基于FTA的PLC控制系统故障诊断技术研究

PLC在工业生产中应用非常广泛。文章首先对PLC控制系统进行分析,并建立了一种通用故障模型。然后采用FTA（Fault Tree Analysis）方法对控制系统进行分析,确定控制系统薄弱环节,依据通用故障模型构建了基于PLC的故障诊断系统。     

基于Web技术的汽轮机电液控制系统故障诊断的新方法

采用一种新型的嵌入式Web模块,开发了一种新型的故障诊断系统,该系统集成传统故障诊断方法中的数据传输、故障逻辑编写及Web发布等功能,可以方便地实现对汽轮机电液控制系统故障信息的提取、诊断及远程发布.     

基于小波神经网络的航空发动机传感器故障诊断

航空发动机传感器故障诊断系统对于保证航空发动机控制系统可靠性和安全性至关重要,针对传统基于发动机模型的传感器故障诊断中存在建模精度不足导致故障诊断存在误诊和漏诊的问题,提出以小波变换和神经网络为基础,使用正常传感器预测故障传感器值。通过对比传感器输出和神经网络预测值的残差来实现传感器的故障诊断,其中神经网络可以在传感器故障后估计出正常的模拟信号代替故障信号供发动机控制系统使用,实现航空发动机控制系统的容错控制;使用改进粒子群优化算法优化BP神经网络的阈值和权值,以提高神经网络诊断和预测信号精度。仿真结果表明:该方法可以有效完成故障诊断,减少漏诊和误诊的发生。     

某火箭炮调炮过程中液压系统故障仿真研究

为解决某火箭炮在调炮过程中,液压系统故障诊断样本较少、故障知识获取较难等问题,以某火箭炮高低随动液压系统为研究对象,利用ADAMS与EASY5软件建立其虚拟样机模型,并通过高低调炮过程的仿真结果与实测数据对比,完成模型准确度校核。在此基础上,分析液压故障原理,通过修改模型参数或等效建模,完成液压泵泄漏、油液夹带空气以及过滤器堵塞等故障的注入,并仿真计算了不同故障情况对系统性能的影响,仿真结果符合理论分析。因此可以通过故障仿真获取故障知识和样本,为液压系统故障诊断提供参考,对装备的维修保障具有指导意义。     

滚动轴承疲劳失效故障的数字孪生虚拟实体建模

针对目前基于数据驱动和机制建模的滚动轴承故障诊断方法的不足,提出一种针对疲劳故障的滚动轴承数字孪生虚拟实体模型。基于L-P疲劳失效理论,对滚动轴承全寿命周期的振动响应进行建模。在轴承五自由度非线性滚动振动模型的基础上,考虑滚动体-滚道冲击力的影响,对滚动轴承内、外圈局部缺陷模型进行改进,并提出一种滚动轴承次表面裂纹早期故障模型,从而建立了疲劳失效下的滚动轴承全寿命数字孪生虚拟实体模型。该模型可表征轴承疲劳故障的产生、发展到严重的全过程。对不同类型的轴承疲劳故障虚拟实体数据进行了分析,验证了所建模型的正确性和有效性。     

基于数字孪生的物流拣选虚拟调试系统设计

为降低调试周期和成本，提前预知系统级风险，基于数字孪生的虚实一致特性，提出一种基于数字孪生的固定轨物流拣选虚拟调试系统设计方法。根据固定轨物流拣选系统的特性和调试需求，建立虚拟物理模型、虚拟执行系统和虚拟控制系统，同时对控制器-虚拟模型接口进行设计，实现虚实之间的通信。通过物流拣选系统实例，验证了基于此数字孪生模型进行虚拟调试的有效性与实用性，基于数字孪生的固定轨物流拣选虚拟调试系统能够降低物流拣选系统的调试周期和成本，进而提高调试效率。     

永磁同步电机驱动器电流传感器容错控制

针对双电流传感器永磁同步电机驱动系统中可能出现的软故障，提出了一种复合型故障诊断与容错控制方案。在故障诊断部分，该方案在电流残差的基础上，结合时间分析法对故障电流传感器进行二次检测，解决了恒定阈值下的误检问题；在电流重构部分，设计了二阶超扭曲滑模观测器重构故障电流，并利用Lyapunov原理证明了观测器的稳定性。经半物理仿真平台验证可知，当任一相电流传感器发生故障时，所提策略可以准确定位出故障传感器位置并稳定的重构故障电流，所设计的容错控制系统仍可以正常的调速、加减负载，具有较强的鲁棒性。     

基于多传感器信息融合的外圆磨削加工过程监视

多传感信息融合是一个多级别、多层次的智能化信息处理过程。为此,根据系统的某些检测得到故障表征（故障模式）,开展了对故障进行识别和定位控制方法的研究。针对外圆磨削过程的监测系统,介绍了一种基于层次结构的信息融合故障诊断模型和框图系统。从原始信号中提取特征量,从各特征量的相互作用关系中制定控制决策。实际应用效果表明,基于多传感器信息融合的外圆磨削加工过程监视,控制系统是有效的。     

基于FARX和RBFNN模型的压铸机液压系统故障诊断

提出了一种基于FARX和RBFNN的压铸机液压系统故障诊断新方法。模糊化之后的ARX模型不仅保留了其自回归系数对故障状态变化规律反映非常敏感的特性,而且能够实现对非线性故障特征更准确的描述。故障诊断中首先对目标系统的故障状态建立FARX模型,提取其故障特征作为RBF网络训练样本,根据RBF网络的输出结果确定故障类型。仿真实例验证了此方法的准确性和有效性。     

