柱上开关状态监测与故障诊断技术研究

针对传统柱上开关监测与故障诊断技术存在硬件设备不够完善、监测时间长、监测精度低的问题,采用储存电能电动机状态监测装置和多分类柱上开关状态故障诊断算法模型对现有方法进行了改良。构建出了具有数据采集模块、数据传输模块、数据计算模块、用户服务模块的柱上开关状态监测系统。对于所收集到的柱上开关状态监测数据进行深入的分析与计算,从而实现完善的监测硬件设备,较短的监测时间以及很高的监测精度。通过实验表明,本设计最低监测精度可达95%,在小数据量数据包最快所需监测时间只要10s。     

振动监测保护故障诊断系统的应用

为提高诊断装置状态监测与故障诊断结果的可靠性和准确性,设计开发了一种基于人工智能和专家系统技术相结合的振动监测保护和故障诊断系统。具体分析了系统的应用现状,分别阐述了EN9000智能在线振动监测保护系统和EN8000智能故障诊断系统的设计方法和主要功能。这两套系统已在国内外300多套设备上得到成功应用,对保证设备安全可靠地运行,减少判断故障的时间,提高设备管理维修水平起到了重要的作用。成功的运行经验,对同类及其他类似系统有着推广借鉴的意义。     

嵌入式状态监测与故障诊断装置的设计

将工业以太网技术应用于工业设备监控系统,实现了基于32住高性能处理器AT91RM9200的嵌入式远程状态监测与故障诊断装置,它是机电设备状态监测与故障诊断系统的核心部分.该装置通过工业以太网协议(EtherNet/P)来实现DeviceNet和以太网的连接,移植linux和boa建立了基于网关的网络服务器,采用动态网页技术和B/S架构的UDP Socket通信技术采实现动态实时的网页显示.     

设备状态监测与故障诊断软件系统国内领先

设备状态监测与故障诊断软件系统国内领先曲阜师范大学和梵州矿务局兴隆庄煤矿研究的“设备状态监测与故障诊断计算机软件系统”，在应用数学方法的综合性和系统功能的多样性等方面处于国内领先地位，已由专家通过了技术鉴定。这项成果实现了设备状态监测与故障诊断的统计...     

基于解析模型的石化装置状态监测系统研究

由石化生产测量数据推理设备运行状态,可以提高设备故障预测和事故分析的能力.基于解析模型建屯了石化设备的状态监测系统,提出了设计和运行模式下状态监测的具体构建方法.应用物料衡算、热量衡算、动量衡算和相平衡方程建立解析模型.选择欧拉法为模型算法,形成的石化设备模块可以系统、机理地分析设备内部运行状况.由SQL Server数据库获取石化装置在线操作数据,由解析模型预测设备内参数变化趋势,从而实现状态监测.状态监测分为设计和运行2种模式,前者给定解析模型输入数据和模型参数,后者显示设备状态.开发了石化装置状态监测系统软件,系统采用模块化思想进行构建.用VisualC++ 2005分别开发了模型运算模块、设计模式界面和运行模式界面,形成了独立的DLL库函数,可供系统主程序按照用户需要来调用.针对换热器等5类设备实现了具体设备的状态监测功能,结果表明该软件可以帮助操作人员分析设备内部状况,很好地起到了故障诊断的作用.     

基于聚类支持向量机的船用污水处理装置故障诊断

针对船用污水处理装置状态监测与故障诊断问题,提出了一种聚类支持向量机的故障诊断算法模型。该算法模型首先采用神经网络聚类算法将设备监测状态样本空间聚类分析出正常与异常子空间,再对异常子空间构造多分类支持向量机对故障进行诊断识别。该算法模型避免了盲目故障分类,提高了分类性能。通过对某船用污水处理装置实测样本的训练和检验表明,该算法具有较好的泛化性和推广能力。     

分布式机载风电振动信号采集系统设计与应用

针对风电设备分布广泛、振动信号采集困难、监测数据处理要求高等特点,基于分布式风机在线监测的通用架构研发了一种能够安装于风机各关键部位的小型机载分布式风电状态监测装置,就系统设计中遇到的如硬件选型与架构设计、信号采样逻辑控制与处理、风机信号特征选择、上位机通信报文设计等关键问题进行了深入研究,并将该系统应用于实际风场的设备监测与故障诊断环境,验证了该装置的可靠性、有效性与可拓展性.     

