基于神经网络的机械设备故障诊断技术

阐述了神经网络故障诊断的基本原理及其与传统故障诊断的关系,分析了神经网络技术在故障诊断中的应用现状,探讨了该领域的发展前景,指出了运用神经网络技术进行故障诊断需要解决的若干问题.     

解析故障诊断技术在给排水设备状态维修中的运用

随着科学技术不断的发展,设备诊断技术也在不断的发展,并受到越来越多厂家的好评,给排水企业也不例外。目前来看,故障诊断技术已经在给排水设备状态维修中得到了应用,尤其是振动故障诊断技术的应用。然而故障诊断维修技术在实际应用过程中却容易受相应因素的影响,而使其不能正常运行。为了使故障诊断技术更好的在给排水状态维修中应用,有必要对故障诊断技术和设备状态维修故障诊断技术概况、振动诊断技术优势及振动故障诊断技术在给排水设备中的应用进行相应分析。     

包络分析在齿轮箱故障诊断中的应用

介绍了设备状态监测和故障诊断技术发展和齿轮箱故障诊断技术的特点.阐述了包络分析的基本原理及其在机械故障诊断中的应用,重点分析了包络分析方法在齿轮箱故障诊断中的应用.通过对齿轮箱轴承故障诊断的实例分析,论证了包络分析在机械故障诊断领域是一种极其有效的工具.     

基于EWMA-BN的冷水机组故障诊断策略

为提高冷水机组故障诊断的准确度,本文提出一种基于EWMA-BN的冷水机组故障诊断策略。EWMA-BN模型通过EWMA控制图进行故障检测,以其控制限为阈值将各性能指标的故障数据分为高、低、正常3种状态,通过概率统计获得条件概率表,将条件概率表和由专家知识获得的先验概率表输入BN进行故障诊断。利用实验数据从输入模型的证据节点数量、顺序及完整性等方面分析该模型的故障诊断特性。结果表明:EWMA-BN方法对冷水机组常见故障的诊断效果显著,后验概率值(故障诊断结果)均大于0.85,且输入模型的证据节点越多,故障诊断结果越准确,但证据节点输入模型的顺序对最终故障诊断结果无任何影响;对不确定、不完整信息的利用进一步提高了模型的故障诊断能力。采用ASHRAE Project提供的数据对EWMA-BN模型进行验证,故障诊断结果良好。     

刍议电子电路故障诊断与处理

电子电路故障诊断属于一门集多种专业技术于一身的综合性技术,现代电子电路故障诊断技术已有几十年的历史,已经取得了非常理想的成效。本文通过对电子电路故障诊断特点的分析,探讨了电子电路故障诊断及处理方法,希望对相关行业有所借鉴。     

基于关联规则分类的冷水机组故障诊断研究

鉴于现有基于数据驱动的故障诊断方法多以黑箱模型为主,诊断过程和结果难以解释的问题,本文提出一种基于关联规则分类的冷水机组故障诊断和故障作用机理解释的方法,在保证较好故障诊断精度的前提下,利用故障诊断模型中的规则库对诊断过程进行逆向分析,解析故障作用机理和模型的诊断过程,提升了基于数据驱动的故障诊断方法的可靠性。通过ASHRAE研究项目1043的实验数据对该方法进行验证。结果表明,基于关联规则分类的冷水机组故障诊断方法可以有效地识别7种典型冷水机组故障,平均故障诊断准确率高达90.84％。此外,提取的规则能够较好地吻合制冷原理及热力学相关知识,可用于故障作用机理分析与故障诊断的进一步研究。     

基于人工智能的油液污染故障诊断方法研究

分析研究现代智能故障诊断技术,探讨人工智能技术在油液污染故障诊断方面的应用,使油液污染故障诊断更为科学、准确、有效。提高液压系统的可靠性。     

专家系统与测试技术的应用动力系统故障诊断

本文主要讨论动力系统故障诊断的特点,故障关系的描述及故障诊断策略,提出了一种基于层次诊断模型的框架结构的规则集表示方法完成了一个动力系统的故障诊断。     

基于自动测试系统的数字电路板测试与故障诊断

文章讨论了数字电路板故障诊断的原理和方法,介绍了自动测试系统在数字电路板测试与故障诊断中的应用,阐述了运用自动测试系统进行电路板故障诊断的结构。     

现代故障诊断技术研究综述

在简单介绍故障诊断技术发展的基础上,将故障诊断技术分为基于模型、基于信号、基于知识和基于智能优化4类,并对每类故障诊断技术中重要方法的原理、优缺点和研究现状进行比较分析,最后从复合智能诊断技术、远程协作诊断技术、智能仿生诊断技术3个方面,对现代故障诊断技术的发展趋势和亟待解决的问题进行分析与探讨,给出分类图,提出故障诊断领域将来的研究发展方向。     

定频涡旋压缩机常见失效形式分析

压缩机是空调的心脏,本文就商用空调涡旋压缩机常见的失效形式做简要分析,以提高商用空调系统的可靠性.     

