面向机电系统状态监测与故障诊断的现代技术

通过现代技术为主线综合论述了机电系统在运行状态下进行监测与故障诊断技术的提升,讲述了机电系统在运行状态下进行监测与故障诊断系统和方法的逐步进展,从技术流程的角度概括了信号的采集技术和处理方法与分析、诊断故障的方法和机电系统运行状态发展动向预测的先进技术。宏观的展望了位于异地设备运行状态在网络中进行的远程监测和诊断的技术,并基于通过虚拟仪器对机电系统状态进行监测和诊断仪器的技术发展前景。     

低速重载机械的状态监测与故障诊断探索

设备故障诊断技术是以研究设备的故障机理为基础,通过准确采集和检测反映设备状态的各种信号,并利用现代信号处理技术将现场采集的各种信号经过相应变换,提取真正反映设备状态的信息,然后根据已掌握的故障特征信息和状态参数判断故障及原因,并预测故障的发展和设备的寿命。简单对低速重载机械的状态监测与故障诊断进行探索。     

在线监测诊断系统在重催机组中的应用

济南炼油厂140万吨/年重油催化装置"在线状态监测和故障诊断局域网系统"(MDS2)投运4年来,利用其稳定可靠的数据采集系统与丰富的信号特征提取和故障诊断技术,成功地捕捉到传感器失效、不对中、转子不平衡和动静摩擦等多起设备故障,为工业生产发挥了积极的作用.在简要介绍MDS2系统构成和特点的基础上,给出了该系统捕捉到的几个典型故障的分析、诊断和维修过程.     

波纹补偿器故障诊断系统研制

波纹补偿器作为一种补偿元件被广泛应用于工业管道，用来补偿管道因温度、压力变化及振动等而产生的位移。为实时诊断波纹补偿器的故障情况，简化人工诊断过程，提高维修效率和维修安全系数，降低维修成本，设计了一种基于LabVIEW的波纹补偿器故障诊断系统。设计了波纹补偿器振动信号的采集方案，并进行了振动实验；利用高性能采集仪器与加速度传感器对整个管道系统中各个波纹补偿器振动信号进行采集，对采集到的信号进行过滤转换等处理并通过无线网络发送到计算机，并利用幅值域分析与快速傅里叶方法分析所采集的信号；将分析与处理后的信号实时显示在用户界面上并存储；当数据异常时发出警报，使工作人员能够实时监测波纹补偿器的工作状态，从而有效提高生产安全系数。结果表明，所设计的故障诊断系统可有效避免因波纹补偿器失效引发的事故，具有一定的实用价值。     

基于Android移动设备的光伏系统监测装置的设计

本文基于Android移动设备进行研究,充分利用Android的优势和特点。将Android移动设备,通过USB接口操作信号采集处理接口模块,实现光伏系统现场数据的采集、处理、显示和存储等操作。基于Android平台开源和应用程序易开发等特点,显著改善了光伏系统数据监测的人机接口、远程通信、数据处理和存储性能,提高使用的灵活性和便捷性,降低了使用成本。     

基于模糊神经网络的智能故障诊断专家系统

发动机是车辆的核心部件,及时有效地发现并排除故障,对降低维修费用,减少经济损失,增加发动机工作时的可靠性,避免事故发生具有重大的意义。以某型号发动机为研究对象,运用测试技术、信号处理、小波分析、神经网络和模糊控制理论,提出了基于模糊神经网络的智能故障诊断系统。建立了发动机故障信号采集试验台,在试验台上人工模拟3种转速下6种工况,通过加速度传感器采集正常工况和异常工况的振动信号,之后利用小波包技术进行消噪处理,并提取出故障信号的特征值,作为网络训练和测试的样本数据。用样本数据训练和检测自适应模糊神经网络,完成对信号的离线模式识别,之后以测试样本数据实现在线故障诊断,通过仿真分析,取得了很好的诊断效果。与传统的BP神经网络故障诊断方法进行对比,无论在诊断精度上还是学习速度上,模糊神经网络在故障诊断中更具有优势。同时,在专家系统的理论基础上,将模糊神经网络与专家系统进行信息融合,实现数据接口通信,利用网络的自学习能力建立智能故障诊断数据库和诊断规则库,通过程序语言快速高效的设计出智能诊断系统。最后,通过发动机故障诊断实例仿真分析,验证了基于模糊神经网络的智能故障诊断专家系统的可行性。     

