泵偏流量运行导致机械密封失效的故障分析

针对电厂石灰石湿法烟气脱硫系统用泵的工况条件，对泵用机械密封失效的故障进行分析。认为密封失效的原因是泵运行偏离了设计工况点，泵在小流量运行时产生了较大的径向力，导致机械密封动、静摩擦环间发生严重撞击而破裂。最后提出了解决故障的措施。     

高压海水泵密封故障分析及解决方案研究

该文通过对某型高压海水泵机械密封失效机理的分析,优化设计出了符合其实际运行工况的机械密封产品。该机械密封产品在高压海水泵上的长周期可靠运行,为正常的生产活动提供了保证,也进一步证明了设计的合理性。     

小型潜水电泵失效检测技术与方法的研究

鉴于潜水电泵80%～90%的失效故障是由其机械密封和轴承的失效引起的实际情况,及潜水电泵其他故障的产生一般会引起电机电流增大的原理,提出了通过检测机械密封和轴承是否失效、电流变化是否超标来判断小型潜水电泵是否失效的检测方法。根据水泵机械密封主要因端面过量磨损而产生泄漏,轴承则因润滑不良导致早期磨损而引起泵体振动的失效机理和特征,提出通过检测水泵密封腔的含水量和泵体振动加速度的大小,来判别机械密封和轴承是否失效的方法和技术。研发了小型潜水电泵的失效检测系统,通过试验确定并验证了相应的失效判据。     

基于元学习技术的变工况齿轮故障诊断方法

在变工况齿轮故障诊断过程中，存在齿轮运行工况多变、故障样本数据少、数据分布性差异大和故障数据非均衡性等问题，导致传统的深度学习模型通用性差、诊断准确率不高。针对这些问题，提出了一种基于元学习技术的变工况齿轮故障诊断(VWFD)方法(模型)。首先，采用重叠采样技术，对齿轮的原始振动信号进行了重采样，增加了故障样本的数量；其次，对重采样的故障数据进行了短时傅里叶变换(STFT),将其转化为时频特征图，使其数据形式更加符合模型的输入，以便于后续提取更完善的故障特征；然后，将Inception模块引入到基于元学习技术的原型网络中，以提高其特征表达能力，获取更加全面的齿轮故障特征信息；最后，基于优化的原型网络，建立了各类故障的度量类原型，采用度量分类器进行了故障分类，对变工况下的齿轮故障进行了诊断；为了验证VWFD模型结构与Inception模块引入位置和数量的合理性，设计了一系列对比实验，并对实验结果进行了分析。研究结果表明：与采用其他故障诊断方法得到的结果相比，采用VWFD方法所得到的诊断精度更高，如在相同负载、不同转速变工况类型下的5-way 5-shot实验组中，VWFD的平均诊断精度高...     

变工况条件下机械密封端面膜压实验研究

通过机械密封端面稳定实验,研究热油泵机械密封在工况变化时端面膜压变化,分析相同转速、相同温度和不同压力以及相同压力、相同温度和不同转速2种工况下机械密封端面膜压实验结果,并与变工况机械密封理论计算结果进行比较。实验结果与变工况机械密封理论计算结果吻合。工况变化瞬时,密封端面液膜失稳导致汽化半径瞬时增大,发生闪蒸,由于闪蒸端面压力瞬时增大,使得端面的开启力大于闭合力,造成机械密封发生开启失效;在持续抽空过程中,密封端面会发生干摩擦,加剧端面磨损。     

水泵状态实时监测与智能故障诊断系统

本文以水泵为研究对象，开发研制了一个集数据采集，状态实时监测与报警、工况在线分析及故障智能诊断于一体的状态监测与故障诊断系统，该系统已投入运行，现场应用表明该系统准确、可靠。     

浅谈基于贝叶斯网络的泵故障诊断方法

针对发电厂水泵系统结构复杂，诊断过程中不确定因素众多的特点，提出了基于贝叶斯网络的水泵故障诊断方法。依据发电厂水泵故障机理，建立水泵贝叶斯网络结构；在定量参数方面，引入leaky Noisy-or模型，简化参数设置，从而克服水泵故障样本数量少导致贝叶斯网络参数设置困难的问题。最后，通过实例验证了基于贝叶斯网络的发电厂水泵故障诊断方法的有效性。     

