高队循环统计量理论在机械故障诊断中的应用

在简要介绍现代信号处理中的高阶统计量、循环平稳以及高阶循环统计量理论的基础上，重点分析了它们在谐波恢复、系统辨识、特征提取等与机械设备状态监测和故障诊断相关领域中的应用，指出将高阶循环统计量理论，特别是高阶循环累计量和高阶循环谱理论应用于机械设备的状态监测和故障诊断领域具有重要的理论研究价值和实际应用意义。     

设备状态监测与故障诊断的探讨

本文对设备状态、设备状态的监测和故障诊断方法进行了分析论述,意图为保障设备良好的运行状态和故障的快速诊断提供借鉴。     

解析故障诊断技术在给排水设备状态维修中的运用

随着科学技术不断的发展,设备诊断技术也在不断的发展,并受到越来越多厂家的好评,给排水企业也不例外。目前来看,故障诊断技术已经在给排水设备状态维修中得到了应用,尤其是振动故障诊断技术的应用。然而故障诊断维修技术在实际应用过程中却容易受相应因素的影响,而使其不能正常运行。为了使故障诊断技术更好的在给排水状态维修中应用,有必要对故障诊断技术和设备状态维修故障诊断技术概况、振动诊断技术优势及振动故障诊断技术在给排水设备中的应用进行相应分析。     

基于混沌理论的设备状态监测应用研究

以汽车变速箱中齿轮系统疲劳实验为例，充分利用混沌方法与小波方法各自在状态监测与故障诊断领域中的优点，进行机械系统状态监测与故障诊断。通过对实验所得振动信号进行小波包分解与重构，得到反映目标部件的特征信号，借助于混沌方法，对信号进行了二次处理，进而对所得特征量的变化趋势进行比较研究，确定了各监测部位的运行状态，并实现了故障定位。计算结果和实验结果相吻合，证明了该方法的可行性。     

变电站设备状态检修技术探讨

变电站的状态检修,涉及到状态监测、故障诊断、设备寿命管理和预测、信息管理与决策等技术,随着计算机技术、遥感技术在状态检修中的大量运用,设备的状态检修将越来越多,从而降低了变电站检修的人力、物力以及财力投入,提高了供电企业的运行水平及经济效益。     

对变电设备状态检修技术的探讨

随着电力事业的不断发展,人们对电力的需求和要求也逐渐在增高。目前,在电网设备运行的过程中,不仅要具有安全性、可靠性,还要具有一定的稳定性。而变电设备状态检修技术就是针对变电设备在运行过程的状态监测和预测,以及故障诊断等预防性的技术策略。通过简要介绍变电设备状态检修技术的支持及决定性因素,对变电设备状态检修技术的应用进行分析,并以物联网技术的电力变压器状态检修为例阐述变电设备状态检修技术。     

浅谈变电站设备状态检修的技术问题

电力设备安全是电力系统的一个永恒主题。状态检修是一种先进的设备运行管理方式,它不但包含了对某一设备的状态监测,故障诊断,检修决策等基础的技术,还包含了整个电力企业如何适应技术的发展,改变现行管理体制等内容,是一项复杂的系统工程,是现代传感器技术、计算机技术、人工智能技术及先进的生产管理技术的综合应用。本文介绍了变电站设备的监测方法和需要解决的问题。     

露天采矿设备状态监测与故障诊断

状态监测与诊断是通过先进技术获取状态信息,分析故障发生现象,并对状态的安全性和故障发展趋势做出评估的技术手段,在当前露天采矿设备维修与管理中发挥着重要作用。本文通过分析实施露天采矿设备状态监测的目的,针对影响设备状态监测质量的主要参数进行探讨,并提出设备故障诊断及应用过程中应关注的相关技术。     

浅议电力系统变电站设备状态检修

电力系统中变电站设备的运行状态对于变电站系统的运行以及电力系统的稳定运行都有着重要的影响作用,对于电力变电站设备实时进行运行状态的检修,是对变电站的电力供应以及电力系统运行稳定的重要保障。本文主要针对变电设备的状态监测、变电设备的故障诊断、状态检修的解决措施进行了探讨。     

风机的运行状态监测与故障诊断及其MATLAB实现

本文介绍了时间序列分析在风机模型构建、状态监测与故障诊断方面的应用原理，并用MATLAB语言建立了风机运行状态的AR模型，并以此模型为基础，实现了风机的运行状态监测与故障诊断。     

嵌入式Linux在液压系统的状态监测与故障诊断中的应用

针对国产地下无轨采矿设备液压系统故障率高,而其检测和故障诊断手段落后的背景,本文提出了一种基于嵌入式Linux的多传感器信息的液压系统状态监测与故障诊断的设计方案,通过该系统能实时地、可靠地跟踪地下无轨采矿设备液压系统的工作状态,并能将设备运行状态发展趋势、故障信息通过友好的人机界面反映出来。     

燃气轮机发电机组的振动信号监测与分析系统

研发了一套燃气轮机振动监测、故障诊断系统，系统集数据采集、分析，振动状态检测，振动故障预报、诊断为一体。系统常规的分析功能主要有频谱分析、转子轴心轨迹分析、小波分析、短时傅立叶变换、相关分析等；另外配有趋势分析、报警功能，并建立了振动故障诊断数据库，实现对燃气轮机主要部件的故障诊断。电站现场的6台燃气轮机测试结果表明，本系统的软件功能和硬件功能可以满足燃气轮机振动监测和振动故障诊断的要求。     

移动成型鼓无线通信数传技术研究

设计应用无线数传技术实现数据传输的组合式成型生产线的监控系统,采用分布式结构建立统一协议模型实现不同终端设备的数据联网传输.研究符合组合式成型生产线的无线通讯技术,可以满足移动成型鼓工作时对电压、电流、运行速度、液压系统压力、故障状态等电气参数的网络传输.该技术已得到成功的实验测试并在其它行业得以应用,能有效提高系统监控与管理的效率.     

