一种船用绞车故障诊断方法

介绍了一种采用PLC控制的船用绞车故障诊断方法,对船用绞车的故障类型和故障特点进行了分析,在对设备状态进行监测的基础上,基于BP神经网络开发了船用绞车故障诊断系统,建立了故障训练样本,通过对绞车刹车单元的故障诊断实验对该故障诊断方法进行了验证。     

基于模糊理论的柴油机故障诊断专家系统

针对柴油机故障征兆、故障原因及故障机理的复杂性和模糊不确定性,将模糊数学理论与故障诊断专家系统引入柴油机故障诊断。建立故障诊断的模糊模型、模糊隶属度函数,利用模糊产生式系统实现了模糊性知识表达,论述了模糊诊断原则和推理诊断流程,构建了基于模糊理论的柴油机故障诊断专家系统。通过一个具体故障诊断案例证明系统能够快速、准确地推断出故障原因,同时也证明了该方法的实用性。     

基于加权D—S证据理论信息融合的故障诊断方法及其应用

针对新产品因故障概率数据掌握不充分使其故障诊断较为困难的问题,提出了一种基于加权D—S证据理论多源信息融合的故障诊断方法。该方法采用D-S证据融合,解决了缺乏故障概率分布模型或准确数学分析无效的问题,引入加权Ds证据理论融合方法进行故障诊断,用历史故障估计的正确率作为确定信息源当前检测估计值的置信程度调整,实现了故障诊断的历史数据对当前诊断结果的修正。对新型船舶气象仪故障诊断结果表明,该方法在故障概率和故障经验知识掌握不充分时,实现故障诊断是非常有效的。     

电力系统故障诊断研究

介绍了电力系统常见的故障类型,分析了故障诊断过程和故障诊断模型,研究探讨了故障保护的主要方法。     

基于故障率与故障症的设备故障诊断方法

传统设备故障诊断方法完全基于故障症状,没有考虑零部件故障率,导致故障诊断的正确率不理想。本文首先基于威布尔分布模型构建了零部件故障率的求解算法,然后运用模糊综合评判方法构建了基于故障症状的故障诊断方法,再将零部件的故障率引入故障诊断模型,最后,通过实例验证了该方法的适用性。由于该故障诊断方法综合考虑了零部件故障率、故障机理。故障症状的明显程度、故障症状现场获取的难易程度等多个因素,其诊断结果的正确性大幅度增加。     

基于Teager-Huang变换的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障振动信号的非平稳特征,介绍了一种基于Teager-Huang时频谱和边际谱的滚动轴承故障诊断方法。详细阐述了Teager-Huang时频谱和边际谱的计算方法及物理意义。给出了该故障诊断方法的步骤,并对仿真和实际轴承的滚动体故障、内圈故障和外圈故障信号进行了分析和故障诊断。结果表明,基于Teager-Huang变换的故障诊断方法具有计算速度快,估计准确稳定的特点,是准确判断滚动轴承故障状态的一种有效新方法。     

潜水轴流泵在线故障诊断的智能化研究

结合潜水轴流泵在线故障诊断的智能化研究 ,提出了故障诊断技术应与其设计制造技术融于一体的新思路 ,描述了潜水轴流泵故障信息的检测方法 ,定义了“白色故障”、“灰色故障”和“黑色故障”的新概念 ,在此基础上对潜水轴流泵进行故障归类 ,并给出了各类故障的诊断方法 ,本研究对其他机械设备的故障诊断同样具有指导意义。     

基于第二代小波及人工免疫的故障诊断

针对传统的故障诊断模型无法跟踪故障的动态变化,不能对新型故障进行有效判断的问题,提出了一种有效的故障诊断模式,建立了一种基于第二代小波变换及人工免疫算法的故障诊断模型。该模型是以用第二代小波变换对故障信号降噪为基础,用人工免疫算法对故障信号进行判断处理,与现有的故障类型进行比较,进行故障判断。     

故障诊断综合信息Petri网的研究

为了解决故障诊断中的冲突消解问题,将故障概率信息和管理信息引入模糊Ｐｅｔｒｉ网,故障诊断综合信息网模型。研究了基于综合信息网的故障诊断问题,对故障进行分类、分析了不同类型的故障诊断所需管理信息的内容,确立了概率与管理信息的关系,通过机械手掉刀故障的诊断,验证了该模型和方法的正确性与可行性。     

水轮机调速系统故障诊断决策研究

利用传统的故障诊断方法,难以全面确定水轮机调速系统的故障部位,故障性质及故障程度,特别对复合故障更是无法处理。本文进行了计算机故障诊断系统的硬件设计和功能设计。     

数控机床故障诊断本体建模研究

??针对数控机床故障诊断领域知识复杂、异构、表示不完备和共享困难等问题,采用了一种基于本体的知识表示方法,结合故障诊断需求,提出了一种适用于数控机床故障诊断领域的本体构建方法及知识表示模型,构建了包含故障现象、故障原因、故障部位和解决方法等的数控机床故障诊断知识本体。使用本体开发工具Protégé4.3构建了某型号数控机床故障诊断本体并做了相关的一致性检验,为数控机床智能故障诊断的本体推理提供了研究基础。     

