基于模糊理论的设备故障方法的研究

构造了故障原因两两比较矩阵,以三角模糊数表示故障症状对待比较的故障原因隶属度的定性比较,通过最小对数二乘法确定故障症状对每种故障原因的隶属度相对大小,从而构造了模糊诊断矩阵,然后通过加权平均型诊断模型确定针对所有存在的故障症状,各种故障原因存在的可能性相对大小.最后,通过实例演示了故障的模糊诊断过程.     

基于模糊综合评判的压缩机故障诊断方法

基于模糊综合评判理论进行设备机械故障判断成为较为科学的理论基础.本文介绍了模糊评判的基本原理,分析了模糊综合评判数学模型的建立过程.结合燃气式压缩机组的故障分类,建立了故障模糊特征向量和模糊关系矩阵.通过采集的压缩机组振动信号根据模糊综合评判原理进行故障模型计算,得出各故障数学模型的故障类型,从而得到压缩机组运行过程中...     

高线轧机齿轮箱模糊诊断研究

高线轧机是钢铁企业的重要设备,因齿轮箱故障发生率较高,对其进行故障诊断研究非常重要。模糊逻辑诊断方法依据齿轮箱故障的模糊征兆进行模糊状态识别并作出决策,判断发生的故障原因。通过统计总结诊断案例并依据专家经验建立了模糊诊断矩阵,并依据测量频率与计算理论频率差的绝对值和幅值贡献度建立了特征频率征兆的隶属度函数,应用模糊分布法建立了峭度指标及脉冲指标的隶属函数。应用生产现场采集的振动信号进行了诊断,并对结果进行了验证。     

基于模糊逻辑推理的汽车故障诊断的研究

针对汽车故障诊断中故障现象与故障原因之间复杂的不确定关系,提出了汽车故障的模糊逻辑诊断方法.给出了模糊逻辑诊断的模糊诊断模型;根据传统方法建立模糊诊断矩阵的不足,提出了采用人工智能的方法,利用专家知识动态建立模糊诊断矩阵的过程.结合实例在计算机上实现了汽车故障的模糊诊断,验证了该方法诊断的正确性.     

工程机械故障诊断方法探讨

对工程机械故障现象进行了分析,运用模糊数学原理建立了故障模糊矩阵、故障诊断的数学模型、理想的故障模式和诊断方法,在此基础上,通过一实例,给出了具体的诊断过程。     

加工中心加速可靠性增长试验中加速应力的选择方法

通过定义故障的特征属性,用特征属性集合来表征故障;利用模糊数学建立了系统故障和故障应力之间的模糊关系;依据专家知识,利用二元排序法求得模糊关系矩阵;利用模糊一致性矩阵求得故障特征属性权重和系统故障权重;根据模糊变换原理,实现了对故障应力备择集的模糊综合评判;解决了加速可靠性增长试验中加速应力选择的问题。以加工中心端齿盘分度式数控转台为例进行了实例分析,得出了对系统故障应力的模糊综合评判结果,选出最优的加速应力组合,并与传统方法进行了比较,证明了该方法的有效性。     

基于模糊关系矩阵的故障征兆群体系研究

在基于模糊关系矩阵的故障诊断理论下,将故障征兆群的概念引入到诊断领域。提出一种基于模糊关系矩阵的故障征兆群体系,并通过实例分析验证了该体系的可行性和有效性。     

基于模糊运算的控制电器元件故障综合评判研究

针对控制电器元件故障发生的模糊性及故障定位中决策因素的不确定性，提出采用模糊评价方法，建立用于描述故障定位的综合评判模型，以实现对故障的定量评估，从而对实现故障定位起到决策指导作用。首先研究了模糊评判模型中因素集和评判集的建立，接着在综合各影响因素后给出了模糊评判矩阵的生成过程，最后将该模型用于航空电器控制元件的故障定位决策中。所建立的模型可以适应不同控制电器元件或不同子系统的故障机理评判及定位研究，研究结果可用于智能型电器控制系统检测用仪器仪表及装置的设计中。     

基于AHP的油田柱塞泵常规故障等级评价方法

针对目前柱塞泵在油田开发过程中存在能耗大、维修频次与费用高、检修点多面广、运行安全系数低等突出性问题,采用了一种基于层次分析法的评判方法对油田柱塞泵进行常规故障等级评价。首先,对柱塞泵现场统计归类的常规故障建立故障分层评价结构模型;其次,将9标度与失效模式影响和关键性分析中的严酷度相对应建立权重矩阵;随后,建立各故障层次的原因集对故障等级的隶属关系生成模糊判断矩阵;最后,利用权重矩阵和模糊判断矩阵进行矩阵相乘运算,得到故障等级评判矩阵,在此基础上与故障量化向量进行综合计算,得到故障等级的量化值来确定故障等级。以油田柱塞泵液力端为对象,采用该故障等级模型,对其进行了实验验证。研究结果表明：该方法在油田现场应用效果明显,大修费用降低20%左右,设备运行时间提升15%,计划维护时间提升25%,为柱塞泵的现场状态监控管理水平提升提供理论依据,具有一定实用价值。     