基于并行口的设备状态监测与故障诊断系统的设计

基于计算机通用并行口的设备状态监测与故障诊断系统具有采集与数据传输速度快,控制方便等优点.以电机状态监测与故障诊断系统为例,分析了基于通用计算机并行口的状态监测与故障诊断系统电路设计方法.     

某型复杂装备车载状态监测系统设计

某型复杂装备现有设备监测数据达不到对全车的故障诊断与健康状态评估所需数据的要求,通过分析其整车电气信号,为满足复杂装备对整车数据的监测需求,设计了车载状态监测系统;给出了车载监测系统的总体架构,对综合控制处理电路、实时数据采集处理电路、总线数据监控电路和车载显示系统硬件进行了设计,设计了车载采集与报警系统和显示系统软件,最后对系统进行了车载测试,表明系统能够对复杂装备的实时运行状态进行监测,完成基本的故障诊断功能,为早期发现故障缺陷,提出处置措施,开展系统健康管理提供了条件.     

基于预知维修的开放式状态监测系统的实现

在“预知维修”的设备管理体制的构想下,构建了一种基于因特网、面向设备管理的开放式机械设备状态监测与故障诊断系统,该系统在建立远程专家状态监测与故障诊断体系的同时,与企业设备管理信息系统有机地融合,可以为设备管理部门及时提供现场设备运行状况,并通过设备故障诊断网和设备管理信息网实现了设备管理和状态监测的无缝结合。详细地介绍了系统的构成方式和思路,并通过天津某大型电厂的应用证明了它的实用性和准确性。     

大型机电设备故障诊断装置的实现

为了解决大型机电设备电控系统故障诊断的难题，分析了采用分布式控制方式和模块化结构设计出的一种便携式电控系统故障诊断装置的硬件，介绍了利用多媒体技术的专家系统，该装置成功地解决了大型机电设备电控系统故障排除的难题，并且也可作为其它大型机电设备电控系统进行故障诊断的参考。     

基于底层驱动的故障诊断软件设计

在Windows系统中,PCI/CPCI总线模块的故障诊断实时性较差。为此,提出一种基于底层驱动的故障诊断软件构建方法。将虚拟诊断驱动作为软件底层,使用DriverWorks的核心层类实现设备枚举、设备资源初始化等功能,通过状态寄存器实时监控设备的工作状态,结合中间件和应用软件完成对设备的故障诊断。实验结果表明,该软件运行稳定,实时性较好,且诊断功能可随意扩充。     

基于FMEA的船舶设备故障信息处理系统

基于FMEA的船舶设备故障信息处理系统是船舶设备故障信息的综合管理系统。该系统辅助用户将船舶设备的系统组成、可靠性模型、故障模式及影响分析以及设备使用故障等船舶设备故障信息快速录入集中式数据库服务器,在故障信息处理中心进行统一的数据管理和分析,进行辅助故障诊断和故障影响分析以及故障预测的计算和分析。通过对船舶设备故障数据进行综合管理和分析,为日常使用过程中的故障处理提供辅助建议。     

在线监测与故障诊断在大型复杂设备管理中的应用

阐述在线检测与故障诊断的机理与策略,系统构成及其在钢铁企业中的实际应用。提出了在线监测与故障诊断应用于大型复杂设备维护对提高诊断水平、探索设备管理制度创新具有一定的现实意义。     

基于云服务器的旋转机械在线监测诊断系统设计

以LabVIEW为开发平台,介绍了基于云服务器的在线监测及故障诊断系统的设计方法。该系统采用租用云服务器的方式,减免了对监测过程大数据的维护和管理;采用分布式设备振动数据采集器方式采集振动数据,实现设备分布式管理;开发数据采集存储软件,可视化操作;结合客户端软件和Web网页操作开发状态监测和故障诊断系统,通过监测系统发现设备异常情况,发出警报通知现场人员,通过诊断系统对故障数据进行详细分析,定位设备故障,及时采取保护措施,减少经济损失。     

