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开发的合肥同步辐射加速器故障诊断专家系统原型是一台以微型计算机为宿主机、用TurboProlog语言编程的产生式系统,由人机接口、时序分析子系统、知识库、黑板、推理机,解释子系统和知识获取子系统构成,用来辅助加速器运行值班人员及时捕捉和诊断与真空有关的故障,其知识库中的故障知识部份是从藉助于蒙特卡罗模拟、用计算机试验代替物理实验获得的故障数据中提取的。原型系统已用于离线处理合肥同步辐射加速器调试运行期间记录的与真空有关的故障数据。 相似文献
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基于小波包特征提取的模糊诊断网络建立及应用 总被引:3,自引:0,他引:3
本文首先根据小波包分解原理和应用经验总结出小波包特征量与汽机故障对照表,将其与模糊综合评判和BP网络有机结合在一起,建立了基于小波包特征提取的模糊BP诊断网络模型.采用模糊综合评判技术,使该网络可在少量典型故障样本监督下训练成功,对于缺少机组运行故障知识库的厂家具有推广应用前景.最后举例说明,该网络在汽机诊断中是一种有效的智能分类器. 相似文献
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动力装备作为复杂机电系统具有应用范围广、连续作业、点多线长、危险因素众多的突出特点,针对目前动力装备存在的全生命周期监测诊断技术缺乏、智能化水平不高、服务支持不足的问题,研究开发了智能动力装备的全生命周期监测和服务支持系统。围绕动力装备全生命周期监测诊断和全生命周期性能优化、维修备件服务构建系统平台,研究了系统中的信息采集管理,动态自适应监测,健康状态预示与评估,故障预警和快速智能诊断、转子远程及现场快速动平衡维护以及智能维修决策等关键技术,最后在用户企业构建动力装备产品全生命周期监测与服务支持的示范基地,为客户提供诊断分析、状态评估、全生命周期设备管理、维修决策支持服务。 相似文献
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本文研究了基于油液分析的远程设备故障智能诊断专家系统,具体包括开展远程诊断的必要性和可行性,远程诊断的实现方法,专家系统知识库的建立和系统的推理机的选择,以及开展远程诊断时需要注总大儿个问题. 相似文献
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针对当今旋转机械故障诊断系统和安全保护系统提出新思路-故障监测、预防、诊断系统的需要,同时结合旋转机械故障振动信号的特点,以Windows2000及Windows XP为开发平台,采用LabVIEW及MATLAB为编程工具,综合计算机技术、虚拟仪器技术、信号处理技术与故障诊断技术等技术,建立一套虚拟式的旋转机械故障监测与诊断系统。该系统除可以实现信号的采集、处理、存储等基本功能外,还可实现对旋转机械故障的早期监测与其常见故障的诊断等功能;同时还为该系统配置一个小波分析模块,可以实现存储信号的小波消噪、小波包分解、发展趋势识别等功能。 相似文献
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结合航空发动机机务维护的特点,介绍了基于关系数据库开发实现专家系统的设计方案,提出了按知识点分类的方法构建知识库,降低了构建知识库的难度,缩小了诊断范围,提高了故障诊断成功率.重点描述了通过数据库存储专家知识和专家知识规则之间的逻辑关系.系统采用宽度搜索、实例优先的知识推理策略有效地实现专家系统的知识推理,大大提高了故障诊断效率.并用DELPHI 7.0和MICROSOFT SQL SERVER 2000开发了航空发动机机务维护中常见故障诊断专家系统. 相似文献
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远程监测与故障诊断系统中的视频子系统及实现 总被引:1,自引:0,他引:1
视频会议系统在现实中起到了很好的交流与沟通的作用。现在越来越多的企业建立了自己的视频会议系统。在远程故障监测与诊断系统中,融入视频交流系统,能够改变过去单一的诊断模式,更加实时、有效地进行沟通,从而提高诊断的效果。本文在分析开发视频系统的几种技术的基础上,提出了一个视频交流子系统的方案。实际中,按照本方案实现的视频交流系统也达到了一定的预期效果。 相似文献
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采用Kane方法建立风力机系统动力学模型,并使用假设模态离散化方法对其进行柔性化。结合修正的BEM理论计算得到的风轮气动载荷,并在Fortran环境下编程建立风力机整机的系统动力学数学模型,完成对风力机的随机响应分析。以某型2.5MW风力发电机组为研究对象进行分析计算,将分析数据同国际权威计算软件GH Bladed数据比较。比较表明,该分析模型可以较好的模拟风力机的动力学特性,同时兼顾了较少建模计算时间和较高分析精度两个优点,近而验证采用假设模态法进行风力机动力学分析是一种行之有效的方法。 相似文献
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应用VB开发制冷系统故障诊断专家系统 总被引:2,自引:0,他引:2
专家系统在制冷空调领域的开发应用比较多。本文介绍了用VB开发制冷系统故障诊断专家系统,着重介绍了其核心部分:知识库和推理机的开发。 相似文献
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海上风电场地处偏远环境,长期受到盐碱腐蚀。为解决风电机组运行过程中产生的多种故障检测识别问题,在传统卷积神经网络LeNet-5的基础上构建模型。该模型采用ReLU函数作为激活函数,增加了卷积层、池化层和全连接层。针对风电机组的监督控制和数据采集(supervisory control and data acquisition,SCADA)系统及状态监控(condition monitoring,CM)系统所提供的数据集,进行多元类别故障诊断。并对多台风电机组进行聚类分析,应用集成学习方法,构建多风电机组故障诊断模型。实验表明,所提方法取得了97%~99%的诊断精度。通过将实验结果与其他算法进行对比,验证了该方法的有效性。 相似文献
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汽轮发电机组的多微机振动监测与故障诊断系统 总被引:1,自引:0,他引:1
大型汽轮发电机组振动监测与故障诊断的多微机系统是在线运行机组的实时监测、数据管理、图谱分析、报表打印、自检报警、事故追忆和故障诊断的多功能系统。它是一种以一主计算机指挥多从属计算机的主从工作方式。应用该系统可大大提高电站设备运行的可靠性、安全性与自动化程度,预防重大事故发生,并可推广应用到风机、水轮机等旋转机械方面。 相似文献
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Acoustic emission detection of fatigue cracks in wind turbine blades based on blind deconvolution separation
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Z Bo Z Yanan C Changzheng 《Fatigue & Fracture of Engineering Materials & Structures》2017,40(6):959-970
