基于UN-150ZB移动式钢轨闪光焊机的自诊断系统

本文针对UN5—150ZB钢轨闪光焊焊机在现场使用中出现故障而诊断检测困难的问题,论文提出了一种基于计算机和可编程控制器通讯实现焊机故障检测的自诊断系统。故障诊断时通过通讯将钢轨闪光焊机的开关量输入信息、模拟量输入信息、PLC的所有输出点信息等各种状态数据读入到计算机,计算机的软件自动进行判断,并将判断结果以文字或图形形式输出,指示故障类型和位置,为设备维修和故障处理提供指导,从而维修人员可以快速处理设备故障,提高焊接生产效率。     

机械设备远程故障诊断系统的发展与实现

远程故障诊断系统是国内外设备诊断的发展方向,在介绍机械设备远程诊断系统的分布控制的基础上,讨论了远程监测诊断系统的组成、网络体系和运行模式.引入CAN总线,实现了远程监测诊断系统的分布控制.该远程监测诊断系统能够沟通管理部门-运行现场-诊断专家-设备制造厂之间的信息,缩短收集故障信息的时间,提高故障诊断的效率,并有利于数据积累和资源共享.     

数控机床的远程故障诊断系统中关键技术研究

数控机床的远程故障诊断系统可以实时监测数控机床的运行情况。在数控机床发生故障时，进行初步诊断。并将故障信息经internet上传至厂家诊断中心。借助于小波技术、神经网络技术等技术。系统体现出功能强大，实时性高的特点。论文主要时这些关键技术在系统中的使用度优化处理作了具体分析。     

基于深度自编码网络与模糊推理相结合的矿用齿轮箱故障诊断方法

提出一种基于深度自编码网络与模糊推理相结合的矿用齿轮箱故障诊断方法。通过对完整齿轮、裂齿齿轮和缺齿齿轮3种齿轮工作状态的声信号进行小波分析并建立特征数据库,构建深度自编码网络与模糊推理系统相结合的诊断系统,实现了齿轮故障诊断与辨识。实验结果表明:这种基于声信号的故障诊断方法能够有效检测矿用齿轮箱的运行状况;与传统神经网络诊断方法以及奇异值分解诊断方法相比,该诊断方法对故障状态的辨识准确度分别提高了3.8%和8%。与传统基于振动信号的故障诊断方法相比,基于声信号的诊断方法对故障状态的辨识准确度无明显差别。表明深度自编码网络模糊推理系统同样适用于基于振动信号的矿用齿轮箱的故障特征提取与分析。     

基于故障树分析的多位置多尺寸混合故障的智能诊断系统

针对旋转机械系统中,故障因素复杂多样,且复合故障发生概率大于单一故障等问题,文章借助VB. NET提出一种基于故障树分析的多位置多尺寸混合故障的智能诊断系统。该智能诊断系统分为规则推理和案例匹配两大部分。通过故障树的分析获取故障信息,而且故障树的每个节点对应规则库中若干条诊断规则,结合K-Means、FCM、SOM等故障聚类方法,得到轴承内圈、外圈和滚动体故障的敏感特征及其相应的诊断规则,并制定基于LMD分解的诊断规则,实现对轴承的9种混合故障进行故障位置、尺寸和程度的详细诊断;建立故障案例的案例库,以故障特征和特征值为征兆信息将问题案例存储到案例库中。在进行案例匹配时先对案例库进行分类检索,缩小匹配范围,以提高检索效率。在进行规则诊断时运用特征值判定算法获得其诊断向量,并通过各规则属性的权重以及规则自身的置信度,解决规则诊断时可能出现的推理冲突问题,实现准确快速地故障识别。     

基于小波包分析的风机叶片裂纹故障识别研究

叶片断裂和裂纹是风机中普遍存在的一种严重安全隐患.本文应用小波包分析的方法对采集的实时信号进行五层小波包分解,对叶片裂纹进行实时状态监测及实时数据分析处理,同时对采样数据进行故障特征提取,用该方法对叶片裂纹和叶片断裂进行了分析, 提高了风机叶片裂纹故障识别的准确度和故障诊断的实时性.     

