基于模糊理论的柴油机故障诊断专家系统

针对柴油机故障征兆、故障原因及故障机理的复杂性和模糊不确定性,将模糊数学理论与故障诊断专家系统引入柴油机故障诊断。建立故障诊断的模糊模型、模糊隶属度函数,利用模糊产生式系统实现了模糊性知识表达,论述了模糊诊断原则和推理诊断流程,构建了基于模糊理论的柴油机故障诊断专家系统。通过一个具体故障诊断案例证明系统能够快速、准确地推断出故障原因,同时也证明了该方法的实用性。     

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。     

模糊识别在电厂送风机故障诊断中的应用

本文将模糊识别法应用到电厂送风机故障诊断系统中,建立了送风机的故障特征向量、故障模糊向量及模糊关系矩阵,通过模糊识别得出各故障的隶属度,根据最大隶属度原则确定设备具体故障。最后通过具体实例分析证明该方法效果良好。     

基于粗集理论故障特征值提取模糊识别变速箱故障方法的研究

运用粗集理论简化所提取变速箱部分特征值，提高了变速箱故障诊断的效率。将模糊数学理论应用到变速箱故障识别中，模糊故障识别是利用的模糊集合论中的隶属函数及模糊关系矩阵的概念，解决故障与征兆间关系的模糊不确定性进行故障种类的识别。构造隶属函数及分段函数区间的确定是诊断成败的关键。     

输油泵在线监测与故障诊断系统

介绍了一套输油泵在线监测与故障诊断系统的研究思路及其主要研究成果。针对输油泵特点,详细论证了该系统所采用的技术方法和构架组成,构建了智能数据采集模块、监测预报模块、信号分析模块和故障自动诊断模块等。该系统已成功应用于石油输油泵在线监测与故障诊断中,并取得了初步成果。实践证明,该系统能有效地提高输油泵的监测效率和管理水平。     

数控机床液压系统模糊故障树分析与诊断

利用模糊故障树方法构建了数控机床液压系统故障树,利用统计资料,建立故障集度矩阵,通过推论,确立故障原理隶属度,根据最大隶属度原则确定故障原因。该方法能提高故障诊断效率,为故障诊断专家系统的设计提供一种新的推理方法。     

基于FNN-GA融合算法的喷油器在线诊断

依据喷油器开启信号波形的变化规律,探讨了柴油机喷油器故障的产生机理,提出了波形幅度、上升沿宽度和波形宽度等诊断指标.基于模糊推理逻辑和喷油器的工作机理,建立了模糊神经网络(fuzzy neural network,简称FNN)与遗传算法(genetic arithmetic,简称GA)相结合的柴油机喷油器故障诊断模型.以喷油器开启信号的特征参数为基准,建立了故障隶属度和故障类型,制定了柴油机喷油器故障诊断的模糊推理逻辑.运用FNN-GA融合算法,依据不同故障的喷油器开启信号对喷油器故障进行了诊断,对故障模式进行了判别,提出了柴油机喷油器故障的在线诊断策略,并进行喷油器电磁阀驱动电流的故障试验.结果表明,所设计的柴油机喷油器故障诊断模型合理,验证了诊断策略具有较好的分辨率,可用于喷油器故障在线诊断.     

长输管道输油泵离线监测与诊断关键技术研究及应用

随着长输管道离心输油泵机组运行时间增长，输油泵机组疑难故障层出不穷，尤其是多倍频故障特征和滚动轴承故障持续增加，使用常规故障诊断方法进行常见故障的图谱比对已显得越来越不适应故障的精确诊断业务。通过离线监测手段，对倍频特征频谱故障特性进行研究，找到了精确诊断轴承跑圈、转子不平衡和流体不均匀激振等故障的方法。对轴承加速度峰值(冲击脉冲)故障特征进行研究，找出了快速诊断滚动轴承故障的方法。     

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.     

飞行试验中转子故障模式的模糊识别方法

故障模式的识别是工程实际中进行故障诊断的一个难点,对此提出了将模糊方程应用于飞行试验中航空发动机转子故障模式识别的方法.简要介绍了模糊方程的基本原理,根据飞行试验的工程特点,定义了故障模式和故障特征向量,建立了隶属度矩阵.最后利用实测飞行故障数据对该方法进行了验证并取得了良好的效果.     

油田站场输油泵模糊安全评价

输油泵机组作为输油站场的核心动力设备,负责为原油提供压能。现以某输油站场输油泵机组为例进行安全评价,根据故障模式、原因及影响分析对输油泵机组进行部件划分,分析输油泵机组的故障模式,建立输油泵机组的安全评价体系,应用模糊关系矩阵,采用层次分析法确定指标因素权重,最后模糊综合评价输油泵机组,确定出该输油站场6台输油泵机组的安全等级及各指标因素权重值,针对故障影响分析提出改进措施。     

Rough set based rule learning and fuzzy classification of wavelet features for fault diagnosis of monoblock centrifugal pump

The fault diagnosis problem is conceived as a classification problem. In the present study, vibration signals are used for fault diagnosis of centrifugal pumps using wavelet analysis. Rough set theory is applied to generate the rules from the vibration signals. Based on the strength of the rules the faults are identified. The different faults considered for this study are: pump at good condition, cavitation, pump with faulty impeller, pump with faulty bearing and pump with both faulty bearing and impeller. However, the classification accuracy is based on the strength and number of rules generated using rough set theory. Wavelet features are computed using Discrete Wavelet Transform (DWT) from the vibration signals and rules are generated using rough sets and classified using fuzzy logic. The results are presented in the form of confusion matrix which shows the classification capability of wavelet features with rough set and fuzzy logic for fault diagnosis of monoblock centrifugal pump.     

