基于模糊推理的机械故障智能诊断系统

提取反映机械系统故障状态的特征向量,并利用模糊推理技术诊断机械系统的各种典型故障。提高了故障诊断的自动化水平和诊断结果的准确性。     

汽车发动机机械系统故障诊断分析

汽车发动机的可靠性和故障率直接影响着行车体验,适时地进行发动机机械系统故障诊断分析可以有效地提升其可靠性、降低其故障率。以事实经验为基础进行的诊断分析方式,往往在定位故障问题的精确度,以及对故障的维修度上有所欠缺。基于此,本文进行汽车发动机机械系统故障的诊断分析。首先概述汽车发动机机械系统故障诊断分析的基本流程以及方法,其次根据发动机机械故障的损伤类型,并提出相应的故障诊断以及故障维修的策略。     

汽车发动机机械系统故障原因及诊断分析

随着时代的发展,汽车的普及率逐渐提升,而汽车的使用体验感主要受到汽车发动机稳定性和故障率的影响。传统的人工诊断故障的方式难以降低汽车发动机的故障率以及提高维修精度等。为了降低汽车发动机机械系统故障,提高故障检测精准性,对汽车发动机机械系统故障原因进行诊断分析。文章介绍了汽车发动机机械系统;从多个方面分析了汽车发动机机械系统故障分类及原因,最后阐述了汽车发动机机械系统故障检测技术,从而明确了发动机故障诊断的整体思路与技术发展走向。     

数控机床机械系统故障的探讨

数控机床机械系统故障是数控机床在生产操作过程中,常见的故障种类之一。数控机床加工精度达不到要求,机械系统部件发生损坏以及机床运转发出噪声等,严重影响企业正常生产。了解数控机床机械故障发生的原因,掌握数控机床机械系统故障诊断技巧以及维修的方法是非常必要的。     

大数据处理环境下大型机组设备故障可视化诊断方法研究

为了提升大型机组设备故障信息的提取效率,实现故障可视化诊断,提出大数据处理环境下大型机组设备故障可视化诊断方法。采用基于工作变形分析( ODS )的振动可视化技术完成大型机组设备的振动分析,获取设备不同模态下的故障频率响应信号,并将其频率谱作为故障特征,利用模糊减法聚类算法获取故障诊断结果;并利用三维平行散点图与人机交互将故障诊断结果可视化呈现。测试结果表明,该方法可通过数据聚类有效完成大型机组设备故障诊断,并且具备较好的可视化效果,可满足大型机组设备故障的可视化需求。     

基于ARM的便携式导弹武器液压系统故障诊断仪设计

为提高导弹的生存能力,设计一种基于ARM1176JZF-S内核和Linux操作系统的便携式导弹武器液压系统故障诊断仪。介绍了系统的软硬件架构,并详细讨论了信号采集、A/D转换、供电方式、故障诊断算法、用户界面等关键技术。该系统通过采集液压系统的压力、流量、温度、振动等信号对液压系统故障进行诊断,采用基于案例和神经网络的混合推理机制作为故障诊断方法。应用结果表明,该诊断仪能够快速、有效地实现液压系统的故障诊断。     

大型旋转机械状态组合预示模型研究

大型旋转机械的状态预示技术是实现设备状态维护的关键,针对大型旋转机械的几种典型趋势,提出支持向量机(support vector machines,SVM)进行系统故障趋势预示的模型,采用BP(back propagation)神经网络模型和SVM模型对不同的趋势进行预测,结果表明SVM模型具有预测精度高的特点.在以上研究的基础上,提出一种新的旋转机械系统状态组合预测模型.该模型采用振动烈度和特征频率分量作为预测机械系统状态的敏感因子,采用从时域到频域、频域到时域,构建旋转机械状态预测的组合模型.将基于SVM的组合预测模型应用于旋转注水机组的状态预测,取得较好的预测效果.     

