引风机调试故障分析及对策

针对引风机振动故障,进行现场测量、数据分析和故障诊断,通过检查证实故障原因。采用装设导流板、加装垫铁及拧紧地脚螺栓等方法,结果证实有效。     

燃气轮机传动箱超扭保护器故障分析

针对某型燃气轮机起动过程中发生的一次超扭保护器故障,提取了故障数据特征,有效指导了故障排查,成功定位故障位置及原因,给出有效解决措施,并通过试验证实了措施的有效性。     

矿用通风机故障的分析与诊断

对矿用通风机故障进行了详细的分类讨论,同时,利用小波神经网络诊断方法从理论上证实了该方法的可行性,并对矿用通风机进行了数值计算,发现利用Sigmoid函数激活神经网络函数后误差分析曲线精度以及收敛性更好,证实了该方法对矿用通风机故障检测的可行性,可为矿区检测通风机及其他设备故障提供依据。     

一起220kV输电线路跳闸故障的智能诊断研究

介绍了输电线路智能故障监测系统在海南电网的应用,结合一起实际220kV输电线路跳闸故障,利用现场监测的故障行波电流计算分析了故障点的精确位置,基于行波电流的波形特征判别诊断了故障性质,现场巡线检查结果结合雷电定位系统监测结果,证实了智能故障监测系统诊断分析的正确性。     

基于Clarke变换的感应电机定子故障检测方法

提出了一种基于Clarke变换的感应电机定子线圈短路故障检测方法．根据Clarke矢量模平方函数导出了与线圈短路故障相关的故障特征,定义了表征故障程度的灵敏因子λ。实验结果证实．将该方法应用于感应电机定子线圈故障检测,可准确检测出反映感应电机在定子线圈短路时的故障特征,方法实际可行。     

一种基于多维特征提取的知识化制造系统故障监测方法

为了减少对知识化制造系统生产故障的误诊和漏诊,本文首先提出了一种新的基于多维特征提取的故障监测方法,该方法先对采集的信号进行多维特征提取,再通过归纳学习建立设备的正常状态空间,并以此来判断设备的故障状态。然后,提出一种故障误判概率控制方法。通过多维特征提取和误判概率控制,可以很好地减少对故障的漏判和误判。仿真实验证实了该故障监测方法的有效性。     

基于模糊熵和分形维数的滚动轴承早期故障检测

滚动轴承是风机、变速箱等旋转机械中最常发生故障的元件,一旦出现故障,将会使得整个系统停机甚至导致灾难性后果。因此,对滚动轴承进行早期故障检测有着重要的意义。本文提出利用模糊熵和分形维数结合的方法对滚动轴承振动信号进行故障特征的提取,利用樽海鞘群算法优化的支持向量机(SSA-SVM)来构建早期故障检测的模型。通过滚动轴承正常运行和早期故障时采样的历史数据,训练和测试早期故障检测模型,可以实现对故障未知的振动信号进行早期故障检测。通过实验,证实了该方法在滚动轴承早期故障检测上的有效性。     

沅江48I-28大型立式离心泵轴瓦的磨损修复

武钢能源动力总厂水站沅江48I-28大型立式离心泵机组电机的上径向瓦出现严重磨损故障,通过对机组结构特点和机组故障停机前异常状况进行分析,得出了机组转子对中状况变化及润滑环境变化是导致机组产生轴瓦磨损故障原因的结论,针对故障原因提出了更换轴瓦、改善机组轴系对中状况和改善轴瓦润滑条件的修复方案,实施该方案后,监测机组各部位的振动和轴瓦状况,证实运行情况良好。     

基于故障波形时频特征配网故障识别方法研究

配电线路故障类型的准确识别可为线路运维人员提供方向性的指导。基于对故障波形时频特征的分析,提出了一种配电线路故障类型识别方法,通过对不同类型故障波形建立模型与理论分析,从时域、频域和电弧3个方面提出可以表征不同故障类型波形特点的特征参量;并提出依据故障波形数据提取特征参量的计算公式,将多参量融合作为依据建立识别逻辑,通过对输入波形数据特征量的检测归类,实现对不同原因引起的配网线路故障类型的自动识别。最终利用美国电力研究协会(EPRI)提供的136组现场故障波形数据对算法进行了闭环控制与验证,结果显示识别成功率达到90%,证实了利用故障波形时频特性实现配电线路故障类型识别的可行性。     

NG25汽轮机超转速跳机的原因分析及处理

根据NG25汽轮机超转速跳机现象,经过对汽轮机调速系统进行静态调试,发现二次油压力不受电液转换器信号控制,判断该汽轮机超转速跳机的原因为电液转换器故障。经过更换电液转换器证实推断正确,为准确及时地处理故障和防止类似故障再次发生提供了理论指导。     

