旋转机械状态监测与故障诊断系统

介绍了一种旋转机械状态监测与故障诊断系统。该系统主要采用了基于转子轴心轨迹测试和分析,以一、二和三阶正、反进动量为特征量的监测、诊断方法。系统还保留了频谱分析功能,测试的各阶频谱分量,可与正反进动量相辅用于故障的监测、诊断。文中阐述了系统的工作原理、构成及特点、监测功能和监测实例等。     

煤矿旋转机械在线故障诊断及预警系统设计

针对现有煤矿机械在线监测与诊断技术未实现故障特征在线提取及故障类型自动识别的问题,设计了一种基于LabVIEW的煤矿旋转机械故障在线诊断及预警系统。该系统采用频谱分析、功率谱分析、包络谱分析、倒频谱分析等方法分析振动信号,得到旋转机械运行过程中各部件的特征参数,与故障类型数据库里的特征参数进行对比,实现故障诊断。设计了精细诊断和粗略诊断2种故障诊断模式,通过互锁的方式将2种模式关联起来,若旋转机械各主要部件结构参数已知,可选用精细诊断模式,否则选用粗略诊断模式。通过模拟旋转机械转子不平衡故障验证系统性能,结果表明,该系统能够准确识别故障并发出提示,且操作简单、可靠性高。     

本特利3500系统在大型机组中的应用

0引言目前大型机组的状态监测系统对机组的故障诊断和分析起着十分重要的作用。它的可靠性与否直接影响着机组的故障诊断和分析。要搞好大型旋转机械的机组状态监测分析,就必须对监测系统仪表的故障进行及时分析、判断和处理,减少故障时间,增加监测系统的可靠性。濮阳龙宇化工有限责任公司采用本特利3500来进行机组的检测与保护。     

BENTLY监测系统的故障分析与处理

0 引言 目前大型机组的状态监测系统对机组的故障诊断和分析起着十分重要的作用.它可靠与否直接影响着机组的故障诊断和分析.要搞好大型旋转机械的机组状态监测分析,必须对现有监测系统的故障,进行及时分析、判断和处理,增加监测系统的可靠性.下面介绍几种本特利3300系列监测系统的常见故障,并对其进行分析、判断及处理.     

基于小波变换和TMS320F2812的水泵故障诊断系统研究

对于水泵等旋转机械来说,通过采集水泵振动信号并进行分析,能够较全面地判断出水泵设备运行状态;因此,振动信号的采集就成为设备状态监测与故障诊断的关键部分;设计了一套基于小波变换和DSP的水泵故障诊断系统,该系统可以实现对水泵振动信号的实时采集;为了提高振动信号的信噪比,得到较为纯净的振动信号,采用小波消噪的技术对采集的振动信号进行消噪处理;并且以水泵机组正常运行和发生绕组过热、轻度不平衡、严重不平衡、支座松动等故障为例进行诊断实验,并且故障集参数amax,smax,Tamax,Tsmax和amin,smin,Tamin,Tsmin分别为1.1500,0.1600,46.9787,446.5000和0.9000,0.0700,40.9825,410.6000;实验结果表明,该系统可以有效发现故障,区分故障类型及识别故障程度,为水泵机组故障诊断提供了又一种有效的方法,对其它类似机械故障诊断具有一定的指导意义。     

基于RIPPER的旋转机械故障诊断知识获取

数据挖掘技术能够从大量、不完全、有噪声、模糊、随机的实际应用数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的本质的规律。为了有效地发现旋转机械故障诊断过程中的故障征兆知识,引入数据挖掘技术和方法。针对旋转机械,构建了基于重复增量修枝算法RIPPER（Repeated Incremental Pruning to Produce Error Reduction）的故障诊断知识获取系统。通过收集故障现象并整理成由故障征兆、故障类型等组成的故障信息样本,应用RIPPER算法对故障进行分析得到故障诊断规则集文件,实现故障诊断系统知识的获取和自动更新,并能对旋转机械的常见故障进行诊断,验证了算法的合理性。     

