隔膜泵锥形阀故障监测系统技术应用

重钢西昌矿业有限公司1000万吨/年钒钛磁铁矿采选扩建工程———尾矿输送系统配套三套大型活塞隔膜泵 设备,该装备进出口压力差较大.隔膜泵长时间运行,锥形阀出现磨损,导致矿浆从高压区泄漏至低压区,影响隔膜 泵正常运行.利用锥形阀泄漏故障监测系统技术,设计一种触发报警系统,该系统通过数据采集、计算和分析,在数 据异常时触发报警系统,让操作人员及时、精确判断锥形阀泄漏故障,从而有效避免因故障发现不及时而导致隔膜泵 锥形阀及箱体被射穿的严重事故,进一步提高设备生产效率.     

基于振动信号的断路器机械零部件故障程度识别

如何有效识别高压断路器机械零部件故障严重程度是目前还未解决的问题,针对该问题,提出一种基于振动信号混沌吸引子形态特性的断路器零部件故障程度识别方法.为了更好地提取零部件早期故障的微弱故障特征,首先将振动信号按照断路器动作时序进行分时分割处理;然后提出一种参数自适应的信号分解方法,将分时振动信号各模态分量自适应地分离出来...     

小波包-最大熵谱估计及其在水轮机故障诊断中的应用

充分利用小波包(WP)的时频局部化分析能力和最大熵谱估计(MESE)的频谱细化优点,提出了一种新的谱分析方法——小波包一最大熵谱估计(WP-MESE)。该方法能对振动信号进行多分辨分解,提取故障特征信息,进而进行精确的频谱分析;并运用此法有效地提取了水轮机轴系动态特性信息。实践证明该法是提取微弱故障信息并进行早期诊断的有效方法。     

ABBACS800变频器报相同代码故障两例

隔膜泵是氧化铝生产的关键设备。某单位隔膜泵为进口设备，配套变频器为ABBACS800系列变频器。2011年以来，该单位相继有两台隔膜泵变频器运行中报“STARTINHIBITFF7A”（可选启动禁止硬件逻辑被激活，检查启动禁止回路门极驱动和防误启动板及相关端子）故障并停机。虽然故障代码相同，但两起故障的故障点及故障现象却截然不同，一起发生在逆变模块，另一起发生在整流模块。本文对这两起故障进行介绍，供同行参考。     

高肇直流极二直流线路电压光电传感器故障及其解决方案

电压波动现象会对直流输电系统的安全稳定运行造成较严重的影响,长期的现场分析研究发现,高压直流输电系统经常出现的电压传感器故障是导致电压波动的直接原因.通过分析光电传感器在高肇直流高压直流分压器中的布局结构,阐述电压波动对高肇直流输电系统控制保护及极控软件监视功能的影响,针对高肇直流极二高压直流分压器二次回路单只传感器故障进行仿真分析,提出一套定位及更换故障光电传感器的参考方法.     

基于ENEMD与Teager能量算子的轴承早期微弱故障特征提取研究

针对经验模态分解(EMD)和集合经验模态分解(EEMD)方法存在模态混叠、噪声残留以及对滚动轴承早期微弱故障特征提取效果不理想的问题,提出一种基于集成噪声重构经验模态分解(ensemble noise-reconstructed empirical mode decomposition, ENEMD)与Teager能量算子的轴承早期微弱故障特征提取方法。首先,使用ENEMD对采集信号进行分解,基于固有噪声分量处理方法实现信号降噪;其次,基于峭度与相关系数的联合准则,提取ENEMD分解的峭度值及相关系数较大的imf分量进行重构;再次,利用Teager能量算子对重构信号进行分析,从而提取到滚动轴承的早期微弱故障特征;最后,基于滚动轴承内、外圈的故障振动信号,开展所提方法与基于EMD和Teager能量算子(EMD-Teager)及基于EEMD和Teager能量算子(EEMD-Teager)方法对比实验。实验结果表明,本方法能有效提取滚动轴承早期微弱故障特征,并取得略优于EMD-Teager和EEMD-Teager能量算子的效果。     

高压电机早期故障在线智能诊断仪的研制

通过对高压电机各类早期故障机理的研究,研制出一种基于数字信号处理技术的高压电机早期故障在线智能诊断仪。主要介绍了该诊断仪的总体结构、测量单元及故障诊断软件系统的设计,并给出了一些早期故障检测的实例。     

