蓝牙技术在工程机械故障诊断中的应用

构建远程故障诊断系统总体结构,同时给出故障诊断专家系统基本结构,介绍数据采集蓝牙无线传输模块。基于蓝牙技术的远程故障诊断系统由客户端、网络通信协议和远程故障诊断服务中心三部分组成。现场技术人员将反映设备状态的数据通过现场监控中心计算机经由蓝牙适配器和蓝牙手机与Internet网络连接,发送给远程故障诊断中心,利用蓝牙技术实现对工程机械状态的实时监控和远程故障诊断。     

基于以太网络的远程监控系统

在系统分析基于网络的远程监控、组态王软件特点和空压机的工作过程的基础上 ,提出了一种用工业控制机结合以太网络技术实现空气压缩机远程监控的低成本解决方案 .介绍在工业环境中 ,利用工业组态软件———组态王软件 ,采用基于以太网络的PC数据采集方式和参数法实现对空气压缩机的故障进行诊断 ,设计了一种基于以太网络的空压机站的远程在线实时监控系统 ,通过以太网对空压机的运行状态、运行过程进行远程自动监控和故障诊断处理 ,实现了无人值守、远程监控和管理控制一体化 .     

基于B/S模式的石化旋转设备远程状态监测与智能诊断系统的设计与实现

针对石化旋转设备传统故障诊断方法落后的现状,为满足其远程状态监测和智能故障诊断的需求,通过对采集到的传感器信号进行分析处理,利用.Net数据库访问、Socket网络通信、MATLAB和C#混合编程等技术,设计开发了基于浏览器/服务器(browser/server, B/S)模式的石化旋转设备远程状态监测与智能故障诊断系统,实现了数据库管理、状态监测与分析及故障诊断等功能,可以为石化企业中旋转设备的状态监测、故障诊断和维修保养提供依据,并带来有形的经济效益和无形的社会效益。     

基于DataSocket的设备监测与故障诊断系统

通过对国内外在设备监测与故障诊断系统的研究,从被监测设备进行远程监控的角度,提出了一种基于DataSocket的远程分布式设备监测与故障诊断系统的实现方案.利用DataSocket实现了对气轮发电机组的监测与故障诊断的仿真,开发出了操作简单、界面友好、通用化程度高的现场监测与故障诊断系统.为工业现场推广使用打下了坚实的基础.     

基于LabVIEW的带式输送机远程监测诊断系统

针对带式输送机故障发生率较高,同时不能实时远程监测等现状,设计了一种基于LabVIEW和PLC的输送机远程监测与故障诊断系统。该系统集运行信号采集、状态监测、数据库操作和故障诊断于一体,通过对带式输送机关键参数进行实时有效地监测,能够及时地诊断出故障,并显示对应故障参数。其中,利用基于经验模态分解EMD和隐马尔科夫模型HMM算法实现故障诊断与识别。调试结果表明,系统运行稳定,故障信息能够实时显示,且故障诊断的准确率高,是一种有效的带式输送机远程监测与故障诊断系统。     

一种嵌入式闸门监控系统的设计与研究

研究与设计一种嵌入式闸门监控系统.指出了传统闸门监控系统存在的问题,阐述了嵌入式闸门监控系统的优点,将基于ARM7的嵌入式技术应用于闸门监控系统,研究了嵌入式闸门监控系统的控制子系统、远程监控和故障诊断子系统以及信息发布和办公自动化子系统.嵌入式闸门监控系统将大大提高闸门的自动化管理水平,提高闸门监控的安全性和可靠性.     

基于LabVIEW的远程机器状态监测与故障诊断

对远程机器状态进行监测与故障诊断具有重大意义，使用LabVIEW的DataSocket协议进行远程测试系统开发，可以使数据在Internet上进行实时传送。它简单易用，效果理想。介绍了使用LabVIEW进行远程监测与故障诊断的3种方法，重点说明DataSocket协议的使用方法。     

采用GPRS技术的工程机械远程服务系统

GPRS网络与互连网的无缝连接,向客户提供了丰富的无线数据业务。通过结合GPRS技术优点和智能化工程机械对数据可靠性、实时性要求,并以装载机为例,设计了一个基于GPRS的对多点装载机的主要部件进行实时监控和故障诊断的远程服务系统,使装载机的维护更为及时、主动和便捷,从而使装载机以最佳运行状态工作和使用寿命延长。该系统移植性强,具有一定的实用价值。     

移动通信基站风光互补系统远程监控设计与实现

根据移动通信基站风光互补供电系统的需要,设计了基于GPRS网络的远程监控系统,实现了风光互补供电系统现场终端运行状况参数、现场环境参数、蓄电池组温度及现场视频图像的远程实时数据监测与报警。基于Visual.net与SQL Server 2005平台开发了监控软件,实现了监控中心与移动通信基站监控终端的无线通信,风光互补发电系统的远程实时监测、状态分析、远程控制和预警等功能,以及监控数据的实时显示、分析、统计及存储,并支持Internet远程查询和访问。该监控系统目前已在重庆移动公司巴南区杨柳基站风光互补供电系统中试运行,能满足系统智能化、自动化和网络化的监控要求。     

风力机状态监测与故障诊断技术研究

风力发电机在恶劣的自然环境下工作,极易出现故障.利用状态监测与故障诊断系统可以对其运行状态进行实时监控,并对可能出现的故障进行诊断.回顾了状态监测与故障诊断技术的历史与现状,介绍了状态监测与故障诊断系统的基本结构.对风力机常用状态监测技术及主要测量参数进行了分析研究,并分析了风力机部件的常见故障,研究了部件的故障机理.最后,分析研究了适合于风力机的多种故障诊断方法.     