石油钻机变频器故障诊断方法研究

为实现对变频器故障的精准判别，提高石油钻机运行的安全性、可靠性，本文开展了石油钻机变频器故障诊断方法的设计。建立石油钻机变频器与终端监控设备之间的通信连接，采集石油钻机变频器反馈信号，提取噪声信号、观测信号，将信号一并录入观测系统，通过对源信号的分离，实现对石油钻机变频器反馈信号电压波动的消除处理；利用终端电压、电流传感器，提取变频器异常信号特征；引进Park矢量法，辨识变频器开路故障，实现石油钻机变频器故障诊断。实验结果表明，设计的故障诊断方法，可以实现对变频器故障的精准排查与诊断，以此提高石油钻机变频器运行的稳定性与安全性，降低由于故障导致的机械运行经济损失。     

改进Alexnet的滚动轴承变工况故障诊断方法

旋转机械中的滚动轴承常工作在变负荷、强噪声的环境中，而传统的滚动轴承故障诊断方法难以在复杂工况下自适应地提取对其故障诊断有利的特征，针对此问题，提出一种改进AlexNet的滚动轴承变工况故障诊断方法。首先，将采集的一维时域信号按横向插样构建便于改进AlexNet输入的二维特征图，于现存的纵向插样和二维频谱而言，保留了特征自动提取过程中振动信号的时序性和关联性；其次，改进调整AlexNet卷积层的功能层且经过卷积和次采样等操作，从二维特征图中自动提取出利于滚动轴承状态辨识的特征；最后，以softmax的交叉熵为损失函数，利用Adam按小批量迭代优化法实现对滚动轴承故障的诊断。通过与多种方法对滚动轴承不同位置、不同损伤程度的12类状态诊断效果比较，结果表明,该方法对变负荷、强噪声条件下的滚动轴承故障诊断的精度更高，鲁棒性更强。     

变工况机械密封端面运动实验分析

通过采用螺旋增压辅助手段开发的抗变机械密封和普通机械密封对比实验，探讨了热油泵机械密封在工况变化时动环开启失效机制，分析了相同压力和相同温度、相同温度和不同压力、相同压力和不同温度3种情况下机械密封对比实验结果。结果表明：普通热油泵机械密封在工况变化时会因闪蒸而开启失效，而抗变机械密封采用螺旋辅助增压手段提高密封出口端压力．有效改变汽化半径，使密封端面处于全液相状况．从而具备较强的抗变工况能力。     

调制故障源信号盲分离技术

应用盲信号分离技术，通过模拟实际故障诊断中传感器所测信号的噪声干扰情形，较好地实现了一倒故障源信号与外加干扰的分离，突出了源信号中重要的调制特征。另外，对实际多维轴承故障信号的盲分离实验结果，也暗示了盲源分离技术在机械状态监测与故障诊断中的应用价值。     

变工况机械密封实验台设计及测试系统的建立

完成了变工况机械密封实验台的设计，该实验台能根据实验要求模拟出变工况的工作环境，为变工况条件下机械密封实验研究提供了有效的实验场所；并且通过温度、压力、位移等传感器的设计选择和数据采集系统的建立，为变工况机械密封台的实验提供了准确的试验信息。     

变工况机械密封的抗变机理分析

基于变工况条件下机械密封端面运动的实验,运用流体膜相变理论,讨论了机械密封在变工况条件下的密封失效机理,提出了解决因相变半径的突变带来的机械密封不稳定的方法,依据变工况汽液两相密封理论,设计了抗变机械密封,并讨论了变工况机械密封的抗变机理。     

发电机组状态巡检与故障诊断系统的研究与实现

针对传统故障诊断专家系统实用性弱等缺点，面向现场实际应用，提出了基于状态预警机制并且融自动诊断、状态巡检和常规专家系统诊断为一体的多层次故障诊断系统设计方案。该方案基于数理统计原理，通过正态性和平稳性检验实现状态预警机制；利用故障模型辨识和诊断规则的量化实现自动诊断；通过对诊断规则的总结形成诊断流程以实现故障普查。利用该设计方案，针对实际汽轮机组和水轮机组，开发了相应的实际应用系统，并取得了很好的应用效果。     

