基于模糊神经网络的智能故障诊断专家系统

发动机是车辆的核心部件,及时有效地发现并排除故障,对降低维修费用,减少经济损失,增加发动机工作时的可靠性,避免事故发生具有重大的意义。以某型号发动机为研究对象,运用测试技术、信号处理、小波分析、神经网络和模糊控制理论,提出了基于模糊神经网络的智能故障诊断系统。建立了发动机故障信号采集试验台,在试验台上人工模拟3种转速下6种工况,通过加速度传感器采集正常工况和异常工况的振动信号,之后利用小波包技术进行消噪处理,并提取出故障信号的特征值,作为网络训练和测试的样本数据。用样本数据训练和检测自适应模糊神经网络,完成对信号的离线模式识别,之后以测试样本数据实现在线故障诊断,通过仿真分析,取得了很好的诊断效果。与传统的BP神经网络故障诊断方法进行对比,无论在诊断精度上还是学习速度上,模糊神经网络在故障诊断中更具有优势。同时,在专家系统的理论基础上,将模糊神经网络与专家系统进行信息融合,实现数据接口通信,利用网络的自学习能力建立智能故障诊断数据库和诊断规则库,通过程序语言快速高效的设计出智能诊断系统。最后,通过发动机故障诊断实例仿真分析,验证了基于模糊神经网络的智能故障诊断专家系统的可行性。     

基于SOA的设备远程监测与故障诊断系统体系结构研究*

针对当前设备远程监测与故障诊断系统日趋复杂的业务逻辑和功能需求,本文提出了一种基于SOA的设备远程监测与故障诊断系统的体系结构,依据面向SOA的设计思想,通过对远程监测与故障诊断系统的业务逻辑和功能需求进行不同层次、不同粒度的抽象和划分,建立了一个松散耦合的Web服务系统,并给出了各个核心功能模块的设计和实现方案。最后,本文设计并实现了一套演示系统验证了整个体系结构的可行性。     

机械振动信号内在模式的复杂性评估

针对机械振动信号非平稳特性,利用经验模式分解法将其分解为若干个内在的振荡模式（即基本模式分量）,从而使得不同的基本模式包含有不同的设备状态信息。借助近似熵的概念,可定理描述原始信号和各振荡模式的复杂性,实现对机械振动信号内在模式复杂性的定理评估。该方法不仅有助于揭示和认识转子系统的复杂动力学行为,还能有效地监测系统状态的早期变化,及时捕捉机组潜在的隐患,预防故障的升级恶化。工程应用实例表明,该方法可有效提取机组的故障信息,从而为机械设备状态监测和故障诊断提供一种行之有效的新方法。     

球阀动水关闭过程中球阀与机组稳定性分析

采用短时傅里叶变换方法,针对某抽水蓄能电站水泵水轮发电机组球阀动水关闭过程中机组及球阀的试验数据进行了分析,研究了球阀动水关闭前、后及过程中机组及球阀的主要频率成分变化情况。研究结果表明:稳态工况下球阀及机组存在明显的100Hz频率成分,该频率成分主要由两倍的叶片通过频率产生而非电机极频振动产生;两倍叶片过流频率具有向上传播的特性,加剧了机组与球阀的振动。     

涌流抑制器在抽水蓄能电站的应用研究

抽水蓄能电站可将电网负荷低时的多余电能,转变为电网高峰时期的高价值电能,还适于调频、调相,稳定电力系统的频率和电压,且宜为事故备用。由于抽水蓄能机组作为水泵工况运行时,变压器空载合闸时会因电压骤增而引起数值客观的励磁涌流,可能导致变压器继电保护的误动。本文主要阐述抽水蓄能机组采用SID-SYL型涌流抑制器,解决变压器空载合闸时引起励磁涌流的难题,保证抽水蓄能机组安全运行。     

浅析抽水蓄能机组启动过程常见故障

介绍抽水蓄能机组发电、抽水、抽水调相等几种典型工况的启动过程,分析其常见故障。     

基于贝叶斯最优核判别分析的机械故障诊断

针对在该方法中,用核判别分析到机械故障诊断时核参数选取困难的问题,提出了一种基于贝叶斯最优核判别分析的机械故障诊断方法。首先采用梯度下降法优化同方差性准则确定最优核参数;然后采用最优核参数使用核判别分析将原始样本投影到一个最优子空间,在该子空间中各类样本具有最佳判别性;最后基于投影后的样本使用最近邻方法进行故障分类。将该方法应用于滚动轴承故障诊断,并与相关方法的诊断结果进行了比较,实验结果表明:该方法可获得与支持向量机同样的诊断正确率,并实现了最优核参数的自动选择。     