基于模糊理论的架桥机液压系统故障诊断方法

针对液压系统故障的多发性、故障在封闭回路中的传递性、设备构造的复杂性等特点,结合架桥机液压系统实际运行情况和专业人员经验知识,运用基于模糊理论的架桥机液压系统故障诊断方法,分析了其模糊诊断过程,提出了一种基于时间区间的概率统计法确定模糊诊断矩阵,并采用阈值与最大隶属相结合的诊断原则进行故障诊断,应用实例证明了其实用性和有效性。     

基于模糊积分理论的故障智能集成诊断策略的研究

为有效而充分地利用故障信息以提高诊断精度 ,本文受生物感知系统“先分后合”信息处理方式的启发 ,提出了故障多征兆域集成诊断的诊断思想 ,并对该思想的实现途径进行了研究 ,提出了基于模糊积分理论实现集成处理的可行策略 ,最后就所提出的方法和策略进行了示例研究。     

一种基于聚类的滚动轴承故障诊断方法

近年来,机器学习技术在故障智能诊断领域得到了广泛的应用,聚类作为最主要的无监督学习技术在基于机器学习的故障智能诊断中占有重要的地位。滚动轴承故障诊断中,传统的频谱分析法通常采用共振解调技术,但当内圈、滚动体或多点故障时,产生复合调制,从解调谱线很难分辨故障类型。针对此,提出了一种新的基于模糊聚类的滚动轴承故障诊断方法,该方法以模糊Fisher准则为聚类目标,通过对待测样本与已知状态样本数据聚类,求得待测样本隶属度,进而判断滚动轴承的故障类型。实验结果表明该方法是有效的。     

基于模糊Petri网融合推理的装备故障诊断技术研究

研究了模糊Petri网应用于故障诊断中的正向推理方法,针对某型工程装备液压系统故障的特点,建立了基于模糊Petri网的故障诊断推理模型,并以液压系统压力不足故障为例,探讨了正向推理方法在系统级故障诊断中的应用。实现了故障征兆的信息融合,该推理方法适用于现场的快速故障诊断。     

基于模糊聚类的油田往复压缩机气阀故障诊断研究

往复压缩机气阀是整个机体中故障率最高的部件,针对其故障模式复杂、难以辨识的特点,选取与气阀运行状态密切相关的6个振动参数作为特征参数,采用模糊聚类方法对气阀故障和运行状态进行评判.用现场实际采集的20个样本进行模糊聚类分析,求出故障特征,并与频谱分析和现场实际情况进行比较,聚类结果与实际情况相吻合,证明此方法应用于运行状态评判和挖掘故障特征是有效的.     

模糊数学在阀门故障诊断中的应用

针对阀门故障诊断的复杂性和模糊性，运用模糊数学对阀门的故障症状和故障原因的关系进行了分析，得到模糊关系矩阵，建立了阀门故障诊断的模糊数学模型。通过安全阀的故障诊断实例，验证了模型的可行性和实用性。     

基于模糊神经网络的薄板不同指标裂纹诊断

将采用模糊神经网络的故障诊断技术和诊断模型,利用改进的BP算法对模糊神经网络进行训练,并利用训练好的网络,对悬臂薄铝板仿真裂纹进行了诊断。对悬臂薄铝板裂纹的诊断方法是:首先得到完好板结构和各种仿真裂纹板结构的振型和固有频率,在此基础上提取各种裂纹损伤情况下的五种裂纹诊断指标。将五种诊断指标分成三组,构成三个模糊神经网络,对模糊神经网络进行训练之后,利用训练好的网络对悬臂铝板裂纹进行了故障诊断,将裂纹的诊断结果与实际情况进行了比较,得到了不同诊断指标组合下,不同神经网络的诊断结果。并对不同组别裂纹诊断指标的诊断结果与实际裂纹情况进行了比较。     

减速机故障诊断专家系统的关键技术研究

开发用于减速机故障诊断的专家系统,提供两种诊断方式:基于经验规则的感官现象诊断和基于检测数据的模糊诊断,从而满足不同场合下的故障诊断需要.根据不同产品型号故障特点,对知识库的采用"系列化"设计,并着重讨论采用故障树规则推理和模糊决策技术进行故障推理,发挥它们对不同知识表示时的推理优越性,体现了诊断方法的科学合理性.