基于LoRa的自动气象站故障诊断装置的设计与实现

为了改善人工定位设备故障难度高、耗时长的问题,设计了一款基于LoRa无线通信技术的自动气象站故障诊断装置。该装置包含4个监测单元和1个主控单元,通过STM32系统实现对相关信号的采集和处理。其中,4个监测单元分别布设在自动气象站的各关键组成部分,可采集相关供电信号、传感器输出信号和工作状态信息等,并通过LoRa通信将信息无线传输至主控单元。主控单元则对信息进行汇总和分析,结合其内置的故障综合诊断方法来定位出故障发生的准确位置,并经HMI屏幕输出定位结果,以协助业务人员及时排除故障。经测试表明,该装置能够实现自动气象站故障位置的自动判定,可大幅缩短故障排除耗时,提高装备保障效率。     

基于本体的移动通信基站故障诊断研究

在对移动通信基站结构及故障分析的基础上,提出将本体用于基站故障诊断的思想。建立移动通信基站知识库,该知识库由设备功能本体、设备本体和设备龊障本体构成,通过将当前状态和知识库中知识进行匹配,判断出设备的状态,给出其深层次的原因,并决定是否更新知识库。最后经protege3．1．1仿真证明,该方法不仅利于移动通信基站领域知识的共享,提高故障诊断效率,而且利于知识库的扩充。     

基于深度学习的数字化装备故障诊断研究综述

数字化装备具有结构复杂、技术密集、信息化程度高等特点,传统的故障诊断方法需要拆装的部件多、故障定位准确率低,而深度学习能够从装备原始数据中挖掘有价值且敏感的特征,适合用于数字化装备的智能故障诊断;为此,首先进行了部队数字化装备故障诊断的现实困境和挑战分析,阐述了国内外数字化装备维修保障的研究现状,而后总结了装备故障诊断的主要方法和研究应用进展,重点将深度学习在装备故障诊断领域的研究成果进行了梳理,最后结合实际提出了基于深度学习方法实现数字化装备故障诊断的3种研究思路。     

机电类特种设备启动装置故障检测系统设计

当前故障检测系统检测速率和检测精度较低,稳定性较差,不能及时准确地检测出特种设备启动装置的故障。提出设计机电类特种设备启动装置故障检测系统。根据故障检测系统需求,对故障检测指示单元和数据处理传送单元两大主要硬件部分进行改进;依据骨架理论,对故障检测指标进行提取,计算故障检测频率,实现软件部分的故障检测功能,完成机电类特种设备启动装置故障检测系统的设计。实验结果表明,该系统检测速率高,检测精度高,系统稳定性好,运行能耗低。     

基于MapReduce并行处理的机电特种设备故障诊断系统设计

针对直流接地故障检测系统检测结果误差大的问题,提出了基于MapReduce并行处理的机电特种设备故障诊断系统设计;根据系统总体架构,将硬件结构分为故障检测显示单元和数据处理及传输单元;整流电流,使用二极管整流装置设计集流故障检测指示电路;采用多层差分电路获取脉冲信号,以低电平电压位置的故障检测器作为检测点,设计电流突变检测模块;使用DH08型号开关状态检测模块,具有8路交流输入,由此检测设备断电故障;选配6AU1410-0AB00-0AA0型西门子报警模块,对故障点进行报警处理;设计MapReduce执行流程,分析4个MapReduce作业训练过程,计算数据属性特征词在每个故障类中的频率值,由此完成故障诊断;以轴承故障为例,进行实验验证分析;由实验测试结果可知,该系统与实际波形差别较小,其对A相、B相C相电流短路故障诊断的时间点波形变化与实际曲线基本一致,在0A附近波动,说明该方法具有精准检测结果,能够为机电特种设备广泛应用提供设备支持。