠性试验方法并给出示例,为数控机床液压系统的可靠性验证试验提供技术途径.     

基于概率神经网络的液压管路泄漏故障程度识别

针对复杂环境下飞机的液压管路系统在故障诊断时存在的各种问题,提出一种基于概率神经网络的液压管路系统泄漏故障的诊断方法。在飞机液压管路系统中主要产生的故障是由于管路系统的振动导致的管路破裂、泄漏等。对飞机液压管进行建模,分析其工作状态下不同液压泄漏故障程度时的固有频率,选取前5阶固有频率作为故障诊断的特征值;构建PNN概率神经网络诊断模型,利用测试样本进行故障诊断实验。结果表明,该方法对液压管路故障具有较高识别率。该研究为液压管路系统的故障诊断提供了参考。     

60 MN卧式钢管热挤压机液压系统的优化

针对某钢管生产企业热挤压生产线主机设备液压系统实际运行中出现的油液污染严重、供液主泵损坏、系统振动极大而造成油管爆裂、泄漏等问题,对液压系统进行了优化。主供液泵组运行模式改为待挤压时,蓄能器站液压油压力在PLC程序控制下,由始终保持32 MPa改为30.5~32 MPa的压力范围控制,液压油箱内部新增内部通道和隔板,回油管道中增设过滤器,原卸荷阀改型为带切换时间延迟的溢流阀。该方法有效地减少了液压系统运行故障,增加了运行稳定性。     

穿孔机拖出辊升降液压系统故障分析及处理

穿孔机是无缝钢管生产的主要设备之一。在穿孔机的生产过程中,穿孔机的拖出辊对顶杆和毛管起支撑作用;利用插装阀组成的液压系统对拖出辊的升降运动进行控制。介绍了该液压系统的故障现象及判断、处理方法,分析了故障产生的原因,为如何正确判断和处理液压故障提供了一种新的思路和方法。     

基于多域熵与FCM聚类的故障诊断模型

针对传统故障诊断中,特征的有效提取依赖于降噪的效果,提出一种基于多域熵与模糊C均值聚类的故障诊断模型。采集设备运行过程中的振动信号,分别计算其小波包能量熵、功率谱熵和近似熵,其反映了振动信息在小波域、频域以及时域内的复杂程度。将其作为设备运行特征向量,通过模糊C均值聚类对设备状态进行识别。利用轴承故障实验和转子故障实验验证基于多域熵与FCM聚类的故障诊断模型,结果表明该方法地对故障类别以及故障程度的识别分类具有良好的效果。     

基于改进蛙跳算法的无线传感网络节点故障诊断技术研究

随着物联网技术的快速发展,各种自动化监测系统得到了广泛的应用。无线传感网络作为监测系统的主要技术手段,其自身的节点运行状态对系统的可靠性有着直接的影响。因此,为了对无线传感器网络节点故障进行精确和快速的诊断,提出了一种基于改进蛙跳算法的无线传感网络节点故障诊断方法。首先对无线传感器网络节点结构和故障分类体系进行了分析。然后对传统的BP小波神经网络方法进行分析,并采用蛙跳算法进行了优化,从而克服了局部搜索陷入问题。仿真实验结果显示:相比BP小波神经网络方法,提出方法具有更高的可靠性和准确性。     

基于工业互联网的钢管产线关键设备健康管理

针对钢管产线设备管理中的薄弱环节,提出了基于工业互联网的钢管产线关键设备健康管理体系架构,通过关键设备在线状态监测诊断、控制系统工艺参数、生产现场视频、现场点检、离线检测的整体融合,推进设备管理由事后维修、计划维修向预测性维护迈进,实现数字设备智能运维。结果表明：通过设备故障预测及预测性维护,平均为每条钢管生产线在6个月内减少非计划停机时间近96 h,对于关键设备的故障漏报率为0,误报率低于5%,有效降低了点检人员的工作量,设备故障停机率降低18%,生产作业率提高15%。应用应力波分析技术对穿孔机、连轧机等关键机械设备实施状态监测,利用现场丰富的生产数据,建立了设备健康状态在线监测诊断模型,对设备在多种工况下表现出的故障特征信息进行综合分析,通过数据异常报警、故障诊断及预测性维护,实现了钢管生产线关键设备故障预测及健康管理。     

