变频调速水泵状态实时监测与故障智能诊断系统的研制

变频调速水泵在工农业生产中的应用越来越广泛,对其故障诊断的研究也逐渐被重视,对变频调速水泵的状态实时监测与智能故障诊断进行了研究,用基于数字重采样的阶比分析方法对水泵振动信号进行预处理,通过软件积分求取振动的速度和位移,由基于BP神经网络的故障诊断系统对变频调速水泵的典型故障予以诊断。实验表明所用的方法和理论正确、可靠。     

改进阈值去噪方法在电梯钢丝绳断丝检测中的应用

在电梯钢丝绳断丝检测中,阈值是噪声和断丝信号区分的关键,断丝信号的降噪效果直接受阈值的影响。经典的小波去噪包括软硬阈值两种方法,但硬阈值处理结果会有伪Gibbs震荡现象,软阈值处理结果有固定偏差,在现有阈值去噪基础上,改进软硬阈值函数的方法并结合加入的特征系数来调节小波系数的大小,能较准确地去除信号中的噪声,保留了断丝处的特性,为后续钢丝绳断丝定量识别的准确性提供了条件。     

非稳态信号的去噪及提取特征频率方法研究

基于风力发电机齿轮箱振动信号特点,研究了非稳态振动信号的处理方法。对小波阈值去噪方法进行了分析,提出了小波阈值的综合量化规则,以齿轮箱的振动信号为例,比较了不同阈值方法去噪效果,结果显示综合量化去噪方法更有效。针对Wigner-Ville分布理论中频率混叠和干扰的缺点,在小波阈值的综合量化规则去噪之后的基础上采用经验模态分解和Wigner-Ville相结合的方法对齿轮箱轴承故障进行诊断。试验结果表明,经验模态分解和Wigner-Ville分布相结合的方法能有效地提取非稳态信号的特征频率。     

基于神经网络的综合智能故障诊断专家系统

神经网络(ANN)和专家系统(ES)是人类智能活动的两种表示方法，它们有优缺点。如果把这两种技术结合起来取长补短，所形成的神经网络智能系统则会更加完善。这已成为人工智能发展的一个重要趋势。本文对神经网络专家系统和传统的专家系统结合起来的综合智能故障诊断专家系统在故障诊断中的应用进行了研究。     

空间轴对称目标三维姿态测量方法的研究

提出一种双目视觉测量空间轴对称目标姿态的新方法,应用线性方法获取轴对称目标在像面的轴线,通过两像面轴线与各自光心所成的平面相交,得到被测目标的轴线的方向矢量,进行三维姿态测量,避免了传统姿态测量中左右像面目标特征点的特征匹配或灰度匹配。模拟实验结果表明:该方法姿态角测量误差小于0.5°;且计算速度快,结果稳定,能够满足实时处理的要求。     

变频机运行状态的故障诊断

通过对炼钢厂变频机运行状态的跟踪测试,建立其异常运行的信号特征,为该设备的状态监测与故障识别提供较为可靠的参考。     

改进ITD和切片双谱的曳引机减速器故障特征提取

为有效识别曳引机减速器的故障特征频率,提出基于改进固有时间尺度分解(ITD)和切片双谱的故障诊断方法,采用分段三次Hermit插值求取信号的包络线,将减速器故障信号分解为若干个固有分量,选取相关分量并求取切片双谱,通过对比正常状态下频谱图与切片双谱,在剔除非二次相位耦合信息的基础上找到故障特征频率。通过仿真验证和诊断实例证明改进ITD和切片双谱能够有效剔除非二次相位耦合信息,实现对故障特征的准确提取。     

基于双目视觉的飞行目标落地速度测量方法研究

为了测量飞行目标落地速度,采用放置在落弹点区域附近的凝视等待式双目视觉摄像机,高速摄影交汇测量飞行目标的落地速度。根据不同时刻质心的空间三维坐标,用最小二乘法对目标航迹进行拟合,建立了目标三维空间轨迹的多项式函数,对多项式函数求导得到目标的飞行速度。实验与理论分析表明：采用的速度测量方法测量误差小于2％,测量方法正确、可靠,为飞行目标的速度测量提供了一条新的便捷可靠的途径。     

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。     

变频机振动的测试和分析

炼钢厂变频机组是中频炉炼钢的关键设备。该机组由电动机和发电机组装成一体,立式安装,封闭水冷,上部为电动机,下部为发电机。设备运行中,用来承受上端径向负荷的滚动轴承经常出现保持架损坏、外圈松动以及滚道点蚀等形式的破坏,导致停产或机组的损坏。为此,利用振通902数采器对变频机上轴承的振动进行了测试,在微机上进一步分析,找出了轴承损坏的原因,并对现场一轴承的破坏作了成功的预报,避免了一次重大设备事故。