数字孪生驱动的滚动轴承虚实交互研究北大核心

数字孪生技术能提高旋转机械故障诊断精度和速度,但现阶段存在数字孪生建模过程模糊、各环节定义不清晰以及虚实交互框架空白等问题,围绕滚动轴承加速退化试验台,提出了一种数字孪生驱动的滚动轴承故障诊断方法,明确了虚拟模型建模步骤,构建了数字孪生虚实交互框架,并重点论述了该框架下滚动轴承虚实模型信息交互内容。最后,从虚拟模型的振动信号角度分别探讨了正常轴承和外圈点蚀故障轴承的特征表征机制,获得了有价值的振动信号表征结论,适用于分析旋转机械的虚拟模型当前健康状况,从而反映物理实体健康信息。     

远程智能故障诊断技术的现状与展望

研究了远程故障诊断系统的体系结构和智能故障诊断方法。并阐述了其关键技术。对其体系结构，主要研究了C／S、B／S和多层混合模式；对智能故障诊断方法，主要研究了基于神经网络、模糊推理及模糊数学、遗传算法和诊断Agent的智能故障诊断方法；对其关键技术，主要研究了分布处理技术、数据库技术、虚拟现实技术、信息处理技术和信息融合技术。最后对远程智能故障诊断技术的发展趋势进行了展望。     

基于声卡和虚拟仪器技术的齿轮故障诊断系统

针对传统齿轮故障诊断系统所需仪器繁杂、数据采集卡成本高的难题,提出了一种基于计算机声卡和虚拟仪器技术构建齿轮故障诊断系统的方案,该系统利用声卡的DSP技术采集数据和LabVIEW的多线程编程技术实现了各种信号分析功能。     

数字孪生驱动的数控车床主传动系统故障诊断研究

数控车床主传动系统是机床的核心部件,其一旦发生故障会造成加工质量甚至作业安全问题。数字孪生技术能降低故障诊断的难度,但目前研究仍存在物理实体到虚拟实体转换效率低和神经网络过拟合问题。为了解决上述问题,提出一种基于数字孪生和正则化BP神经网络的故障诊断方法。建立数控车床主传动系统数字孪生模型,通过OPC UA通信完成了物理实体和虚拟实体间孪生数据的交换,对比分析正则化改善过拟合问题的4种方法,构建了丢弃法正则化BP神经网络故障诊断模型。通过对比不同信噪比下BP神经网络、丢弃法正则化BP神经网络和卷积神经网络的损失函数和预测准确度,验证了诊断模型的可行性和算法的适用性。     

轧机传动系统在线监测与故障诊断

介绍了一种基于 Labview的在线监测与故障诊断系统 ,该系统采用了虚拟仪器的思想 ,减少了监测的硬件设备 ,开发周期短。该系统实现了对信号的实时采集、处理与分析     

虚拟仪器在工程机械液压系统故障检测中的应用

将虚拟仪器技术运用到工程机械液压系统的故障检测中，选择了工程机械液压系统的状态监测参数，建立了采用虚拟仪器技术的检测系统的硬件系统和软件系统，该系统无论是从功能上还是从经济上都比采用传统仪器具有很大的优越性。     

基于时间序列分析的行星齿轮箱故障诊断

齿轮箱运转的环境会导致信号采集时产生强大的噪声干扰,提出时间序列的方法对齿轮箱进行故障诊断。采用时间序列分析对行星齿轮箱进行谱分析,通过与传统频谱分析比较可以看出,该方法具有较好的识别能力。通过Labview虚拟仪器设计的数据采集系统进行数据的采集提取特征信号,确定模型阶次为5阶,最后利用AR模型参数算法来确定其正常状态下齿轮参数容差范围,在阶次不变的情况下分析出故障信号的模型参数,与正常信号参数容差范围进行对比,从而对齿轮箱故障进行诊断,该方法在齿轮诊断方面效果较为显著。     

点蚀故障行星轮系动态特性分析

获取啮合力特性是开展行星轮系故障诊断的基础。运用SolidWorks与ADAMS建立健康状态和太阳轮点蚀故障状态下行星轮系的虚拟样机,合理设置仿真参数,对太阳轮与行星轮之间的啮合力进行仿真研究。结果表明：在太阳轮点蚀故障状态下,太阳轮与行星轮之间啮合力的时域波形具有周期性的冲击和调幅现象;啮合力的频域波形不仅出现了行星架的转频和太阳轮点蚀的故障特征频率,而且在行星轮系啮合频率及其倍频两侧出现了太阳轮点蚀故障特征频率的调制边频带;点蚀越严重,边带主频幅值比增大越明显。研究结果为行星轮系的早期故障诊断提供一定的理论参考     

导弹伺服机构中电液伺服系统故障诊断方法研究

为实现导弹伺服机构中电液伺服系统这类复杂系统的故障诊断,依据系统特点通过故障分析建立故障库,从系统中抽取局部采样点,再与故障库对比来进行故障诊断.通过实例验证了这一方法的实用性和有效性,为类似复杂液压系统故障诊断的实现提供了参考.     

基于概率神经网络的液压管路泄漏故障程度识别

针对复杂环境下飞机的液压管路系统在故障诊断时存在的各种问题,提出一种基于概率神经网络的液压管路系统泄漏故障的诊断方法。在飞机液压管路系统中主要产生的故障是由于管路系统的振动导致的管路破裂、泄漏等。对飞机液压管进行建模,分析其工作状态下不同液压泄漏故障程度时的固有频率,选取前5阶固有频率作为故障诊断的特征值;构建PNN概率神经网络诊断模型,利用测试样本进行故障诊断实验。结果表明,该方法对液压管路故障具有较高识别率。该研究为液压管路系统的故障诊断提供了参考。