基于小波神经网络信息融合动密封故障诊断研究

针对动密封中唇形密封的综合故障问题，应用小波神经网络技术加混合式数据融合方法，将数据级、特征级和决策级故障诊断数据融合在一起，对动密封中唇形密封的缺陷进行智能诊断，描述了小波神经网络的建模过程，探讨了通过多源互补信息减少故障诊断系统不确定性的优化方法。结果表明，采用混合式融合结构可以通过多源互补以及冗余信息来提高诊断系统的鲁棒性；采用小波神经网络信息融合的诊断方法，可有效诊断动密封中唇形密封存在的综合故障问题。     

面向机械产品装配过程的在线故障诊断策略研究

针对机械产品装配过程扰动因素复杂众多、在线故障诊断机制响应不及时的问题，提出了一套面向机械产品装配过程的在线故障诊断策略。首先通过数据采集终端对装配过程信息的实时动态采集分析，构建装配过程故障实时状态模型；然后建立了融合故障树分析技术的专家系统诊断机制，并运用控制图对故障源持续关注，从而实现对机械产品装配过程故障的实时在线诊断。通过实例验证，该策略使得车间技术人员能够及时掌握和有效处理装配过程故障事件，提高了对装配过程的精益化控制。     

给水泵油封装置O形密封圈的有限元非线性分析

为解决给水泵油封装置中O形圈因密封失效而引起泄漏的问题，利用有限元法对密封圈的大变形、超弹性进行非线性接触分析。首先建立密封圈与转动环沟槽之间的轴对称模型，分析O形圈在不同压缩率、不同轴向压力下的应力分布规律，进而对油封装置结构改进，最后利用试验台位测试油封的密封性能。结果表明： O形密封圈压缩率越大主接触面峰值应力越大，侧接触面应力基本不变；密封圈轴向压力的增加，接触应力也急剧上升，侧面接触应变较大，但工况内无胶料“挤出”发生；改进后双密封O形圈动环结构密封可靠性、安全性更高，在不同工况下进行密封性能试验，油封装置无泄漏，为油封密封圈选型以及避免给水泵实际运行中出现“滴、漏”现象具有一定的指导意义。     

锥面接触机械密封的泄漏量计算

接触式机械密封是工程上应用广泛的密封形式，密封的效果与接触面的几何形状有直接的关系。文中通过对锥面接触式机械密封的接触形式分析入手，指出了接触面几何关系的几种不同状态，并以锥面接触式机械密封为例，分析、推导了锥面接触机械密封泄漏量的计算公式，同时指出了影响接触锥面锥度的因素，对改进机械密封的设计提出了有益的建议。     

基于深度学习的飞行器智能故障诊断方法

高温度、快转速、重载荷、大扰动和强冲击的复杂运行工况使得飞行器关键机械部件不可避免地发生故障。飞行器的关键机械部件故障特征往往具有微弱性、非线性、耦合性、不确定性以及因果关系复杂等特点。以"先进信号处理技术+特征提取及选择"为框架的传统智能方法难以有效承担飞行器故障检测任务,深度学习作为智能故障诊断领域中的新起之秀,能自主挖掘隐藏于原始数据中的代表性诊断信息,直接建立原始数据与运行状态间的精确映射联系,在很大程度上摆脱了对人工特征设计与工程诊断经验的依赖。介绍了深度置信网络、卷积神经网络、深度自动编码机和循环神经网这四种主流深度学习模型的基本原理,总结了深度学习在故障诊断领域中最新研究现状,描述了基于四种深度学习模型的故障诊断思路,并依次实现了其在机械部件智能诊断和预测中的应用。试验结果表明深度学习方法能有效建立监测数据与关键机械部件健康状态间的精确映射联系,实现准确的故障诊断和预测。     

基于推理机的机械臂故障诊断专家系统优化设计

故障诊断系统是机械臂不可或缺的关键系统，针对机械臂故障诊断的非线性时变特性导致故障诊断效率下降的问题，在机械臂系统结构基础上，构建机械臂故障预测模型，输出故障特征比对后的故障残差统计信息，设计基于诊断规则推理机的专家系统，并借助AMESim硬件在环故障注入平台构建了实验环境，通过注入不同故障信号，模拟机械臂的多样故障，实验数据分析证明，设计的故障诊断专家系统能够高效地准确地检测出机械臂的故障。