磨煤机故障诊断中多传感器信息融合技术的应用

针对磨煤机故障诊断系统出现“漏报”、“误报”现象,提出应用多传感器信息融合技术,并给出了多传感器信息融合模型。该模型可提高对磨煤机的工作状态和故障的识别能力,同时降低监测与故障诊断系统的成本。     

A Comparative Study of Various Methods of Bearing Faults Diagnosis Using the Case Western Reserve University Data

Bearing is probably one of the most critical components of rotating machinery. They are employed to guide and support the shafts in rotating machinery. Therefore, any fault in the bearings can lead to losses on the level of production and equipments as well as potentially unsafe. For these reasons, the bearing fault diagnosis has received considerable attention from the research and engineering communities in recent years. The purpose of this study is to review the vibration analysis techniques and to explore their capabilities, advantages, and disadvantage in monitoring rolling element bearings.     

基于小波包分析的声强计算方法

传统的基于FFT的声强计算方法是分析平稳噪声信号的有效工具，但是它却无法对机电设备发生故障时所辐射出的非平稳噪声信号进行有效的分析。由于小波包分析可以实现非平稳噪声信号在不同频带和不同时刻的合理分离，因此可以利用小波包分析对声强进行计算。文中应用自行研制的噪声自动分析系统对声强的计算方法进行了研究，提出了一种基于小波包信号分析技术的声强计算方法：并通过实验验证了该方法的正确性。该方法不同于传统的基于FFT分析的声强计算方法，可以实现对非平稳故障噪声信号的分析，为机电设备的噪声监测和故障诊断提供了一条研究途径。     

基于小波包特征提取和模糊熵特征选择的柴油机故障分析

船舶动力设备因故障监测信号样本少、变化缓慢、数据特征呈非线性,使得设备故障模式的准确识别和状态预测比较难。尤其是柴油机振动信号的故障诊断,由于柴油机振动信号噪声多,诊断信号难以进行特征选择的问题,提出了基于小波包能量谱特征提取和模糊熵特征择的柴油机故障诊断方法。利用模糊熵对小波包能量谱提取出的特征集进行特征选择,将选择后的特征参数输入LS-SVM进行故障模式识别。试验结果表明,该方法可以提高故障识别准确率。在该试验中,故障识别准确率达到了99.36%,相比于未进行特征选择的特征集,识别准确率提高了0.72%。     

基于特征优选和GA-SVM的滚动轴承智能评估方法

针对滚动轴承等旋转机械设备零部件的退化状态识别问题,研究并提出一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)的智能评估方法。对于在线持续输出的轴承振动信号,采用时域方法和集成经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)能量熵提取轴承特征,并基于相关性、单调性和鲁棒性进行特征选择。综合考虑三个指标,计算选择准则,得到最终的退化特征。针对SVM参数选择困难问题,使用遗传算法(genetic algorithm,GA)优化SVM参数,确定参数最优值。定义轴承性能退化指标,用三种不同故障类型的轴承数据训练模型。分别输入不同故障的轴承全寿命周期数据,得到轴承故障的类型和性能退化曲线,确定早期故障点,并对方法进行对比和验证。实验表明,模型故障诊断平均准确率为97.69%,性能退化评估曲线结果准确,早期故障检测能力强。     

基于活塞杆轴心位置轨迹的往复压缩机故障诊断技术研究

提出了一种基于X方向、y方向的活塞杆轴心位置轨迹(Piston-Rod Axis Orbit)的故障诊断分析新方法,通过定义5种图形和6个特征参数来反映活塞杆的运行状态,解决了常规手段只能单一监测垂直方向位移的问题.通过仿真数据和故障数据分析,验证了活塞杆轴心位置图分析方法可以有效判断往复压缩机整个支承环的磨损方向和磨损程度,对于早期预警活塞组件、活塞杆运行状态十分有效.建立的理论方法可以早期、完整地发现往复压缩机活塞组件的潜在故障,定义的特征参数为早期预警和故障诊断专家系统规则量化提供了理论基础.     

基于数字孪生的复杂矿用设备预测性维护系统

针对恶劣工况环境下复杂矿用设备状态监测与预测性维护困难等问题,结合状态监测、故障预警和预测维护等多种综合建模与分析预测技术,提出了一种基于数字孪生的预测性维护系统。首先,介绍了复杂矿用设备数字孪生体的设计流程与构建原理,并在搭建数字孪生体的过程中实现了预测性维护系统的功能;然后,研究了基于LabVIEW、MySQL和Unity3D的状态数据获取方法,利用Unity3D开发引擎搭建了三维可视化复杂矿用设备状态监测平台,并通过虚拟空间可视化展示设备当前状态;最后,分析了优化BP（back propagation,反向传播）神经网络在复杂矿用设备故障预警中的适用性,同时利用MATLAB软件建立了复杂矿用设备关键零部件的预测性维护模型,并将预警结果通过MySQL数据库传输至Unity3D开发引擎,以驱动和部署预设维护流程,实现设备状态实时监测下的关键零部件故障预警。根据采煤机液压系统的实际维修流程,制定了混合现实（mixed reality, MR）预测性维护策略,并以采煤机摇臂部液压柱塞泵为实验对象开展有效性验证。结果表明,所构建的预测性维护系统的故障预测准确率高于90%,且故障预警结果可驱动HoloLens眼镜实现虚拟指导的维修交互,验证了该系统预测性维护功能的有效性。研究结果可为复杂矿用设备的预测性维护提供新思路。