船用柴油发电机组非线性隔振系统动态特性分析

以计算多体动力学理论为指导,以船舶柴油发电机组的抗冲击研究为背景,建立了柴油发电机组的多体动力学以及线性隔振系统模型,并通过实验验证模型的正确性;在此基础上构建机组的非线性隔振系统,并对机组额定工况以及冲击条件下隔振系统的动态特性进行分析,结果表明非线性隔振系统较线性隔振系统有良好的隔振效果。文中的建模与求解方法较数学建模与求解简单易行,对隔振器选型与安装、非线性隔振器的参数化设计与优化、其它船用机械的抗冲击研究奠定了一定的工程应用基础。     

基于EMD的改进马田系统的滚动轴承故障诊断

为了提高滚动轴承的可靠性、及时发现其潜在的故障,提出了一种基于改进马田系统(MMTS)的滚动轴承故障诊断方法。首先利用经验模态分解(EMD)方法对原振动信号进行分解,得到了多个本征模态分量(IMF)并计算基本模式分量的统计特征集。然后,在此基础上构建基准空间(马氏空间),针对马田系统在筛选特征变量时效果不佳、基准空间数据的差异性问题,引入粗糙集(RS)筛选有效特征变量改进马田系统,大幅降低特征向量的维数。最后,计算待诊断信号到基准空间的马氏距离,从而完成滚动轴承的故障诊断。利用滚动轴承振动数据对该模型进行了测试,结果表明,该模型与实际相符,可以准确、有效地识别滚动轴承的故障类型。     

基于EMD和分形盒维数的旋转机械耦合故障诊断方法研究

针对旋转机械耦合故障的诊断问题,提出一种基于EMD（Empirical Mode Decomposition）和分形盒维数的诊断方法。该方法结合EMD对非线性信号处理的自适应性和分形盒维数能对非线性行为定量描述的特点,先对故障信号进行EMD处理,得到含有故障特征的本征模式函数(Intrinsic Mode Function,简称IMF),然后求出各IMF的盒维数,通过盒维数的比较分析进行故障诊断。构造了含有裂纹-碰摩-松动耦合故障的转子-轴承系统动力学模型,用龙格库塔法求出故障模型振动信号。通过对耦合故障信号进行分析,得到耦合故障特征向量,并与传统的边界谱诊断方法比较,证明该方法对旋转机械耦合故障诊断的有效性和优越性。     

概率神经网络在水/水热泵机组故障诊断研究中的应用

基于模式识别的设备状态监测和故障诊断原理,根据水／水热泵机组的运行特性,提出一种基于人工神经网络的智能故障诊断方法,通过应用2个概率神经网络估计器,实现对水／水热泵机组运行状态的实时监测和故障诊断。此外,建立水脉热泵机组常见故障与征兆之间的关系库,构建基于人工神经网络的水脉热泵机组状态监测和故障诊断系统的模型结构,以期为开发水脉热泵机组的智能故障诊断系统开辟一条新的可行途径。     

基于BP网络的往复泵泵阀故障识别系统的研究

本文基于BP神经网络模型，通过准确采集往复泵液力端各阀箱阀关闭激起的瞬态响应，并以响应的振动频谱为主要征兆，建立了基于BP网络往复泵泵阀故障的诊断系统。计算机模拟识别表明，该系统可较为准确地识别出各泵阀的故障。     

基于紧致型小波神经网络的往复泵故障诊断

为了对往复泵的故障进行正确诊断,提出基于紧致型小波神经网络的往复泵故障诊断方法。以往复泵单个泵缸内的压力信号作为系统特征信号通过小波包分解来提取故障特征向量,同时将此特征向量作为小波神经网络的输入,利用小波神经网络对故障做进一步的精确实时诊断。通过对往复泵液力端多故障诊断实例的检验表明,该系统故障诊断正确率达到94 %以上。     