基于最优Morlet小波自适应包络解调的弱故障特征提取方法

为自适应实现Morlet小波与故障冲击特征成分的最优匹配,采用基于Shannon小波熵的方法优化带宽参数设计最优Morlet小波。针对最佳尺度求取的难题,利用谱峭度与小波熵均能敏感反映冲击性的特性,提出了基于峭熵比求取最佳尺度。基于此,提出基于最优Morlet小波自适应包络解调的弱故障特征提取方法,该方法首先对信号进行最优Morlet连续小波变换;然后,依据峭熵比自适应地求取最佳尺度并提取最佳尺度的小波系数;最后,对最佳尺度的小波系数取模即可实现对最优频带的包络解调,得到包络谱,从而实现微弱故障特征的提取。实例分析表明:该方法克服了传统包络解调需要人为设定带通滤波器参数的不足,能有效地从强噪背景中提取微弱故障特征。     

基于QH-ITD和AMCKD的滚动轴承故障诊断研究

由于滚动轴承早期微弱故障易受噪声影响导致难以对故障进行诊断。针对原固有时间尺度(ITD)和三次样条插值改进ITD算法的不足以及最大相关峭度解卷积(MCKD)算法的滤波器长度参数选取困难的问题,提出基于四次Hermite插值改进的ITD(QH-ITD)算法和利用变步长网络搜索参数寻优改进MCKD(AMCKD)算法。该方法首先利用QH-ITD算法对原滚动轴承故障信号进行分解运算,然后利用峭度指标和互相关系数筛选相应的分量信号进行重构,再利用AMCKD算法中对重构信号进行降噪处理,最后利用Teager-Kaiser能量算子进行解调处理,提取出故障特征信息并判断故障类型。通过人工模拟的滚动轴承损伤故障诊断实验和全寿命周期的轴承早期微弱故障诊断实验,验证了所提方法可以有效地对滚动轴承的早期微弱故障进行诊断识别。     

自适应最大相关峭度解卷积方法及其在轴承早期故障诊断中的应用

滚动轴承处于早期故障阶段时,特征信号微弱,并且受环境噪声影响严重,因此故障特征提取困难。针对这一问题,提出了基于自适应最大相关峭度解卷积的滚动轴承早期故障诊断方法。利用粒子群算法优良的寻优特性,并行搜寻最大相关峭度解卷积算法的影响参数,自适应地实现最佳的解卷积效果。故障信号通过影响参数优化的最大相关峭度解卷积算法处理后,冲击特性会得到增强,对解卷积信号做进一步包络解调分析,通过分析包络谱中幅值突出的频率成分可最终判定故障类型。仿真和实测信号分析结果表明,该方法可有效提取滚动轴承早期故障微弱特征频率信息。     

基于总变差降噪与RQA的单向阀故障诊断

针对单向阀振动信号易被噪声淹没和故障表征不明显的问题,提出了一种基于总变差降噪(TVD)和递归定量分析(RQA)的单向阀故障诊断方法.首先利用总变差降噪方法对振动信号进行降噪,提高信号的信噪比;然后对降噪后的信号绘制递归图,通过递归定量分析方法提取递归图中的非线性特征参数,并对所提取特征参数进行敏感度分析,找出敏感度较...     

基于变分模态分解与精细复合多尺度散布熵的发电机匝间短路故障诊断

针对多极发电机匝间短路故障诊断与识别难度高的问题,提出了变分模态分解与精细复合多尺度散布熵结合的方法处理发电机定子振动信号.所提方法应用变分模态分解将原始信号分解为多个模态分量,并依据峭度和相关系数原则选取2个不同分量进行信号的重构,应用精细复合多尺度散布熵来进行重构信号的分类及故障识别.对3对极发电机匝间短路故障前、...     

基于COT-SSD的变转速滚动轴承微弱故障诊断

针对背景噪声干扰及转速波动工况下滚动轴承微弱故障识别困难这一问题,提出一种结合计算阶次追踪(COT)和奇异谱分解(SSD)的新型诊断方法。利用COT算法对采集的原始时域信号进行等角度重采样,继而利用SSD算法对重采样角域信号进行处理,通过自适应构建的轨迹矩阵的奇异值分解重组,将角域信号从高频至低频分解为若干个奇异谱分量,利用融合峭度指标筛选最佳奇异谱分量,选定最佳分量后对其进行进一步的包络解调运算,最终通过分析包络阶次谱中幅值突出的成分来准确判定滚动轴承运行状态。滚动轴承内外圈故障实测信号分析结果表明,所提方法能够有效提取出变速工况下滚动轴承的微弱故障特征信息。     