SEQUENTIAL DIAGNOSIS FOR A CENTRIFUGAL PUMP BASED ON FUZZY NEURAL NETWORK

A sequential diagnosis method is proposed based on a fuzzy neural network realized by ＂the partially-linearized neural network （PNN）＂, by which the fault types of rotating machinery can be precisely and effectively distinguished at an early stage on the basis of the possibilities of symptom parameters. The non-dimensional symptom parameters in time domain are defined for reflecting the features of time signals measured for the fault diagnosis of rotating machinery. The synthetic detection index is also proposed to evaluate the sensitivity of non-dimensional symptom parameters for detecting faults. The practical example of condition diagnosis for detecting and distinguishing fault states of a centrifugal pump system, such as cavitation, impeller eccentricity which often occur in a centrifugal pump system, are shown to verify the efficiency of the method proposed in this paper.     

基于小波包分解与DAG SVM的柱塞泵故障诊断

针对柱塞泵检测诊断中故障特征模糊、成因复杂、难以准确定位的问题,结合决策树与支持向量机提出一种基于小波包分解与DAG SVM的柱塞泵故障诊断方法。该方法预先对所用C SVM和RBF核函数的参数进行优化,而后采用db5小波包对泵体振动信号进行三层分解以提取特征向量,将特征向量输入支持向量机完成其训练及模式识别过程。同时设计了柱塞泵故障诊断的一体化装置,通过模拟不同故障,利用已知故障样本完成支持向量机的训练过程,进而对待测样本进行故障模式识别。诊断结果与样本已知状态相符,验证了该方法的准确性。     

基于神经网络的海上离心泵智能预警诊断技术研究

海上石油的发展将推动智能油田建设,加快数字化能力提升.针对海洋石油的开采环境和机组特点,建立了海上离心泵的在线监测系统.设计基于神经网络技术的智能预警诊断算法模型,与海洋石油设备在线监测系统进行融合,搭建基于在线监测和神经网络的海洋石油关键机泵的智能诊断系统.通过实验测试和应用测试表明,该模型能够可靠地实现对海上离心泵...     

基于递归定量分析的液压泵故障识别方法

提出了一种局部投影消噪和递归定量分析相结合的轴向柱塞泵故障识别方法。以轴向柱塞泵故障振动信号为研究对象，首先用局部投影消噪方法对振动信号进行消噪；其次对消噪后的振动信号绘制递归图，进而通过递归定量分析对递归图所反映出的系统动力学信息进行特征提取，选择确定率（DET）和递归熵(ENTR)2个特征构成特征向量，构成故障特征样本；然后通过核模糊C均值聚类(KFCMC)方法对训练样本进行聚类,进而依据最小欧氏距离准则对测试样本进行故障识别；最后，将递归定量分析方法和相空间复杂网络定量特征方法进行对比。结果表明，基于递归定量分析的轴向柱塞泵故障识别方法具有更高的故障确诊率。     

基于模糊综合评判的飞机液压泵故障预测

针对飞机液压泵故障难以准确预测的技术难题,提出了基于模糊综合评判和层次分析法的飞机液压泵故障预测方法。根据液压泵的工作机理及形成机制,分析液压泵在运行过程中的几种常见故障形式,得到液压泵常见故障模式和故障因素集,采用层次分析法计算故障预测中的各项权重,运用模糊综合评判法对液压泵的故障进行预测。以某型飞机液压泵为具体研究对象,对提出的方法进行试验验证。结果表明,该方法能够实现飞机液压泵故障预测的效能,对其他航空设备的故障预测也具有良好的应用前景。     

基于LabVIEW的油田注水泵机组在线远程监测系统

设计了基于LabVIEW的油田注水泵机组在线远程监测系统,利用加速度传感器和热电偶传感器采集机组振动和温度参数,利用网络技术和数据库技术,利用编制的软件对信号进行远程传输、实时监测和故障诊断,实现对多级离心式注水泵机组在线远程监测和故障诊断。极大地提高了注水泵机组的测试与故障诊断的时效性。     

液压泵恒流控制的神经网络实现方法及应用研究

提出一种采用神经网络辨识负载流量原理实现液压泵恒流量调节的新方法。结合此方法,提出在种基于模糊神经网络的恒流量调节泵智能学习控制方法,并将其应用于电液比例恒流量调节轴向柱塞泵的控制,改善了该泵的控制品质。