基于网络的状态监测与诊断技术研究

现代企业中往往安装有许多大型复杂的机械、电气、液压、气动和控制设备与装置,这些设备和装置相互协调共同完成一些特定的生产任务。由于设备的结构和功能不断增加,其维护的难度也相应增大,且一旦出现故障所带来的后果将十分严重,     

基于无线传感器网络的智能状态监测系统研究

针对现有设备状态监测系统中存在的集成度不高、适应性差和状态数据利用率低等缺点,研究并建立了基于无线传感器网络的机械设备智能状态监测系统原型.其核心是设计基于MSP430微控制器的智能传感器网络节点;利用微控制器单元的信号分析能力,进行状态数据的本地化处理和数据融合,实现数据采集与信号处理相结合的分布式状态监测,形成具有初步自我分析诊断能力的状态维护传感器网络.开发并应用于某石化企业大型机组的智能状态监测原型系统,提高了设备状态数据采集与处理的效率,有效地降低了采集点与故障诊断中心之间的通信流量.     

旋转机械状态监测信号处理与数据管理系统的研制

状态监测中的两大核心技术是信号分析和信息管理,本文给出的数字信号处理软件包覆盖了几乎所 有的常规信号分析方法,且新的信号分析算法也可以方便地添加进去,针对机械状态监测中的几类主要数据,具体 地给出了组织、存储方法。     

基于DSP的液压设备状态监测系统

液压设备对污染敏感,容易产生各种故障,且故障形式多样,难于监测和判断.为此,研究了基于DSP的液压设备动态信号采集与处理系统.该系统以TMS320LF2407A芯片为主处理器,利用它自带的A/D采样转换器对液压系统的压力、流量和温度参数进行采集,预处理后送液晶显示并通过串行通信将数据送至上位机,在LabVIEW平台上做进一步的分析和故障诊断处理,实现了对液压系统状态参数的采集和处理的要求.最后,通过实验验证了设计的液压监测系统的可行性,该系统对于液压设备的实时监测有着一定的工程应用价值.     

压缩机状态实时监测系统的研制

以压缩机为监测对象提出了由数据采集模块、状态监测模块和故障诊断模块组成的分布式信息处理系统的构思 ,阐明了基于结构层次化和功能模块化的状态监测系统的软、硬件设计方案。整个系统具有高速度、高精度、多通道、大容量和高性能价格比等特点 ,可广泛应用于各类大型旋转机械的状态监测。     

基于LabVIEW的数字信号处理虚拟实验室研究

数字信号处理被广泛地应用于通信、电子、故障诊断等多个领域.本文使用LabVIEW开发出一种"数字信号处理虚拟实验室"系统,在该系统中实现多种信号处理方法和基本理论,基于模块化思想设计并实现该系统.应用表明,该系统对于数字信号处理中的各种分析方法和基本原理描述清楚、表达直观,对信号处理的学习和教学具有很好的指导和借鉴意义...     

数控机床状态监测系统的研究

为了使数控机床加工过程安全、可靠、高效、高质量地进行，对加工设备进行状态监测就变得非常重要。本文分析了数控机床状态监测的主要内容，论述了设备状态监测系统的基本组成和状态监测系统实现的关键技术，并针对数控机床的加工过程，给出了数控机床状态监测系统的工作流程和系统实现的具体结构。     

若干数字信号处理应用技术

本文根据数字过滤波、功率谱估计、自相关函数计算等数字信号处理技术的特点,介绍了实际应用中的若干改进方法,这些方法对数字信号处理技术在科研及工程实践中的推广应用有帮助.     