基于无线网络的液压系统故障诊断方案设计

针对某大型武器设备液压系统各组成部分位置分散的特点,提出基于无线网络的液压系统故障诊断方案.设计了液压系统故障诊断的软件与硬件,阐述了运用BP神经网络的液压系统故障诊断方法,对无线数据传输协议进行了优化与设计.该方案将无线网络技术用于数据传输,省去了大量电缆连接,简化了系统,实现了对武器装备液压系统的远程监测和快速故障诊断.     

基于阿里云的电阻点焊数据监测系统设计

基于阿里云物联网平台和MQTT(消息队列遥测传输)通信协议技术,设计了一套以STM32F103VET6单片机为主控核心,以阿里云IoT Studio(物联网应用开发)网页为监测界面的电阻点焊数据监测系统,实现了电阻点焊过程的在线监测和焊接电流、电极压力曲线的远程实时显示.该监测系统的设计分为硬件和软件两个部分,主要内容...     

基于B/S模式的液压系统远程维修保障系统

提出了将虚拟仪器技术和网络技术应用于工程装备液压系统的远程故障检测、诊断与维修系统中，介绍了该系统的功能结构和软、硬件组成。讨论了远程维修保障系统实现的关键技术问题，分析了其在工程装备液压系统维修中的应用实例。实际应用表明，该系统可大大提高液压系统的故障检测、诊断与维修保障能力。     

基于观测器和神经网络的液压系统故障诊断方法研究

针对液压系统特点,提出基于观测器和神经网络的故障诊断方法.该方法的原理是基于观测器实现故障的判断,利用经观测器输出训练的神经网络实现故障定位.相对于故障树和专家系统等方法,该方法的优点是诊断速度更快、不需要大样本.仿真结果证明该方法有效.     

风翼液压系统故障诊断方法综述

风翼助航是实现船舶绿色化发展的有效途径之一。液压系统作为风翼动力系统的重要组成部分，其运行状态决定风翼助航船运行的可靠性与节能效果。以风翼液压系统为对象，综合分析其故障部位、方式、特点以及故障后果，通过梳理国内外液压系统的故障诊断方法，分析各类诊断方法在风翼液压系统上的适用性，并总结各类诊断方法的特点和不足。结果表明：具有多层次诊断结构的智能诊断方法在提升大型复杂液压系统故障诊断精度及降低诊断模型复杂度方面具有优势，将成为船舶风翼液压故障诊断研究的发展趋势。     

基于物联网的温室大棚智能监控系统研究

针对温室大棚应用过程中存在劳动力需求大、作物生长环境参数采集不精准的问题,设计了基于物联网的温室大棚智能监控系统,以实现减少劳动力、作物生长环境参数的精准采集、灌溉设备的远程控制等。传感器节点实时采集各路的数据传输到网关,并通过GPRS模块传输到服务器,利用GPRS无线通信和Internet网络实现人机通信交互,完成对现场农作物生长环境的监测;同时,服务器根据土壤的实际湿度与农业知识专家库对比进行控制决策,并通过网关向灌溉装置发送灌溉指令,实现灌溉的远程控制。该系统在新疆塔城地区应用实验表明:系统运行稳定,具有较好的鲁棒性,能够达到预期设计的目标。     

工程机械机群故障诊断系统研究

现今制造与施工过程中，多品种、多数量机械设备协同作业情况越来越普遍。对于整个机群进行故障诊断是现代工程机械诊断技术和现代化施工技术的发展方向。为了保证机群有效运行，研制了一种多功能、智能化的机群故障诊断系统。该系统采用了人工智能技术、计算机技术、信息技术、传感器技术等，对工程机械机群设备的运行进行状态监测，及时诊断故障原因并提出解决方案。最终实现减少工程机械故障停机，提高工作效率。并且该系统在高等级公路施工工程中得到有效的应用。