快锻液压机远程监测与故障诊断系统构建

针对快速锻造液压机使用维护复杂、故障诊断困难等问题,构建了基于Web的远程监测与故障诊断系统对其进行维护。在分析系统总体架构的基础之上,详细介绍了系统功能的具体实现,并以20 MN快速锻造液压机为例,阐述了快锻液压机远程监测与故障诊断系统的工作流程以及相关技术。以Browser/Server三层模式为基础架构,充分利用网络技术收集和共享信息的优势,实现了实时监测、远程诊断、方法回馈等多项功能。该系统的实现很好地解决了快速锻造液压机设备故障的快速诊断问题,为设备的使用、维护与管理带来了方便。     

加热炉鼓风机在线监测系统设计

针对加热炉鼓风机的使用工况和故障点,研究设计了鼓风机在线监测系统.采用模块结构设计监测系统的框架,实现对设备运行工况的数据采集、监测、分析,并通过故障诊断数据库辅助进行设备故障诊断.     

基于脆弱性的制造设备故障智能诊断与维护

制造设备故障智能诊断与维护是保障制造系统安全运行的重要手段。为准确地诊断制造设备的健康状态、识别设备故障的关键因素，建立高效的健康维护系统，提出了基于脆弱性的设备故障智能诊断与维护方法。该方法将考虑脆弱性的设备故障智能诊断与维修决策模块嵌入到设备的过程控制系统（Process control system，PCS）中，它基于系统脆弱性的定义和性能劣化理论建立了设备脆弱性评估模型实时判断设备的脆弱状态，利用非线性核映射方法实时监测制造设备的运行参数是否超出预设边界，建立设备参数的高斯核函数模型准确识别故障的关键因素，将设备的脆弱性状态与维护模式相结合建立维修决策模型避免维修过度和维修不足。以某机器人的伺服系统为例，证实了所提方法能有效提高故障诊断效率、智能化诊断故障因素，优化设备维修决策。     

卷烟设备状态检测与故障诊断系统分析

文章设计并实现了一种融合检测、诊断与控制多项操作的卷烟设备状态检测与故障诊断系统,系统采用C/S模式,经ASP.NET与Java Script技术开发可实现设备运行、保养、检查与维修管理,设备备件管理,预警信息管理,专家指导以及用户维护等功能。     

智能制造预测性维护标准体系研究与应用

预测性维护是通过设备运行状态的实时监测预测其未来工作状况,实现故障诊断、寿命预测、设备维护与管理的重要技术,是人工智能技术在智能制造领域的最典型应用之一。但目前预测性维护相关术语和定义的混淆、系统间通信和集成接口的缺失、监测诊断方案和预测算法的差异,严重阻碍了预测性维护技术的应用落地。因此,文章从预测性维护技术应用、标准体系和标准内容三个方面分析和探讨了预测性维护标准的需求,构建了覆盖基础共性标准、关键技术标准和行业应用标准的预测性维护标准体系,分析了现行标准以及未来标准化的工作方向。能够促进数据、测评、剩余寿命预测和维修维护管理相关标准的研制,有效推动预测性维护技术发展以及设备数字化转型。     

大型旋转机械振动监测与故障诊断培训系统的开发与应用

基于ISO18436标准,研究大型旋转机械振动监测与故障诊断理论,并结合设备故障诊断专家的现场经验,开发一套大型旋转机械振动监测与故障诊断培训系统,将多媒体软件Authorware与数据库结合起来进行数据交换,并运用Flash技术,提高系统的生动性、交互性及高效性,为机械故障诊断提供了一种新的培训思路.     

制造企业设备维修管理信息系统的设计与开发

根据某企业设备管理信息化发展的要求,结合信息技术的发展,以SQL2005为后台数据库,采用.NET为前台开发工具,设计并开发了基于B/S模式的设备维修管理信息系统。通过对企业设备的管理现状进行调查分析,报告了设备管理方面上的不足,制定了系统需要实现的目标。系统采用模块设计,根据企业的需求共分为7个模块,使用该系统提高企业的信息交流速度,使设备得到及时有效的维护与维修,降低设备的故障率,提升企业的信息化管理水平及生产效率。     

设备故障监测与诊断系统数据库设计

介绍设备监测与诊断系统及其结构特点。引入了基于状态维护(CBM)和通用关系信息架构(CRIS)两个概念,从中归纳出系统功能需求、信息需求和信息关系。根据系统的功能需求设计数据库的组织结构,将整个数据库分成4个子模块:基础数据、知识库、结果数据和系统数据。分别对这几个子模块的设计进行详细阐述,进而实现以不同设备为监测对象的系统数据库,为大多数工业设备监测与诊断提供基础,同时为今后开发通用设备的监测与诊断系统提供可靠的数据模型。     

基于OSA-CBM的盾构故障诊断系统数据库设计与实现

研究了基于OSA—CBM的盾构故障诊断系统数据库设计方案。数据库是系统的数据存储中心,是进行分析工作的基础。通过对系统功能与需求分析的研究,设计和实现了系统的数据库,并使用XPO对数据库进行各项访问操作。     

离心压缩机在线故障诊断系统设计

针对当前故障诊断系统大多依赖人工操作,自动化水平低的问题,设计开发了一套离心压缩机在线自动故障诊断系统。系统以C++Builder 6.0作为软件开发平台。借助ADO与ODBC实现诊断系统与远程MySQL数据库的连接,并从中读取振动数据。设计的故障诊断模块用以进行数据提取、诊断、保存报告等一系列操作。通过计时器定时运行故障诊断模块进行诊断,实现了在无人值守情况下的在线自动诊断。     