基于数字孪生模型的齿轮试验台状态监测方法

为了对齿轮试验台运行状态进行监测,及时有效地发现运行故障,保证设备稳定地运行,提出了一种基于数字孪生的齿轮试验台状态监测方法。通过建立齿轮试验台的数字孪生模型,实时仿真齿轮试验台在正常运行工况下的运行状态,实现对齿轮试验台设备状态监测、故障判断和运行状态的预测。经闭功率流齿轮试验台测试结果对比表明,齿轮试验台数字孪生体仿真结果与齿轮试验台测试结果基本一致,此技术可以还原正常运行工况下齿轮试验台的运行状况,从而实现对齿轮试验台的状态监测,为故障诊断、状态监测提供了一种新方法。     

基于小波神经网络的切削刀具状态监测

提出了一种基于小波神经网络的切削刀具状态监测方法，即提取反映刀具磨损状态的特征参数，利用小波神经网络的非线性模型，实现在线状态监测；同时针对多输入输出问题带来的网络规模大、收敛速度慢等问题，提出了一种网络优化算法，即采用改进的遗传算法寻找最优小波基元，从而简化小波网络并加快收敛。仿真实例证明该方法是有效的。     

三分量光波导加速度传感器数字信号处理系统

为进一步提高三维地震勘探技术,设计以DSP芯片为基础的集成光波导地震波加速度传感器的数字信号处理系统,对调制后的干涉光信号进行分析处理,并对传感系统进行反馈调节。实验结果显示,测试系统的输出信号跟随输入信号,实现载波信号的解调输出,满足加速度传感器对信号处理的要求。     

基于多采样率的风电多机组远程监测

针对风力机许多部件的振动频率很低,振动监测的风电机组远程状态监测受限于网络速度而难以实现的问题,研究了基于多采样率信号处理技术的多机组远程振动监测。通过对风电机组的振动信号进行二次抽样处理,大大减小了包含风电机组振动信息的数据量。仿真分析表明,在现有网络条件下,可实现风电多机组振动数据的广域网传输,进而可实现风电多机组的远程振动监测。     

光纤温度传感器在热加工生产中的应用

介绍蓝宝石光纤高温传感器的基本原理和光信号的处理原理，分析其在热加工过程中的测试方法。     

基于小波多分辨率分析和RBF神经网络的刀具磨损状态识别

刀具磨损监测对于提高加工过程的精度和自动化程度具有重要意义。本文提出一种基于RBF函数神经网络的刀具磨损状态监测模式。该系统利用声发射传感器对切削过程进行监测,采用多分辨率小波分解技术从声发射信号中提取反映刀具磨损的特征向量,并输入RBF神经网络,实现了刀具磨损的自动识别。     

多模光纤在本地网的应用

阐述了光纤结构、种类、带宽的概念及光纤通信技术发展现状，着重分析了多模光纤在本地网中的应用及优势，同时结合实际说明了多模光纤使用的选择。     

一种基于数字光栅的信号波形显示技术

针对仪器仪表对信号实时波形的显示需求,设计了一种基于数字光栅扫描原理的实现方案。该方案通过幅度存储,刷新比较生成波形图像,具有适应性强、结构简单、稳定可靠的特点。     

基于数字处理技术的ADC动态测试及分析

本文分析了ＡＤＣ频域测试中采样数据的频谱组成,给出了高准确度ＡＤＣ频域测试的条件。采用数字处理技术对高速ＡＤＣ的动态特性了测试和分析,其结果与ＡＤＣ及其采样电路的设计具有指导意义。     

数控加工程序的通讯传输

在数控加工中 ,程序的编制与录入是很重要的一环。MasterCAM等中档CAD/CAM一体化软件的产生 ,使得编程与录入变得简单、方便。然而 ,要顺利完成数控程序的通讯输入 ,还需要做好硬件连接、通讯协议和程序书写格式等方面的工作。     

基于机器学习的分组交换电力光网络流量异常检测

流量异常检测能够提示和发现电力系统和电力通信的可靠性隐患.为此,对分组交换电力光网络的流量异常检测进行了分析.根据电力通信网络业务分析了电力分组交换网络的结构和特点.针对电力通信网络的特殊性进行了说明,说明了网络流量特征以及数据特征挖掘的流程.分析了现阶段流量异常检测方法,提出了优先级调度算法对网络流量异常情况进行检测,利用仿真分析说明了所提方法在丢包率、平均时延指标方面的优势.     

刀具破损监测中的信号处理

本文介绍了应用于工业过程监测的几种非常有效的信号处理方法。这些方法包括 :统计信号处理 ,频域信号处理和时频域信号处理方法。并借助一应用实例 ,以小波变换为例对车削刀具破损过程产生的声发射信号进行了特征提取。