The occurrence and expansion of fatigue cracks in large wind turbine blades may lead to catastrophic blade failure. Each fatigue phase of a material has been associated with a typical set of acoustic emission (AE) signal frequency components, providing a logical base for establishing a clear connection between AE signals and the fatigue condition of a material. The relevance of efforts to relate recorded AE signals to a material's mechanical behaviour relies heavily on accurate AE signal processing. The main objective of the present study is to establish a direct correlation between the fatigue condition of a material and recorded AE signals. We introduce the blind deconvolution separation (BDS) approach because the result of AE monitoring is usually a convoluted mixture of signals from multiple sources. The method is implemented on data acquired from a fatigue test rig employing a wind turbine blade with an artificial transverse crack seeded in the surface at the base of the blade. Two different sets of fatigue loading were conducted. The convoluted signals are collected from the AE acquisition system, and the weak crack feature is extracted and analysed based on the BDS algorithm. The study reveals that the application of BDS‐based AE signal analysis is an appropriate approach for distinguishing and interpreting the different fatigue damage states of a wind turbine blade. The novel methodology proposed for fatigue crack identification will allow for improved predictive maintenance strategies for the glass‐epoxy blades of wind turbines. The experimental results clearly demonstrate that the AE signals generated by a fatigue crack on a wind turbine blade can be synchronously separated and identified. Characterizing and assessing fatigue conditions by AE monitoring based on BDS can prevent catastrophic failure and the development of secondary defects, as well as reduce unscheduled downtime and costs. The possibility of using AE monitoring to assess the fatigue condition of fibre composite blades is also considered. 相似文献
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Samson Nitonye Sidum Adumene Barivure Marvin Sigalo Charles Ugochukwu Orji Anthony Kpegele Le-ol 《Quality and Reliability Engineering International》2021,37(4):1436-1450
For effective integrity management of marine renewable energy systems in the dynamic and uncertain ocean environments, understanding the failure dynamics is crucial. The cost of investment in marine/offshore renewable energy infrastructures and the associated cost due to failure and loss of energy production necessitate a predictive monitoring methodology that is dynamic and adaptive. This paper presents an integrated multi-state pure-birth-pure-death Markovian-net profit value model for the offshore turbine subsystem failure analysis and its cost-based consequences. The integrated model captures the offshore turbine subsystem's dynamic failure states and its economic implications due to the cost of energy loss and downtime for the period under consideration. The model applies a phase-type exponential distribution to describe the monotonic state of failure. The methodology is demonstrated with an offshore wind turbine gearbox, and it captures the dynamic state of the system and its failure mechanisms. The cumulative effect of the subelements deterioration decreases the gearbox performance by over 35% within the first 2 years of operation. 相似文献