基于PMS的输变电设备故障诊断系统设计

为提高输变电设备故障诊断能力,研究了基于PMS的输变电设备故障诊断系统设计方法.首先,构建系统总体设计构架,采用便携式设备,对故障信息进行采集;再利用传感器技术进行故障信息采集和热成像处理,进而构建输变电设备故障信息PMS特征提取模型,根据振动波形分析和红外图谱分析,实现故障特征的提取和诊断,并构建输变电设备故障诊断的PMS数据信息融合模型,实现输变电设备的多参量自诊断智能巡视方法设计;最后,利用高集成传感信息处理和实时在线检测方法,对输变电设备的健康状态评估及运行趋势进行预测,实现故障实时诊断.仿真结果表明,采用该方法进行输变电设备故障诊断的效率较高,最短可在3 s时间内检测完毕,故障诊断的精准度水平最高可达到89%,具有一定的应用价值.     

远程故障诊断系统中的VXI总线高速数据采集系统研究

远程分布式在线机械设备状态监测与故障诊断正在步入快速发展时期,这类系统具有既可以保证监测实时性、又能实现信息共享的优点,同时还可在总体上节约监测诊断系统的成本。远程分布式在线监测与故障诊断系统中一个核心的技术问题就是:在高速采集数据时,数据的流量非常庞大,如何能真正做到对这些数据的实时处理与分析,并将数据和分析结果及时地传送到网络上的数据库以供诊断之用,这对于整个远程分布式在线监测与故障诊断系统具有重要的意义。介绍了一个解决该问题的方案,即基于VXI总线的高速数据采集系统。     

基于DS–PCA模型的包装设备滚动轴承故障诊断方法研究

目的 针对包装设备长期连续工作的工作特性,对其滚动轴承的常见失效故障进行分析,提出一种基于DS–PCA模型的滚动轴承故障诊断方法,构建滚动轴承DS–PCA故障诊断模型,实现包装设备中滚动轴承的在线故障诊断。方法 先运用DS证据理论对采集到的滚动轴承径向振动数据和轴向振动数据进行融合,使得信息具有整体完备性,同时对采集信号进行决策规则下的去噪处理,剔除干扰噪声信息;然后利用主成分分析法(PCA)将融合后的振动信号数据进行Q与T²的统计量计算,并通过对故障轴承振动信号的Q与T²统计量计算,确立故障时的经验阈值;最后,依据实时统计量与经验阈值对比,判断滚动轴承是否发生故障。结果 通过对西储大学公开的滚动轴承试验数据分析计算,得到滚动轴承故障诊断准确率达到94%。结论 该方法满足包装设备故障诊断的要求,其应用将有利于提升包装企业的生产质量和效率。     

基于CAN总线的数字量变送器的设计

设计了CAN总线技术的数字量变送器,用于数字信号的采集和传输.重点介绍了系统硬件电路设计及其实现,并且给出了一种通过CAN总线进行信号传输的方案.本设计采用C 8051F 060单片机作为中心控制单元,当多路数字信号中的某路信号发生变化时,单片机对其状态变化进行记录,然后通过局域网CAN总线将数据发送出去.测试结果表明,该设计能很好地完成数字量信号的采集存储和传输,具有可靠性、实时性和灵活性等优点.目前,该设计已成功运用于某大型车载故障诊断项目.     

旋转机械故障诊断平台研究与实现

设计了一个旋转机械故障诊断平台,能够实现故障数据的采集、故障特征分析和故障诊断等功能．首先介绍了旋转机械常见故障特征,接着介绍了利用Lab—Windows／CVI开发的旋转机械故障诊断平台,能够显示测量数据的波形、信号频谱和转子的轴心轨迹等,能够自动进行基于神经网络的故障推理．最后给出了几种模拟故障诊断的实验结果．     

基于DSP的给水泵运行状态在线监测系统

给水泵在运行过程中的振动信号及其特征信息对给水泵系统的状态监测有重要意义.给水泵运行状态在线监测系统以数字信号处理器DSP为核心,采用以振动监测为主、以过程量监测为辅的监测方法,通过对采集信号的频谱分析和数字处理,将其由USB高速接口送入上位机,由上位机的专家系统对给水泵进行状态判断和故障诊断.本文介绍了给水泵运行状态在线监测系统的工作原理,分析了有限冲击响应(FIR)数字滤波算法和快速傅立叶变换(FFT)算法的DSP实现方法,重点阐述了系统的总体设计、硬件设计和软件设计.     