蒸汽喷射泵故障诊断与智能化专家系统

详细讨论一种蒸汽喷射泵的故障诊断专家系统,利用这一专家系统可以判断出故障的种类和原因,并给出解决方案。故障诊断部分包括推理、判断和自学习功能。本系统对蒸汽喷射泵进行在线监测,可极大地提高设备的运行可靠性,在冶金、化工等领域具有广阔的应用前景。     

多级水蒸汽喷射泵系统真空度常见故障的成因及诊断

本文介绍了水蒸汽真空泵的工作原理及结构特点。阐述了真空度故障的特点,真空度故障的成因及规律。从理论和实践两方面讨论了影响真空度的因素。同时简要地介绍了目前我们的真空度故障诊断技术。     

Design on Vibration Monitoring and Fault Diagnosis System of Large Water Pump Motor

Large water pump motor,whose operation decides the reliability of the whole production line,plays a very important role. Therefore,its online condition monitoring can help companies better know its operation,process fault analysis and protection. The essay mainly studies and designs large water pump motor' s real time vibration monitoring and fault diagnosis system. The essay completes the systems project design,the establishment of the system and performance test. Eddycurrentsensor,XM-120 vibration module,XM-320 axial translation module,XM-362 temperature module,XM-360 process amount module and XM-500 gateway module are used to measure the axial vibration and displacement of main motors. Laboratory tests prove that the system can meet the requirements of motor vibration monitoring.     

基于EMD包络谱分析的液压泵故障诊断方法

在对液压泵常见故障模式进行分析的基础上,针对液压泵早期故障诊断时故障特征信号微弱且传统的包络分析需要预先依靠经验确定分析频段的问题,提出了基于经验模式分解(EMD)和包络谱分析的诊断方法。该方法首先将采集到的液压泵壳体的振动信号利用EMD分解为有限个固有模式函数(IMF)之和;然后对前几个IMF分量进行包络分析,并求出包含主要故障信息的包络谱;最后通过对包络谱的分析,判断液压泵的工作状态和故障类型。实验结果表明,该方法有效提取了液压泵的早期故障特征,准确实现了液压泵正常、滑靴松动、滑靴与斜盘磨损及缸体与配流盘磨损四种状态的分类,是进行液压泵故障诊断行之有效的方法。     

双谱分析在往复泵故障诊断中的应用研究

针对当机械系统发生故障时,非线性特征更为突出的特点,提出了基于双谱分析的往复泵故障的振动诊断方法,研究了利用阀箱上振动信号的双谱,尤其是双谱沿f1=f2的切片谱识别泵阀故障,诊断实例表明,采用双谱分析可有效抑制振动信号中的噪声,得出比传统功率谱分析更明显的泵阀故障特征,可有效识别往复泵泵阀的初期故障。由于该方法仅利用阀箱上振动响应信号的双谱分析即可完成对泵阀不同类型故障的正确识别,故更为简单和实用。     

机械真空泵远程故障诊断系统研究与应用

真空精炼炉是一种用于生产高品质钢水的二次冶炼装置,其核心是机械真空泵系统.该系统能否长期稳定运行将直接影响到钢水冶炼效果和吨钢成本,因此对该系统进行在线监测和快速故障诊断尤为重要.本文以RH真空精炼炉为例,将各级机械真空泵与多种监控设备耦合,并引入远程物联网技术,创建了远程故障诊断系统,并得到国内某钢厂实践验证.     

空气源热泵承压热水供应与全新风空调联供系统研究

针对华南地区某连锁酒店客房热水供应及该酒店商场空调需求,提出了空气源热泵承压热水供应与全新风空调联供系统方案,介绍了系统具体构成及关键部件的匹配设计计算方法,利用蓄热水罐、蓄冷风柜等蓄能装置和以PLC为核心的数据采集及控制手段,探讨了冷热需求不同步、冷热负荷不均衡的冷热联供固有局限问题的一种解决方案,并对实施的工程系统进行了全年性现场运行性能测试和分析调试。结果表明:该系统在可靠地满足该酒店热水供应的同时,又满足了该酒店商场夏季全新风降温空调的需求,该系统年平均综合能效比大于4.7,为空气源热泵冷热联供提供了一种工程实例。