基于平稳小波变换的光伏直流串联电弧故障检测

光伏系统直流串联电弧故障具有随机性和隐蔽性的特点,且容易受到外部环境和光伏系统内部噪声的影响,难以检测。利用小波变换提取的电流时频域特征对电弧故障有很好的辨识度,但面临小波基选取的问题。在采集大量电弧故障数据的基础上,通过小波变换分析和对比实验,提出一种针对常用电弧故障特征指标提取的最优小波基选取方法。通过此方法确定bior4.4小波基为提取电弧故障特征的最优小波基,并由此构建基于bior4.4平稳小波变换的时频域特征。通过对比试验发现,基于bior4.4的时频域特征对电弧故障的辨识度明显提高,且表现出对正常噪声信号的抑制作用。为从多角度反映电弧故障特征,补充时域特征,并与时频域特征结合构成电流特征库,利用随机森林算法实现电弧故障的诊断。电弧故障检测准确率达到98.58%,正常信号的误判率仅为0.76%。     

小波包特征熵提取水轮机尾水管动态特性信息

将小波包多分辨与信息熵相结合,提出了一种故障检测与诊断的方法——小波包特征熵-故障法。首先对采集到的振动信号进行3层小波包分解,在通频范围内得到分布在不同频段内的分解序列,进而建立信号的小波包特征熵向量,选取最能反映故障特征的参数作为特征参数,进行故障诊断识别。以水轮机尾水管压力脉动信号为例,运用此法进行了尾水管动态特性信息提取。试验表明小波包特征熵法是提取故障信息并进行故障识别的一种行之有效的方法,为流体机械的故障诊断开拓了新的思路。     

改进一维卷积神经网络的航空发动机故障诊断方法

针对现有航空发动机故障诊断的1DCNN方法缺乏故障频率多尺度特征提取能力以及对原始振动信号时域特征提取不足的问题,通过融合内嵌多尺度层到双通道1DCNN提出了改进1DCNN的航空发动故障诊断方法。提出了幅值变化速率的方法对振动信号进行时域特征增强,在单通道1DCNN基础上增加幅值变化通道作为第二通道,构建双通道1DCNN,加强1DCNN的时域特征提取能力,再改进多尺度模块为内嵌多尺度层并应用于1DCNN的第一通道,针对航空发动机故障频率域的多尺度特征进行提取。最后将改进1DCNN应用于航空发动机转静碰摩、叶片断裂等故障的诊断,通过对比实验证明了改进1DCNN检测的优越性、抗噪性、泛化性以及改进点的可行性。     

基于MPE局部保持投影与ELM的螺旋锥齿轮故障诊断

针对工业工程各领域广泛应用的螺旋锥齿轮振动信号受环境噪声干扰大,出现故障时信号呈现非线性、非平稳特性,故障特征信息微弱,故障特征提取难、诊断效率低的难题,提出一种基于多尺度排列熵(multi-scale permutation entropy,MPE)-局部保持投影(locality preserving projections,LPP)与极限学习机(extreme learning machine,ELM)的螺旋锥齿轮状态识别方法。首先,构造MPE作为原始高维特征矢量;然后使用LPP对原始高维特征矢量降维,获得最优低维敏感特征矢量,挖掘并保留高维特征矢量的非线性结构特点;最后将所得敏感特征量输入ELM进行识别诊断。该方法应用于3种转速下4种故障状态螺旋锥齿轮的诊断中,并与基于MPE-PCA-ELM与MPE-ELM进行对比识别,结果有效地证明了方法的准确性和优越性。     

基于多尺度熵分析与改进SVM的变压器故障识别

为解决传统变压器故障识别方法提取故障特征难度大、识别准确率低等问题,提出基于多尺度标准差模糊熵( SDMFE) 和哈里斯鹰算法(HHO)优化支持向量机(SVM)的故障识别方法。 首先,采用基于模糊熵的多尺度分析法量化变压器振动信号 复杂的动态特性,提取多时间尺度下的故障特征。 随后,将利用 SDMFE 获得的故障特征输入 SVM 分类器识别变压器不同的故 障。 同时,为了提升 SVM 的识别性能,引入 HHO 算法以自适应、准确地选择 SVM 参数。 最后,利用变压器实测振动信号进行 了对比试验。 与不同的信息熵、不同的优化策略和不同的分类器相比,所提方法取得 98. 56%的最高识别准确度和最好的识别 稳定性。 结果表明所提方法能够有效提取故障敏感特征和准确识别变压器故障状态。