数控系统智能故障诊断系统的研究

针对数控系统的故障特点,提出融合规则和实例推理的专家系统诊断方法.基于QT开发诊断系统,包括知识库管理和诊断推理模块,可根据出现的故障现象、采集的故障信息和人机交互,通过故障诊断,向用户提出诊断结论和建议.与以往数控系统故障诊断方法相比,该方法诊断效率高,能够快速地排除故障,提高数控系统运行的安全性.     

人工智能方法在热模锻压力机故障诊断技术中的应用

为提高热模锻压力机生产过程中故障诊断的效率,对热模锻压力机的故障机理进行了分析;应用规则推理与案例推理的智能方法对热模锻压力机的故障诊断进行研究。结合热模锻压力机的特点并针对两种推理技术各自的局限性,提出了将规则推理与案例推理相结合的、适用于热模锻压力机故障诊断的人工智能方法;构建了热模锻压力机生产过程中故障诊断的故障树,并得到导致故障现象的最小割集;建立了表示故障案例的五元组,以离合器打滑与制动器打滑为例进行案例推理的分析。本研究在一定程度上解决了知识获取困难的问题。     

基于SLLE算法和流形聚类分析的滚珠丝杠故障诊断

针对滚珠丝杠故障信号非线性的特点及故障特征集中冗余信息的干扰,提出了将SLLE降维方法与流行聚类分析相结合的故障诊断方法。采集滚珠丝杠不同故障状态的振动信号和噪声信号,构造原始信号特征向量;利用SLLE算法对特征向量进行降维处理,得到筛选后的特征向量,绘制出其三维分布图;计算每种故障的聚类中心和流形距离,根据"最短距离"原则进行故障识别诊断。并通过试验及与KPCA、LLE两种诊断方法的比较,验证了SLLE降维方法与流行聚类分析相结合的故障诊断方法的有效性和识别结果的准确性。     

工业总线Profibus网络故障诊断分析

介绍Profibus现场总线网络故障的产生原因,分析使用设备自带的STEP7软件和诊断中继器判断Profibus网络故障点的具体过程。以某大孔型连轧管机组为例,介绍网络故障代码的辨识和含义,以及故障的具体处理措施,同时对典型故障曲线进行分析。高效智能的网络诊断技术和措施的采用,可以节省大量故障处理时间,提高生产效率,并且硬件的网络监控和诊断有利于分析设备运行情况及查找设备故障原因。     

数控机床健康诊断图形化动态交互平台的开发

为实现对数控机床智能化的状态监测与故障诊断,通过对数控机床健康诊断系统分析模型与交互特性的分析,根据数控机床故障类型与结构特点,利用Python开发一个图形化交互的数控机床健康诊断系统的动态交互平台,详细设计了系统的总体架构、数据采集模块、数据处理模块、诊断服务模块、人机交互界面。该平台可实现数控机床的动态监控、故障分析、状态数据显示及信息的发布与预警功能。     

基于移动终端的工业机器人远程监测与故障诊断系统设计

针对传统故障诊断方法在数据查询上灵活性差、效率低、可扩展性差、故障报警信息形式单一等问题,开发一种以移动终端为平台的远程监测与故障诊断系统。该系统通过Internet实时采集工业机器人的运行数据并上传到服务器端。利用智能手机可以随时随地查看工业机器人工作状态,实现远程数据监控和故障报警。结果表明：该系统增强了现场数据查询的灵活性,提高了故障诊断的准确性和现场故障处理的及时性。     

网络化设备故障诊断系统及其关键技术研究

阐述了网络化设备故障诊断系统的内涵,详细比较了它与传统故障诊断系统、基于PC机的设备故障诊断系统之间的联系,介绍了网络化故障诊断系统的两种结构模式并对它们进行了比较,对监测数据的传输、监测数据和诊断结果的发布和共享、信息处理技术、结构模式的选择、网络安全等关键技术进行了详细的探讨.为构建网络化设备故障诊断系统提供了一种解决方案,并指出网络化故障诊断是未来设备诊断的发展方向.     