一种新的机械系统故障分类器

提出了一种利用支持矢量机对机械系统故障进行分类的新方法;以二值分类为基础,开发了基于支持矢量机的多值分类器。并以齿轮的多种故障分类为例,进行了实际应用验证。结果表明,该方法具有很好的分类能力和较高的计算效率,不需要对原始数据进行预处理就可达到满意的效果,适合于机械故障诊断中的多故障分类。该方法的应用,为故障诊断技术向智能化方向发展提供了新的途径。     

征稿简则

1《机械强度》是中国机械工程学会、郑州机械研究所主办的公开发行的学术与技术刊物。主要刊载机械、强度、振动及材料强度的研究与应用领域具有创新性、经济意义和实用价值的论文、综述或阶段性研究成果简报。其范围:机械结构强度、微电子机械系统(MEMS)、可靠性、优化设计、机械设计、计算方法、疲劳、损伤、断裂、振动、噪声、故障诊断与监测、测试技术、检测与评价、测试仪器、实验应     

改进小波包与RBF网络在轴承诊断中的应用

基于故障轴承的特征提取,提出一种基于小波包与径向基RBF神经网络相结合的故障诊断方法,克服了以往常用诊断方法中的小波BP神经网络网络收敛慢、训练时间长、而且常常陷入局部极小点的缺点。采用小波滤波技术对采集到的滚动轴承振动信号进行滤波处理,利用小波包分解获得滚动轴承振动信号的特征向量作为故障样本对RBF网络进行训练,进行了详细的故障诊断试验研究。实验结果表明训练好的RBF网络能够很好地诊断出轴承故障类型,故本方法在旋转机械故障诊断方面具有良好的应用价值。     

基于DASP的海水马达振动分析和故障诊断研究

基于DASP虚拟仪器测试平台,依托机械振动理论和设备故障诊断技术,结合海水柱塞马达振动信号采集及分析处理手段,搭建了海水柱塞马达的故障诊断实验系统。通过对海水柱塞马达在正常和故障两种状态下振动信号的时域分析与频谱分析,得到了海水柱塞马达配流盘“气蚀”损坏典型故障的识别特征,从而对柱塞泵/马达的故障机理和故障诊断有了更深入的了解。将基于DASP的测试技术应用于海水柱塞马达的振动测试,不仅能够获得海水柱塞马达振动的实时测试信号和振动特性图谱,还可获得振动机理分析所需的更高的测试精度和效率,在工程实践中具有较好的推广价值。     

BP神经网络技术在雨刮电动机故障诊断中的应用

在电动机故障诊断技术中,最能全面反映电动机运行状态的唯独有振动信号。因此,提出一种基于小波分析和BP神经网络的电动机故障诊断方法。首先该方法采用小波包分析对振动信号消噪滤波并计算频带能量,随后根据振动信号大小提取其能量特征值,并以此建立电动机故障诊断的BP神经网络模型,再以Matlab软件的仿真模块为平台,最终开发了雨刮电动机故障诊断的智能检测系统。试验表明该系统的建立能够提高雨刮电动机故障诊断的效率和准确性。     

基于虚拟仪器的往复压缩机小波分析系统

利用虚拟仪器技术开发机械设备状态监测与故障诊断系统,是机械故障诊断领域中的研究热点。以LabVIEW软件为开发环境,开发了往复压缩机振动信号多层小波分析系统,系统可对振动信号进行多层小波分解和重构。通过对故障状态与正常工作状态下的振动信号的对比分析,能实时发现运行中的压缩机所存在的故障。该研究方法能够为压缩机的检测提供一种新的切实可行的方案。     

Adaptive wavelet transform for vibration signal modelling and application in fault diagnosis of water hydraulic motor

