车削中心工作站的设计与研究

本文详细介绍了车削中心工作站的设计，包括硬件组成、通信问题、运行控制方式等，并重声、介绍了车削中心工作站加工过程管理软件的设计思路。     

“MD3905机器设备状态监测与故障诊断网络系统”研制成功

由西北工业大学与四川省电子计算机应用研究中心共同开发的四川省“七·五”重大科技攻关项目“机器设备状态监测与故障诊断网络系统”,经过一年半的实际使用,于1月3日通过了省科委主持的技术鉴定。 该系统首次在状态监测与故障诊断领域采用工业局部网络。整个系统由主控制机(286 386 486微机工程工作站)MD39051动态及瞬态数据管理器,MD39052过程数据管理器,MD39053传感器控制站,MD39054传感器工作站,MD9503便携式数据采集器,MD9505便携式旋转机械故障诊断仪等组成。各数据管理器、便携式仪器等都采用自行研制的ASIC专用网络控制芯片构成网络传输控制模块,以形成统一的网络系统。     

基于多智能体的复杂工程系统故障诊断研究

为了解决动态多变环境下的故障诊断问题，引入智能Agent技术，建立了一种基于多Agent的分布式故障诊断模型，该模型由多个分布于不同区域的Agent工作组组成，是一个分布式远程多Agent诊断系统。该系统主要由诊断Agent和管理Agent组成，通过各Agent之间的通信与协作实现多变环境下的故障诊断。实践证明，该诊断系统不仅能对各种故障作出及时反应，而且能准确给出诊断结果。     

基于Internet的发动机远程故障诊断中心研究

结合现代网络技术与故障诊断技术，介绍了发动机远程诊断系统的基本组成，分析了远程诊断中心的结构，重点研究了故障推理系统。     

智能化工程机械机群远程故障诊断中心系统

针对智能化工程机械机群构造了基于GSM／GPRS无线网络的故障诊断系统，重点介绍了其中的远程故障诊断中心系统的结构组成，并提出了具体的实现方案。应用该故障诊断系统可以为机群的维护保养、动态调度和控制提供依据，从而保证施工过程的顺利进行。     

CIMS工程研究中心的车削中心工作站

ＣＩＭＳ工程研究中心的车削中心工作站朱铁君，宋晓骏（清华大学，国家ＣＩＭＳ工程中心）一、车削中心工作站的组成及功能车削中心工作站包括二台机械设备：车削中心、工业机器人和一台ＶＡＸ３４００工作站计算机。该工作站主要完成回转体零件的加工，工业机器人用来为...     

基于DSP及GPRS的移动设备故障诊断监控系统

考虑到移动设备运行的不确定性，提出了一种故障诊断监控系统，该系统通过基于DSP的数据采集终端对移动设备的状态信号进行采集，并利用现有的GPRS网络与数据处理中心的服务器进行数据通信，达到远程监控的目的。实验结果表明该系统可靠性比较高，数据传输的实时性和准确性较好。     

PLC远程监控与故障诊断系统设计与实现

该文介绍了在基于串口服务器的新型网络连接方式下的PLC远程监控与故障诊断系统。以西门子S7-200PLC为例，着重介绍了PC与PLC通信基本原理、实时通讯方式和自由口通信协议以及中心服务器的设计方法。     

烟气排放远程监控及故障诊断系统的设计

将自动控制技术和故障诊断理论相结合,提出了基于PLC技术和GPRS无线通信技术的烟气连续排放远程监控及故障诊断系统;分析了系统的结构组成及各模块功能;着重介绍了PC与PLC通信的基本原理和自由口通信协议以及远程故障诊断的设计方法.应用实践表明,该系统具有可靠性高、实用性强等优点,具有一定的推广价值.     

基于CAN总线的便携式旋转机械振动分析系统

便携式旋转机械振动分析系统主要用于大型旋转设备的振动监测和故障诊断。本文介绍了基于CAN总线的便携式旋转机械振动分析系统的系统组成，并详细阐述了显示通信模块和数据采集处理模块的硬件设计和软件设计。     

汽轮发电机组状态监测与故障诊断系统

介绍了所研制的汽轮发电机组状态监测与故障诊断系统的结构、功能和特点,同时给出了监测与诊断子系统软件的设计思想与实现方法。系统采用了网络分布式结构,由多机共同完成数据采集、分析、监测与诊断任务,可以实时地进行数据采集与分析、状态监测、故障诊断。该系统已成功地在某电厂运行。     

远程分布式车辆故障诊断系统

针对现代汽车结构复杂、技术含量高、故障诊断难度大等特点,提出了基于远程分布式车辆的故障诊断系统,并进行了研究.介绍了系统的总体架构与工作原理,对现场监测与诊断系统、远程诊断中心、网络通信系统和软件系统开发等进行了分析与探讨,最后研究了系统的主要实现技术,包括网络数据库技术、数据压缩与传输技术及系统安全性技术等.     

