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一、前言 根据国家对水轮机械现场测试与试验的要求,水轮机振动与摆度在线监测系统应用的越来越广泛,系统功能也越来越强大,并且延伸至其他各种大型旋转机械设备状态的在线监测与分析应用中。振动摆度监测系统主要任务是对机组振动、摆度、压力等过程信号及参数的采集、分析并提供网络接口功能,系统上位机及其数据库系统放置在计算机控制室,监测主机通过光纤以太网与上位机通讯,同时厂内局域网络将上位机WEB服务、浏览分站构成一个完整的在线状态监测与分析系统。 相似文献
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针对多模态振动信号的在线监测和跟踪,提出基于随机子空间(SSI)和粒子滤波(PF)算法的仿真振动信号在线监测和跟踪方法。通过SSI算法提取得到振动系统的模态主频和阻尼比,根据振动系统模型模态主频和阻尼比的计算公式,得到系统的状态矩阵和输出矩阵。将计算所得状态矩阵和输出矩阵代入状态方程,利用PF算法进行信号的在线监测和跟踪,实现信号的降噪处理和预测分析。对于大型机械、桥梁等建筑物,对其进行在线监测保障其正常营运对社会经济发展具有深远影响。文中利用SSI算法提取系统的模态参数,进一步构建振动系统的状态矩阵和输出矩阵,并利用PF算法进行信号滤波抑噪和预测,在此基础上可以对结构状态实施在线监测及预警控制,实际大桥斜拉索振动信号测试也表明本文算法可以提供稳定可靠的信号跟踪与预测技术。 相似文献
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海底光缆的在线监测和振动信号识别是保证其正常运行的关键技术。搭建了基于布里渊光时域分析系统,模拟不同工况下的海缆振动信号。针对海缆振动信号信息丰富、信噪比低,使用单一随机配置网络(stochastic configuration network,SCN)模型对信号识别准确率不高的问题,提出了自适应增强(adaptive boosting,AdaBoost)算法优化的随机配置网络(AdaBoost-SCN)识别方法。首先用变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)算法分解海缆振动信号,构建特征向量;然后采用AdaBoost-SCN算法对振动信号分类。结果表明,所提方法有着很高的精度,并且具有很强的鲁棒性与泛化能力,提高了布里渊光时域分析系统振动信号识别的有效性。 相似文献
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在采用遗传灾变算法对小波函数进行优化的基础上,由小波变换的方法对大型纸机进行了分析,提取了纸机运行中的奇异和趋势特性方面的故障特征,并由纸机的故障信息形成的典型故障模式对人工神经网络进行了有效的训练和测试,为纸机的故障分析和诊断提供合理的技术支持,使纸机生产运行过程中的亚健康状态和真正故障的有效识别和诊断成为可能.实际应用的结果证明,该方法可以有效地筛选和分离振动信号的局部和趋势特征,并具有很好的信号重构性. 相似文献