基于神经网络的塔式起重机电气设备故障诊断系统

为了提高塔式起重机的故障检测效率,将BP神经网络故障诊断应用于起重机电气设备的故障诊断中。该系统一方面可根据新的故障样本自动学习、训练和更新故障知识,形成新的故障诊断规则并添加到专家系统知识库中。另一方面,直接调用神经网络诊断模块实现故障诊断,根据故障现象诊断故障原因,为维修提供指导。     

基于递归神经网络的旋转机械故障诊断方法

为实现对旋转机械的在线故障诊断,对10类故障情况下的振动信号进行频谱分析。发现旋转机械振动信号的频谱中含有丰富的故障信息,以此为故障特征向量建立了诊断模型。在现有神经网络故障诊断方法基础上,提出了一种基于带有偏差单元递归神经网络的在线故障诊断方法,设计了相应的故障样本和故障编码。仿真结果表明,该方法在收敛速度、非线性能力及精度方面明显优于一般方法。对故障模式的回想结果及实际运行结果证明,本方法切实可行,适合于旋转机械的在线故障诊断。     

基于BP神经网络的刮板输送机传动部智能故障诊断系统的设计与实现

针对刮板输送机传动部减速器和电动机故障发生率较高以及故障识别、故障维护困难的问题,提出基于BP神经网络和D-S证据理论的智能故障诊断系统。给出传动部故障诊断模型,并根据理论设计对减速器智能故障诊断进行实例分析,结果表明,所设计的智能故障诊断系统能够提高故障识别精度、减少故障发生率。     

机车制动机故障模糊诊断方法研究

为解决机车制动机故障诊断的滞后性问题,将小波分析与模糊产生式规则方法相结合应用于机车制动机故障诊断中.开展了对机车制动机气路系统故障诊断过程中内部管道压力变化速率与故障发生的因果关系的分析,提出了采用小波多尺度边缘检测法提取故障征兆,并与多征兆加权模糊产生式规则相结合的故障诊断方法,建立了故障征兆与故障原因之间的关系,...     

基于EMD-ICA去噪的滚动轴承故障诊断方法

针对轴承故障信号易受环境噪声影响、信噪分离难的问题,提出了一种基于经验模态分解和独立成分分析相结合去噪的滚动轴承故障诊断方法。给出了该方法在故障诊断信号去噪领域的应用原理、方法步骤和评价指标;并通过仿真信号和实际轴承的滚动体故障、内圈故障和外圈故障信号进行了分析和故障诊断,验证了该方法在轴承故障信噪分离中的有效性。结果表明,采用文中提出的方法消噪后提取故障信号特征频率,压制了噪声干扰,能明显区别出轴承的状态及其故障的类型,有效提高了轴承故障诊断的准确性。     

改进循环维纳滤波器算法的滚动轴承复合故障诊断

现有的滚动轴承故障诊断方法大多针对单一故障有效,滚动轴承复合故障诊断是一热点,也是一难点.传统的循环维纳滤波器将故障信号本身作为期望输出,对滚动轴承单一故障诊断有效,但对滚动轴承复合故障诊断不再适用.提出基于改进循环维纳滤波的滚动轴承复合故障诊断方法,用滚动轴承单一故障仿真信号作为期望输出.通过仿真验证所述方法的有效性,再通过滚动轴承复合故障(内圈、外圈和滚动体复合故障)验证所述方法在滚动轴承实际复合故障诊断中的可行性,同时,验证了所述方法相对于传统循环维纳滤波的优越性.     

基于模糊理论的某型四余度舵机故障诊断研究

针对机电液高度耦合的某型四余度舵机,提出了一种基于模糊理论的智能故障诊断方法。根据实际需求,将系统分为元件、部件及系统3种不同层次的故障诊断问题。然后根据模糊故障诊断理论,分别建立了故障原因与故障征兆的模糊关系方程,即模糊故障诊断模型。最后介绍了故障模糊诊断专家系统的实现及功能。     

基于频谱分析的天车主起升减速机故障诊断

介绍了频谱分析在齿轮箱故障诊断中的应用,阐述了齿轮箱故障诊断中的边频带分析方法,列举了齿轮箱的典型故障形式及故障特征频谱。     

基于汽车故障诊断机理的故障诊断流程设计

通过对汽车故障诊断机理的分析,根据汽车实际故障现象,综合运用假设推理和故障树分析法,设计故障诊断流程,依据设计的故障诊断流程测试排除故障。研究表明:符合汽车故障诊断逻辑的故障诊断流程,可迅速准确地判断汽车故障产生的原因与故障点,同时为汽车故障诊断的思路提供了参考。