基于声信号和一维卷积神经网络的电机故障诊断研究

针对电机故障诊断问题,设计一种新型的一维卷积神经网络结构(1D-CNN),提出一种基于声信号和1D-CNN的电机故障诊断方法.为了验证1D-CNN算法在电机故障识别领域的有效性,以一组空调故障电机作为实验对象,搭建电机故障诊断平台,对4种状态的空调电机进行声信号采集实验,制作电机故障声信号数据集,并运用1D-CNN算法...     

基于开场测试的民航空管无线电信号监测与分析系统应用

为监测民航空管设备电磁环境,该文基于无线电开场测试方法,研发设计了空管无线电监测与分析系统。该系统对空管设备环境的电磁信号进行采集与测量,计算频域、时域的参数特性,结合地理信息等数据融合,展示信号定位结果,分析设备台站状态,经数据比对反映出设备性能及周围环境的变化趋势。系统的应用可为民航空管部门提供设备运维、频率规划和台址选择等方面的参考依据。     

物料能源计量设备管理系统方案

文章论述了应用艾默生过程管理的 AMS 设备管理系统对全厂物料、产品和能源进出厂的计量数据和设备进行管理,达到快速、准确采集数据、生成各种实用报表,实时监测、设备在线标定、参数修改、故障诊断等功能。     

烧结工艺设备自动化故障诊断系统的开发与应用

自动化故障诊断系统,是对于生产过程中自动化设备产生出来的各种故障进行获取、报警、显示、分析和解决。其技术是对引起单体设备或是多个具有连锁关系的设备,故障停机信号进行采集,通过诊断程序来诊断故障产生的原因,并在上位机画面上进行报警及显示,直接告诉维护人员故障原因,提高维护质量,减少处理故障的时间,提高生产效率。     

基于稀疏编码的振动信号特征提取算法与实验研究

针对海量冗余数据中设备状态信息特征提取问题,借鉴生物感知系统"冗余度压缩"的信息处理原则,基于神经科学研究中的稀疏编码算法,提出了连续长时间采样时振动信号有效特征提取方法。介绍了稀疏编码算法及其模型,详细研究了稀疏编码的系数求解和字典学习两大问题。基于人工轴承故障数据集进行了实验研究,实验表明:基于稀疏编码的振动信号特征提取算法不仅能有效提取设备状态特征,而且稀疏特征具有良好的可分性。该方法可用于设备故障诊断,为基于状态的设备智能维护提供有效工具。     

设备状态监测与故障诊断的探讨

本文对设备状态、设备状态的监测和故障诊断方法进行了分析论述,意图为保障设备良好的运行状态和故障的快速诊断提供借鉴。     

基于自适应多小波与综合距离评估指数的旋转机械故障特征提取

旋转机械设备故障诊断主要包括信号采集、特征提取和故障识别,而特征提取是进行故障诊断的基础和保证诊断结果正确的关键,为了提高特征参数对故障的敏感性,提出了基于自适应多小波与综合距离评估指数的旋转机械故障特征提取方法。该方法以综合距离评估指数最大值为目标函数,利用遗传算法从CL3自适应多小波库中选择最优多小波,并将该最优多小波用于转子振动信号的特征提取。通过对正常、不对中、不平衡、碰摩四种设备状态下采集的振动信号进行特征提取,并将所提出的方法和传统特征提取方法提取的特征参数输入到K-最邻近分类器进行分析,结果表明,所提出的方法能够大大增强特征参数对故障的敏感性,获得更高的故障诊断准确率。     

虚拟仪器技术在移动电站状态监测中的应用

本文讨论了虚拟仪器技术在移动电站状态监测中的应用,介绍了系统的硬件组成、仪器控制方式以及采用图形化编程环境LabVIEW平台和VC++语言开发的系统软件.实际应用证明该系统可实现对移动电站工作状态进行有效的监测和故障诊断,同时也具有很强的灵活性和可扩展性.