基于Boosting的多联机制冷剂充注量故障诊断集成模型

多联机空调系统被广泛用于各种公共建筑物,一旦发生故障会导致舒适性降低,能耗增加。制冷剂充注水平是影响空调系统高效运行的重要参数。本文提出一种基于Boosting集成算法的故障诊断模型,以制冷剂充注量故障为研究对象,将逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机和BP神经网络等5个基分类器集成,使用卡方检验进行特征选择,并使用制冷、制热模式的实验数据建立诊断模型。结果表明:基于Boosting的集成模型能高效检测多联机制冷剂充注量的故障,准确率高达96. 8%,相比于传统故障检测方法,大幅提高了诊断模型的响应速度、准确度和实用性。     

基于区块链技术的空调产品电子病历共享方案

随着空调领域大数据和智能化的飞速发展,良好的数据管理模式变得十分重要.本文首次提出一种将区块链作为底层技术的空调产品电子病历共享方案,旨在构建一个去中心化和第三方信任的空调病历信息共享平台.通过运用哈希计算、非对称加密和全网共识等技术,达到对空调故障病历数据的全网可信,突破个人、企业之间的信任壁垒.研究表明:基于区块链...     

应用VB开发制冷系统故障诊断专家系统

专家系统在制冷空调领域的开发应用比较多。本文介绍了用VB开发制冷系统故障诊断专家系统，着重介绍了其核心部分：知识库和推理机的开发。     

基于改进主元分析方法的空调系统传感器故障检测和诊断研究

传感器在空调系统中主要起着监测和控制的作用,影响空调系统的正常运行,从而带来能耗增加等不良影响。本文提出了结合小波变换的数据优化,以及基于神经网络的故障诊断优化的改进主元分析方法,用于空调系统传感器故障检测和诊断研究。通过对比数据优化前后主元分析的结果,发现同样0. 850 0累计贡献率原则上,采用小波变换去除噪声后,主元个数减少了两个,蒸发器进口温度传感器的固定偏差、漂移、精度下降等故障检测效果分别提升了0. 020 7、0. 020 8、0. 041 5,风量传感器固定偏差故障检测效果提升了0. 160 6。为了进一步找出故障源,在小波变换和主元分析的基础上,将求得的主元作为神经网络的输入,对5个传感器固定偏差故障进行测试,故障诊断结果分别为0. 766 7、0. 866 7、0. 900 0、1. 000 0、1. 000 0。     

制冷系统泄漏的原因分析与处理办法

制冷系统泄漏是空调制冷设备运行中较为常见的故障,一旦发生不仅会影响设备的正常使用,而且还可能造成压缩机的严重故障,从制冷系统的密封方式入手,分析了导致制冷系统密封失效的原因,以及不同工况下制冷系统泄漏的判断方法,在此基础上提出了一种处理制冷系统泄漏故障的作业方法及作业程序。     

铁路客车空调通风机常见振动故障诊断

介绍了铁路客车空调通风机各种常见振动故障以及进行故障诊断的常用方法与一般过程;分析了诊断过程中如何布置测点、如何进行测量参数的选择;用频谱分析(FFT分析)法对某车辆空调用离心通风机进行了故障诊断实例说明。     

人工神经网络应用于空调系统故障诊断的研究

本文首先介绍了人工神经网络的基本原理,然后详细介绍了反向传播算法(BP),最后研究BP算法在空调系统故障诊断方面的应用.     

深圳某冰蓄冷中央空调系统运行模式及控制方式分析

以某冰蓄冷中央空调系统为例,详细分析冰蓄冷中央空调系统的几种运行模式及相应的控制方式,合理的控制方式能够最大限度地降低冰蓄冷中央空调系统的运行费用。     

基于PCA-Clustering的压缩机回液故障诊断

在多联机(VRF)空调系统中,压缩机回液将导致能量损失。本文结合大数据提出了一种基于PCA-Clustering的压缩机回液故障诊断的方法。首先提取出故障相关变量,并通过数据预处理,剔除异常值与空值;然后将处理后的数据进行主成分分析(PCA),获取降维后的新主元变量数据;最后将新的主元变量进行聚类分析(Clustering analysis)得到回液故障数据分类标签。结果表明:该方法能够在数据标签未知的情况下,较好的区分不同类别的压缩机回液故障及正常数据,使压缩机回液故障诊断率达到94.29%。