基于相关性原理起重机负载电机监测系统设计

对起重机负载电机进行了研究,采用西门子公司的S7-200 SMART PLC采集负载电机的机械振动信号,通过工业Wi-Fi无线模块以无线数据包的形式将采集的数据汇总到上位机LabVIEW监测平台;上位机的LabVIEW监测平台对电动机振动信号进行相关性和频谱分析,将实时振动数据频谱信号和已知常见负载电机的轴承外圈故障、轴承内环故障和滚子故障3种典型的故障状态频谱信号进行相关性运算,得到实时信号与已知状态的相关系数;提出了以相关系数作为故障诊断判定阈值的方法进行故障诊断,实现了对起重机状态进行监测以及监控信息发布。     

基于嵌入式平台的采煤机监控和故障诊断系统

构建了基于NI CRIO嵌入式平台和LabView开发平台的采煤机监控和故障诊断系统,详细介绍了该系统的主要功能、硬件和软件的设计。该系统既可对采煤机各运动机构状态进行实时监测、控制和阈值报警,并对监测参数及故障信息进行实时存储,方便技术人员分析采煤机运行状况,又可实时显示采煤机振动信号,并进行滤波、时域分析、倒频谱分析及功率谱分析,实现出厂前和检修过程中的故障诊断功能,帮助定位采煤机故障信息。     

基于嵌入式平台的采煤机监控和故障诊断系统

构建了基于NI CRIO嵌入式平台和LabView开发平台的采煤机监控和故障诊断系统,详细介绍了该系统的主要功能、硬件和软件的设计。该系统既可对采煤机各运动机构状态进行实时监测、控制和阈值报警,并对监测参数及故障信息进行实时存储,方便技术人员分析采煤机运行状况,又可实时显示采煤机振动信号,并进行滤波、时域分析、倒频谱分析及功率谱分析,实现出厂前和检修过程中的故障诊断功能,帮助定位采煤机故障信息。     

基于小波分析的故障系统在旋转机械中的应用

就小波分析技术在旋转机械故障诊断应用中的故障特征提取问题进行了深入研究,提出了基于小波奇异性及小波变换模极大值的故障特征提取方法,通过对故障信号与小波变换的多分辨率方法以及奇异性理论相结合进行研究,发现小波分析便于对信号的总体和局部进行刻画;利用小波变换对信号的分解和重构特性,可有针对性地选取有关频带的信息以及降低噪声干扰,通过对重构信号的频谱分析能更有效地提取裂纹故障的典型特征。结果表明,对于旋转机械的非平稳信号来说,利用小波变换方法进行故障诊断是行之有效的。     

针对造纸设备的振动监测算法的研究

造纸厂机械以旋转机械为主,且工作环境恶劣、故障频发.针对以上问题,将在介绍几种常见的造纸机械工作原理的基础上,分析不同机械的故障原因,总结出若干故障种类;针对不同的故障种类分析了其产生原因和频谱特点,并据此选择合适的监测算法.最后,采用倒频谱分析法、包络谱法及频域多时段对比的方法,分析振动频谱,达到振动监测的目的 .     

基于频谱分析的离心泵健康状态监测及故障诊断

泵类设备在流程工业领域应用广泛。泵的作用就像心脏输送血液一样,将各种液体介质输送到下一生产环节,是石油化工生产中用量较大的转动设备。论述了离心泵的工作原理,分析了离心泵的常见故障类型及原因,重点介绍了基于故障特征知识库的设备故障自动诊断流程。通过建立特征知识库及故障结构树,获得与故障有关的诊断规则,提高设备健康状态监测及故障诊断的可靠性。将频谱故障特征自动识别应用于石化行业、核电行业所用离心泵设备,故障诊断结论与设备解体后的实际情况相吻合。该案例验证了频谱故障特征自动识别的有效性及准确性。建议转变现有的设备维护思路和方法,将普遍采用的计划性检修向基于设备健康状态的监测和预警诊断进行转变。通过合理利用设备状态监测、故障诊断、预测性维护等手段,帮助企业、行业找到设备运行维护的捷径。     

基于非线性关联维特征提取的机械自动化监测系统

提取天然气压缩机故障状态下振动信号的故障特征是设计机械自动化检测系统的核心技术。提出一种基于非线性关联维特征提取的机械自动化监测系统设计方法,在故障诊断原理基础上,进行故障振动信号时间序列分析,设计故障振动信号相空间重构方法,改进了相空间重构最佳时延和嵌入维数参数计算的关键技术,通过提取关联维故障特征,在Simulink平台上设计了自动化监测系统。系统实验结果表明,该算法和系统能使各类故障状态下提取的关联维特征的标准差显著性降低,特征分布聚类能力明显提高,系统能有效检测各类故障,实现了机械设备的自动化监测,在自动化故障诊断仪表设计等领域具有较好的工程实践价值。     