基于UML的设备监测与诊断系统数据库模型设计

首先介绍设备监测与诊断系统及其结构特点;然后通过对OSA—CBM体系结构标准进行研究,简化标准中的系统结构、功能以及模块间相互关系,形成系统数据库的概念模型,并用UML描述。在模型描述过程中使用包图对系统的整体结构和模块之间关系进行介绍,并用类图对各模块细节进行详细说明。最后以盾构机故障监测与诊断系统为例,给出基于该数据库概念模型的数据库设计和实现。     

盾构机远程在线监测与诊断设计及研究

针对盾构机结构复杂、施工环境恶劣、面广点多、故障发生率高等特点,设计了一套盾构远程在线监测与诊断系统,介绍了系统的总体设计结构和具体实现方法,并提出了一种基于故障树分析法的盾构故障智能诊断模型,从理论上实现了对盾构机的远程监控、故障预警、诊断以及维护。     

盾构液压系统故障的现场检测与诊断探究

在全面分析盾构液压系统常见故障的基础上,针对施工现场所采用的简单故障诊断方法的不足,依据液压系统故障检测诊断技术的发展趋势,并结合已有的成熟技术,提出了一套盾构液压系统故障智能诊断系统.以螺旋输送机后闸门液压系统故障为例,进行了应用说明,能够为盾构施工现场的液压系统故障诊断提供指导.     

基于VW-FDA的盾构机液压系统故障诊断方法研究

盾构机规模庞大,施工过程中检测变量众多,液压系统故障易发。为了实现在线监测,提高液压系统故障诊断的准确性,探究与盾构机适应的快速准确有效的故障识别方法,提出使用加权因子与传统费歇尔判别法相结合的加权费歇尔判别法(Variable-Weighted-Fisher Discriminant Analysis,VW-FDA)。通过AMESim软件建立推进系统模型,仿真四类故障,运用仿真故障数据得到每一类故障的加权向量,建立VW-FDA模型。结果表明:对于盾构机液压推进系统,VW-FDA比传统FDA具有更强的故障诊断能力,能够将故障信息进行有效的分类,正确地做出故障诊断。     

盾构机液压系统研究进展综述

针对大直径泥水盾构机液压系统,结合中铁十四局集团大盾构工程有限公司开展的芜湖长江隧道项目进程中使用的大直径泥水盾构机,围绕盾构机的工作原理及主体结构、盾构机液压系统的工作原理及主要组成成分,对盾构机液压系统故障类型及故障诊断相关技术的研究进展进行综述。总结了目前盾构机液压系统的相关技术发展现状,为盾构机领域相关研究指明了方向。对我国相关行业技术人员深入研究盾构机液压系统的组成结构及故障诊断方面提供帮助,推动行业技术进步。     

智能化工程机械机群远程故障诊断中心系统

针对智能化工程机械机群构造了基于GSM／GPRS无线网络的故障诊断系统，重点介绍了其中的远程故障诊断中心系统的结构组成，并提出了具体的实现方案。应用该故障诊断系统可以为机群的维护保养、动态调度和控制提供依据，从而保证施工过程的顺利进行。     

四余度舵机故障预测及健康管理系统

针对飞机四余度舵机系统高可靠性和维修保障性要求,根据系统故障特点,提出了预测与健康管理系统的体系结构总体方案,描述了各层的功能,并对机载四余度舵机健康监测系统和地面健康管理系统关键技术进行了研究,基于信标的多任务异常分析技术,给出了时序、解释和神经网络等故障诊断算法,最后对预测与健康管理系统的三大工程集成环境做了介绍,为系统故障预测和后勤保障提供了工程方法。     

盾构机液压推进系统故障分析与仿真研究

针对盾构机液压推进系统的故障诊断问题,以在芜湖长江隧道项目过程中所使用的大型液压驱动型泥水盾构机为研究对象,分析了盾构机液压推进系统的工作原理,总结了推进系统中液压缸泄漏、换向阀泄漏及溢流阀泄漏故障模式的发生机理及其对推进系统造成的影响。利用AMESim平台建立推进系统模型,对液压缸泄漏、换向阀泄漏及溢流阀泄漏3类故障进行仿真分析,并提取液压缸推进速度、推进行程、无杆腔流量和系统压力4种推进参数的仿真数据。仿真结果表明:发生液压缸泄漏故障时,活塞杆无法伸出,推进速度为0;发生换向阀泄漏故障时,液压缸出现自走现象,推进速度明显降低;发生溢流阀泄漏故障时,系统压力明显降低,液压缸无法克服阻力向前推进。为后续盾构机推进系统的故障诊断和预测提供了有价值的参考。     

便携式地铁列车辅助逆变器故障诊断系统设计

设计了一种便携式辅助逆变器故障智能诊断系统,对系统的工作原理、硬件结构及软件技术进行了详细描述。运用神经网络方法,分析故障产生的原因并确定故障发生的位置,以便及时维修。该诊断系统除具有“便携式”的特征外,还具有操作简便、诊断与分析自动化、智能化等特点,并且能够存储记录数据,方便以后分析查看,适用于车间检修和运营中突发故障现场对辅助逆变器故障进行快速、自动诊断。