基于KPCA-SOM网络的列控RBC系统故障诊断方法

无线闭塞中心(RBC)系统是CTCS-3级列控系统的核心设备,在现场其故障分析主要依靠人工完成,诊断结果不精确、效率低。因此,提出了基于one-hot模型、核主元分析(KPCA)和自组织映射(SOM)网络的RBC系统智能故障诊断方法。首先,通过人工选取的故障特征词库和故障追踪记录表构建基于“one-hot”模型的故障文档矩阵;其次,利用核主元分析方法对故障文档矩阵进行降维降噪处理,避免信息冗余;最后将处理后的数据输入至SOM网络,训练生成KPCA-SOM故障分类模型。通过与BP神经网络算法、SOM网络算法比对分析,KPCA-SOM智能诊断方法可有效地对列控RBC系统常见故障类型进行区分,并且在准确率和处理效率上进一步优化提升。     

基于PSO优化的RBF网络液压泵故障诊断研究

提出了以小包分解和粒子群优化的径向基神经网络(RBFNN)为基础的液压泵故障诊断方法。通过小波包分解对振动信号做降噪处理并提取相应的故障信号的特征能量值,将此特征能量值作为神经网络的输入,再采用粒子群算法对神经网络的数据中心和宽度、输出权值和阈值进行优化,并将其分别与基于传统神经网络和基于遗传算法优化的故障诊断方法进行对比分析。对比结果表明,该方法具有很好的诊断效果。     

基于ZigBee和GPRS的液压设备远程故障诊断系统

为解决工程车辆液压系统结构复杂,不易拆卸,故障原因不易辨识等问题,提出了一种基于ZigBee无线传感器网络和GPRS网络的远程故障诊断系统。系统基于软件仿真和硬件搭建的方案,由ZigBee无线传感器网络采集液压系统工作数据,经GPRS网络传输到远程故障诊断中心。该系统具有结构简单、功耗低、易于实现等优点,并具有较强的可扩展性。     

FMS 状态监测与故障诊断总体方案探讨

从柔性制造系统（ＦＭＳ）的故障机理入手，分析研究了ＦＭＳ状态监测与故障诊断总体框架及策略，包括：ＦＭＳ状态监测方法，ＦＭＳ故障简易诊断与精密诊断策略，ＦＭＳ状态监测与故障诊断分层实现模型。     

矿井大型设备远程监测及性能测定系统探究

在对矿井大型设备监测现状进行深入调查,对故障机理及故障分类深入研究的基础上,结合传感与测量技术、数字信号处理技术、系统控制理论、人工智能故障诊断等现代科学技术,确定了矿井大型设备远程监测预警系统的监测监控预警模型,系统采用基于工业以太网的环形网络结构,建立了完整的数据采集系统,将矿井大型设备的运行状态参数集中采集,通过网络传输至监测预警中心,实现了矿井大型设备运行的远程实时状态监测。     

基于神经网络的转子系统故障诊断

提出了一种基于神经网络的转子振动故障诊断的新方法,该方法以大型机器的轴承振动裂度作为神经网络的训练样本输入,并通过神经网络的学习、聚类,产生神经网络聚类中心,根据网络聚类的特点以及聚类的中心来判断转子的振动特性和实质。实例验证表明,该方法可实现对转子系统振动故障的准确诊断。     

基于数据挖掘技术的远程服务与故障诊断

构建一个多制造商和多客户共用一个服务平台的设备远程监测与故障诊断系统，采用现场总线技术采集现场设备状态数据，通过Internet将信息发送到远程服务中心，由不同的工具对信息进行处理，诊断中心采用智能诊断与专家诊断相结合的工作模式，利用关联规则挖掘知识并用于智能诊断，本文阐述了系统网络运行结构，系统功能模型，基于关联规则发现知识的算法以及评价与实现。