大功率液力机械变速器状态监测与故障诊断系统

大功率液力机械器是重型特种车辆传动系统的关键核心部件,为满足整车高速、重载和高任务可靠性的使用要求,一方面需要提升液力机械变速器自身的强度和可靠性,另一方面要建立和完善大功率液力机械变速器的状态监测和故障诊断系统;基于专家系统和典型零部件的失效物理模型,针对液力机械变速箱系统和关键零部件的常见失效形式,建立了大功率液力机械变速器状态监测和故障诊断系统,分为变矩与闭锁功能监测及报警模块、换挡提示及报警模块、油位监测及报警模块、系统油压监测及报警模块和油温监测及报警模块共五大部分;通过实车测试证明,大功率液力机械变速器状态监测和故障诊断系统能够较为有效的识别系统的潜在失效和使用风险,或在出现严重故障前,通过简单的维护和保养,避免严重故障的发生,从而减少人力和零备件的需求,降低保障费用。     

基于ARM-DSP的旋转机械振动测量分析系统

介绍了一种新型旋转机械振动测量分析系统.该系统采用数字信号处理器(DSP)及嵌入式处理器(ARM),实时检测设备运行的转速、振动信息,由DSP进行振动信号处理和特征分析,ARM上运行Windows CE.NET操作系统,完成人机接口、故障诊断以及通讯等功能.系统充分结合了DSP的实时信号处理能力和ARM的事务处理能力,满足了对旋转机械运行状态实时监测和诊断的要求.     

故障诊断专家系统在水电厂的应用

水电机组故障诊断技术是水电厂开展状态检修的基础。水电机组作为大型旋转机械,其振动可以反映机组大部分故障。专家系统是人工智能领域应用比较成熟的技术,现在故障诊断专家系统已在国内水电厂逐步推广。本文在水电机组状态监测的基础上,针对水电机组的振动故障,提出一种基于产生式规则的专家系统。它主要由知识库、推理机、数据库、人机接口等部分组成。最后,利用实际数据进行诊断和分析,并根据机组检修情况对诊断结果进行验证,证明专家诊断系统能够给检修人员提供机组故障产生的可能原因和部位,对机组检修起到一定的指导作用。     

远程故障诊断系统的分布式数据库设计与实现

该文针对传统故障系统在数据组织管理方面的缺陷,研究如何有效组织和利用设备状态数据。并以MIMOSA的CRISV2.1标准为指导,以大型旋转机械d的设备监测为背景,设计和开发了一套远程故障诊断的数据库应用系统,并在现场得到成功应用。     

旋转机械在线故障诊断专家系统的设计与实现

本文介绍一种借助于ＸＩＰＬＵＳ专家系统开发工具研制的旋转机械在线故障诊断专家系统。讨论了该系统的组成与实现方法，着重介绍其知识库及动态数据库的建立。该系统可对旋转机械的运行状态进行在线监测并对其常见故障进行自动诊断。     

基于支持向量机的转子系统早期故障诊断方法

转子系统中的振动信号包含了很多状态信息,运行过程中故障特征的有效提取和识别对于转子系统早期故障诊断非常关键。针对转子系统故障信息的复杂性,提出将小波包分析和支持向量机相结合的转子系统早期故障诊断方法。该方法首先利用改进的小波包方法提取早期故障特征;然后将提取的特征向量输入基于支持向量机的分类器进行故障识别。实验分析结果表明,该方法在小样本情况下,能够有效识别转子系统的早期故障,具有很好的分类精度,而且能够实现旋转机械的多故障诊断。     

风力发电系统监测管理与故障分析研究

广泛应用的风力发电系统对风力发电机组的维修和保养提出了更高的要求,在对风力发电机组故障隐患进行排查和预防性维修的过程中,状态监测及故障分析是不可或缺的重要手段。因此,在对风力发电机组监测管理与故障分析系统现状进行分析的基础上,阐述了相关状态监测与故障诊断的技术和方法,设计一种状态监测与故障诊断系统试验装置完成对风力发电系统故障问题的判断,为有效解决相关故障问题提供支撑。