抽油机自适应控制系统的研究及应用

目前低产井均采用间抽的抽油方式,为降低生产成本和增加产量,设计一种普遍适用的自控制系统,并对常见的故障进行诊断处理,提高节能效率。系统利用面积率法、特征点法确定停抽标准及时长,对得到的数据进行优化分析实现自控。运用扩张运算和腐蚀运算得到故障特征示功图,通过对比分析故障类型并进行处理。经过测试,该系统可行性好,故障识别准确度高,并可对故障进行处理。     

基于状态检测元件的气动无线远程故障快速定位技术的研究

介绍一种新研发的气动系统无线远程故障诊断和定位技术。基于气缸行程状态检测技术、新型磁芯式工位检测换向阀的状态检测技术、无线数据传输等技术,提出了气动系统无线远程故障快速诊断和定位的系统体系结构、底层气动执行和控制元件的信息分布式检测与无线远程上传机制及故障诊断方法;同时构建了能实现故障模拟的气动系统无线远程故障快速诊断和定位的试验系统,并完成了相关试验。试验结果表明,该系统能实时监控试验系统中各气动元件的运行状态,并对故障进行快速的检测与诊断,为气动系统的故障快速定位提供了简便可行的新的技术途径。     

数控机床的自诊断功能与冷却子系统的故障诊断

数控机床的自诊断功能是确定机床故障原因的最常用也是最有效方法。文章介绍了数控机床的硬件报警功能、自诊断及自修复系统以及附属子系统的集中控制和故障集中诊断等功能，并通过具体故障和维修实例，充分利用系统的报警信息和自诊断功能，灵活应用数控机床故障的常规处理方法，实现对机床冷却子系统故障的快速诊断与故障维修。     

利用机床状态信息检修数控机床

现代的数控系统具有丰富的自诊断功能,CNC系统的自诊断能力不仅能在CRT上显示故障报警信息,而且还能以多页的“诊断地址”和“诊断数据”的形式为用户提供各种机床状态信息。这些状态信息有：CNC系统与机床之间的接口输入／输出信号状产;CNC与Pie之间输入动出信号状态;PDe与机床之间输人／输出信号状态;各坐标轴位置的偏差值;刀具距机床参考点的距离;CNC内部各存储器的状态信息;伺服系统的状态信息;MDI面板、机床操作面板的状态信息等等。充分利用CNC系统提供的这些状态信息,就能迅速准确地查明故障、排除故障。下面用…     

巧用PLC的I/O状态和梯形图现场诊断数控机床故障

阐述PLC在现场故障诊断中的应用.针对BEIJING FANUC 0系统的ML-15A数控车床电动刀架接收换刀指令却不发生换刀动作的故障现象,根据PLC的I/O接口状态和梯形图现场诊断该故障.结果表明:运用该方法能准确迅速确定故障点,缩短机床的故障停机时间.     

基于状态观测器的空间机器人滑模容错控制北大核心

研究了具有执行器故障的漂浮基空间机器人系统无速度反馈的关节轨迹跟踪控制问题,设计了基于状态观测器的神经网络积分滑模容错控制方案。首先,根据执行器故障类型建立执行器故障的数学模型,并结合拉格朗日法建立了执行器故障的空间机器人系统动力学方程;其次,为实现控制器的无速度反馈,设计了状态观测器对系统速度进行估计,并结合神经网络提高估计精度;再次,根据滑模控制理论设计了积分滑模控制器,通过神经网络补偿执行器故障的影响,并设计自适应律补偿神经网络的估计误差,保证了控制器的连续性与非奇异性,使系统获得良好的轨迹跟踪精度和容错能力;最后,通过李雅普诺夫方法证明了控制方案的稳定性,并通过MATLAB数值仿真运算,验证了控制方案有效性。     

模糊神经专家系统在风机实时故障诊断中的应用

实时性和准确性在风机实时状态监测与故障诊断中起着决定性的作用.本文综合运用模糊处理、神经网络和专家系统等先进的诊断方法及信号处理技术,采用故障定性--原因确定--处理方案等过程,提出了一种新型的模糊神经专家状态监测与故障诊断方法,并采用先进的Visual C 语言及模块式设计,为提高故障诊断准确性和实时性提供可靠保证.