基于蓝牙通讯技术的远程监测和故障诊断系统

将蓝牙通讯技术运用到工程机械的故障诊断系统中,解决了数据采集和传输困难的问题,实现了无线远程实时检测,并完成了无线通讯和网络通讯的无缝连接,为远程故障诊断提供了通讯保障。实验结果显示该系统稳定、可靠,是较为理想的监测和诊断保障系统。     

LabVIEW下水泵机组在线监控与通信技术

大型水泵机组是常见旋转机械设备,采用的检测方法和装置是点检制度,用状态监测系统(含数据采集系统)进行逊检,发现故障征兆后再重点监测和精确诊断.介绍了虚拟系统实现智能监测与远程通信方法的特点.针对机组为关键机械,采用了实时的在线监测扣故障诊断系统.采用离散小波变换对振动信号进行处理,对压力、温度、电量等其它参量进行联检与分析,用LabVIEW系统进行归纳、对比,采用DataSoeket方式实现远程通信.     

Remote Monitoring and Diagnosis System for High-speed Wire Rolling Mills

Traditional fault diagnosis systems of rolling mills mostly use single machine monitoring net,which leads the re- al-time data running only in the enterprise locally and can not monitor and manage the high-speed wire rolling mills between units, workshops and factories concentratedly.A new-type structure of remote diagnosis system for high-speed wire rolling mills is pre- sented in this paper.The signal processing,computer network and remote diagnosis etc techniques are used to predictive maintenance manage the rolling mills units in this system.The new structure reinforced the remote feedback function,made up the existing fault diagnosis systems' insufficiency in the extension and the function,promoted resource sharing and avoided the repeat develop- ment.The remote diagnosis example shows that the system can monitor and diagnose the fault information of remote machine timely and effectively.     

基于虚拟仪器的智能远程诊断系统的研究

对虚拟仪器和远程诊断技术作了简要的分析,提出了一种基于虚拟技术的智能远程诊断系统模型,并提出了如何构建系统模型．模型采用三级网络结构：设备现场故障监控系统;车间或企业局域网故障监控中心;远程监控中心．对每级的任务进行了分析和规划,每级通过Intranet或Internet实现网络间的相互通讯,实现设备的智能远程故障诊断．     

集散监测诊断系统研究

从故障诊断的实际出发,根据设备提供信息的多样性及故障表征形式的复杂性,分析了信 息领域的信息融合技术．阐述了故障诊断过程和与其相关的应用技术的关系．说明了集成神经网络 故障诊断方法和集散监测诊断系统的特点．建立了基于集成神经网络的集散监测诊断系统．用两 个故障诊断实例说明了基于集成神经网络的集散监测诊断系统的先进性．     

高速旋转机械故障智能诊断系统的研究

目的 研制一种新型的故障诊断系统，解决高速旋转机械复合型故障诊断的问题．方法 将神经网络理论应用于故障诊断中，把信号采集、状态监测、信号分析和智能诊断组合在一起。并以H1C型涡轮增压器为诊断研究对象，进行了该系统的试验验证．结果 得出的该系统的诊断结果与理论上分析得出的结果基本一致．结论 证实了所研究的该系统是可信的，它能够准确、快速地诊断出设备存在的故障．基于神经网络理论的机械故障智能诊断系统在解决复合型故障诊断方面更具有优越性与高效性，并为其现场应用于实时监测和实时诊断奠定了试验基础和技术支持．     

子波神经网络在故障诊断中的应用研究

根据旋转机械常见的的故障类型和故障信号时域采样数据 ,以子波空间作为模式识别的特征空间 ,采用信息熵为代价函数的神经网络学习算法 ,由子波神经网络对故障进行学习和诊断 .实验结果表明 ,子波神经网络的故障诊断方法在不了解故障信号频率结构的情况下 ,即可对平稳和非平稳故障信号进行诊断 ,适于设备在线监测及设备的巡检     

电气设备红外在线监测与诊断管理研究

本文介绍在智能电网和信息化技术不断发展的背景下,提出建立高压设备红外热成像在线检测与故障辅助诊断管理系统。提出了系统的具体结构和实施措施：建立远程智能化红外在线监测手段、红外专业数据库服务器端数据分类存储、远程调用数据库中的红外图片及相关知识库智能分析红外图片。通过实例说明了使用该系统进行检修工作的流程及取得的实际效果,创造了红外热像技术在电力设备故障诊断中的新的应用和管理方式,提高了变电设备红外成像监测的专业化、智能化、实时化、信息化、系统化水平,是智能电网综合在线监测数据平台建设重要组成部分。     

机器振动级值趋势预示的方法

机器振动级值趋势预示是在状态监测和故障诊断的基础上，通过空间和时间的综合分析，进一步对机器工作状态的现状和发展进行分析和预测。文章叙述了机器振动级值趋势预示的基本概念，介绍了趋势预示的判据和评定方法，提供了机器振动级值趋势预示的一种设计方法。本项技术已在工业现场的大型机组上获得了实际应用。