5#机组技术供水减压阀故障原因分析

对5#机组技术供水减压阀的异常开关进行了分析,并在实践中得到了证实,为减压阀的故障维护提供了有力依据。     

转子失稳故障的在线消除

建立了利用锁相延迟反馈控制在线消除转子失稳故障的方法,以支承在滑动轴承上的转子为例,从理论上分析了利用这一方在线消除转子失稳故障的机理,提出了实现途径,并用数值模拟证实了该方法的可行性和有效性。     

盲分离与Hilbert-Huang结合应用于航空发动机振动信号分析

在航空发动机故障诊断中,首要任务是分析故障信号提取故障特征。针对航空发动机非平稳振动信号,提出了利用盲分离(BSS)获得发动机的振源信号,结合Hilbert-Huang变换(HHT)对振源信号进行时频分析提取故障特征的方法。首先利用仿真信号验证了此方法的有效性,然后分析了某航空涡扇发动机空中停车故障并与直接应用HHT分析的结果进行比较,证实了盲分离与HHT的结合能更准确地提取航空发动机非平稳故障特征。     

基于增强最小熵解卷积的航空发动机故障诊断

为有效提取轴承的微弱故障特征,提出一种基于无偏自相关分析的增强最小熵解卷积方法。该方法的滤波器系数的迭代求解中,通过抑制滤波信号中的非周期成分,实现对周期性故障冲击的增强检测,完成轴承故障的准确辨识。仿真信号分析结果表明,所提方法在复杂干扰下仍能准确提取轴承故障冲击序列。航空发动机故障诊断案例分析证实了该方法对复杂机械结构中轴承故障诊断的有效性。     

基于局部投影算法的齿轮故障声信号特征提取

局部投影算法采用延时坐标将时间序列进行相重构,在高维的相空间上采用局部投影的方法将相空间分解成正交的子空间,通过子空间中吸引子特性的不同来分离时序中的背景信号和弱特征信号分量。提出将局部投影算法用于设备故障声信号的降噪,通过齿轮故障信号的特征提取实验证实该方法用于识别设备故障的有效性。     

基于全矢谱的风力发电系统齿轮箱的故障诊断

介绍了风力发电齿轮箱系统变载荷、低转速、工况复杂的运行特点,阐述了风力发电系统齿轮箱的主要故障特征,针对旋转机械单源振动信号信息具有不完善性的缺陷,提出了基于同源信息数据融合的思想,将全矢谱技术应用于风电齿轮箱的故障检测方法。结合北方某风电场19#风机齿轮箱故障检测的实例,将全矢谱技术应用于诊断实例且得到了正确的诊断结果,证实了将全矢谱技术应用于风电齿轮箱检测中是准确、有效、实用的旋转机械故障诊断方法。     

蜗轮蜗杆减速机齿形变化故障特征提取方法研究

为了诊断因蜗轮齿形变化引起的蜗轮蜗杆减速机故障,设计了一种减速机振动信号采集系统。同时,为了从振动信号中提取出故障信号的特征频率,提出了经验模态分解(EMD)与希尔伯特(Hilbert)变换相结合的方法。对正常和有故障两种蜗轮进行的振动测试对比实验结果表明,该方法所得结果与利用JD45+齿轮测量仪测量结果相同。证实了该方法诊断蜗轮蜗杆减速机由蜗轮齿形变化故障的有效性。     

基于ADuC812的航空无刷直流电机电子保护装置

为了提高航空稀土永磁（REPM）无刷直流电动机（BLDCM）的可靠性和维护效率,高效保障电机运行安全,研制了专门针对无刷电机驱动电路逆变桥断相及Hall信号紊乱故障为主要监测对象的保护装置;基于在BLDCM断相及Hall信号紊乱故障发生后,对BLDCM相电流及磁场变化的研究,得出以监控相电流与极性变化并结合Hall位置信号3种参数综合评定的方法来定位故障相的设计思想;实验证实该装置能对故障做出判断、定位并适时保护,诊断与定位故障所需的相关采集数据具有较高的准确度。     

排除转子振动故障的一种方法

本文以某型工业压气机转子的振动故障的分析与排除为例,通过试验、测量与计算,分析了故障的性质,提出了排除故障的技术措施,并通过试验与使用实践,证实了分析与排故的有效性。所述方法对于一般高速旋转机械的振动分析与排故具有普遍意义。     

基于不确定推理的数控机床故障诊断的研究

数控机床一旦发生故障,因其结构复杂性往往花费大量时间寻找根本故障原因。为实现数控机床故障原因的快速准确定位,针对当前数控机床故障诊断技术在实际应用中遇到的问题,提出了一种基于报警号码优先级的不确定推理算法。该算法结果能够随着报警号码优先级的不同而产生变化,并重点分析了不同计算顺序对改进算法可信度计算结果的影响,提出了一种较为合理的计算顺序。最后,以实际数控系统故障为实例,说明了改进算法在数控机床故障实例诊断中的应用,证实了可行性。