There has been an increasing application of water hydraulics in industries due to growing concern on the environmental, health and safety issues. The fault diagnosis of water hydraulic motor is important for improving water hydraulic system reliability and performance. In this paper, fault diagnosis of water hydraulic motor in water hydraulic system is investigated based on adaptive wavelet analysis. A novel method for modelling the vibration signal based on the adaptive wavelet transform (AWT) is proposed. The linear combination of wavelets is introduced as wavelet itself and adapted for the particular vibration signal, which goes beyond adapting parameters of a fixed-shape wavelet. The AWT procedure based on the parametric optimisation by genetic algorithm (GA) is developed. The model-based method by AWT is applied to extract the features in the fault diagnosis of the water hydraulic motor. This technique for de-noising the corrupted simulation signal shows that it can improve the signal-to-noise ratio of the vibration signal. The results of the experimental signal demonstrate the characteristic vibration signal details in fine resolution. The magnitude plots of the continuous wavelet transform (CWT) show the characteristic signal's energy in time and frequency domain which can be used as feature values for fault diagnosis of water hydraulic motor.     

基于解调技术的双特征分析法在轴承故障诊断中的研究

机械故障信号双特征分析法是提高诊断准确率的有效方法,双特征分析法的关键是应用共振解调技术提取微冲击信号.为了提取微脉冲冲击,文中提出共振解调技术数学模型,并求解该模型的脉冲响应,为该技术的应用提供理论依据.工程实例表明,使用共振解调技术可以有效提取轴承故障微小脉冲冲击,通过在共振解调傅里叶谱图上分析冲击功率故障振动信号特征,可以较容易地进行故障诊断.     

Fault degradation assessment of water hydraulic motor by impulse vibration signal with Wavelet Packet Analysis and Kolmogorov–Smirnov Test

The machinery fault diagnosis is important for improving reliability and performance of systems. Many methods such as Time Synchronous Average (TSA), Fast Fourier Transform (FFT)-based spectrum analysis and short-time Fourier transform (STFT) have been applied in fault diagnosis and condition monitoring of mechanical system. The above methods analyze the signal in frequency domain with low resolution, which is not suitable for non-stationary vibration signal. The Kolmogorov–Smirnov (KS) test is a simple and precise technique in vibration signal analysis for machinery fault diagnosis. It has limited use and advantage to analyze the vibration signal with higher noise directly.In this paper, a new method for the fault degradation assessment of the water hydraulic motor is proposed based on Wavelet Packet Analysis (WPA) and KS test to analyze the impulsive energy of the vibration signal, which is used to detect the piston condition of water hydraulic motor. WPA is used to analyze the impulsive vibration signal from the casing of the water hydraulic motor to obtain the impulsive energy. The impulsive energy of the vibration signal can be obtained by the multi-decomposition based on Wavelet Packet Transform (WPT) and used as feature values to assess the fault degradation of the pistons. The kurtosis of the impulsive energy in the reconstructed signal from the Wavelet Packet coefficients is used to extract the feature values of the impulse energy by calculating the coefficients of the WPT multi-decomposition. The KS test is used to compare the kurtosis of the impulse energy of the vibration signal statistically under the different piston conditions. The results show the applicability and effectiveness of the proposed method to assess the fault degradation of the pistons in the water hydraulic motor.     

多传感器信息融合在电机绝缘故障诊断中的应用

随着检测技术、信号处理技术、智能技术的进步,故障诊断技术得到了很大的发展,但是目前对电机的故障诊断技术仍因为各种原因存在着很大的不确定性。其诊断系统依然是基于单个参数(如电流、振动、温度、润滑油成分)所能携带的故障特征来进行诊断,由于模型或者环境的不确定性导致这些诊断结果模糊不清甚至错误。分析了传统绝缘故障诊断方法中存在的不确定性弊端,介绍了利用多传感器信息融合进行故障诊断、建立融合故障诊断系统的优越性。     

基于多稳随机共振的机电设备故障诊断研究

针对机械轴承早期故障诊断提出了多稳随机共振检测方法。分析了系统参数对多稳系统结构的影响,研究了高斯噪声背景下基于多稳随机共振的微弱信号检测方法。采用平均输出信噪比作为衡量指标,以多频微弱信号为待测信号进行数值仿真,并将其应用于滚动轴承故障信号检测中,实验结果均表明,该方法对早期故障振动信号具备准确的诊断能力,为其应用于工程实践奠定了基础。