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煤矿机械设备的运行维护和故障维修对于设备的使用具有重要的意义.分析了煤矿机械设备运行维护的要点,并探讨了煤矿机械设备故障诊断技术,可以为煤矿机械设备维护和维修提供一定的参考. 相似文献
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机械设备故障神经网络的分级诊断 总被引:5,自引:0,他引:5
从机械设备诊断具有层次性的特点出发,分析了机械设备的诊断过程,并认为其也具有层次性,以此为基础,建立了神经网络分级诊断模型,并将其用于汽轮发电机常见故障的诊断。结果表明,该方法减少了诊断搜索范围,可大大增加标准故障模式个数和监测参数个数,具有实际应用价值。 相似文献
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柴油机综合智能故障诊断系统 总被引:9,自引:0,他引:9
本文提出了将人工智能与人工神经网络合璧的思想,二者的集成将会高效地完成各种故障诊断;构造了这种综合智能系统的系统模型,并介绍了知识库中知识的基本表示方法,即层次分类树法。 相似文献
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汽油机活塞销轴心轨迹计算及在故障诊断中的应用 总被引:4,自引:2,他引:2
采用汉氏法求解雷诺方程,计算出不稳定载荷下滑动轴承在不同偏心率和动力参数和条件下的油膜无量纲承载力,并根据实测的发动机气缸压力计算出活塞销所承受的负荷。然后根据实际负荷与油膜承载力的平衡关系,计算出动载荷下每一时刻的油膜厚度,从而确定活塞销轴心在连杆小头铜套中的运动轨迹。计算结果表明。连杆在整个运行周期中,绝大部分时间承受压缩载荷。且压缩载荷远比拉伸载荷大。此结果可用于发动机活塞连杆组的结构设计与故障诊断中,并能对一些实际故障现象进行合理的理论解释。 相似文献
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从智能继电保护出发,针对电气设备机房故障诊断与防护进行分析,提出了基于微机保护的故障诊断与防护功能,进而实现智能在线监测、诊断、防护集成化. 相似文献
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分析研究了汽轮发电机组振动智能故障诊断技术,将人工神经网络技术与面向对象技术相结合,建立了振动频谱、轴心轨迹、升降速特性和负荷特性等4个征兆神经网络,同时构建了具有不完全征兆输入的汽轮发电机组振动智能故障诊断神经网络系统。以机组振动频谱征兆为例,研究了频谱征兆的自动提取方法.给出了基于频谱征兆的不完全征兆综舍故障诊断实例。在此基础上,采用B/S模式和Java技术,开发了汽轮发电机组远程智能故障诊断系统,介绍了系统的结构组成、功能模块以及服务器和客户端程序设计和实现方法。 相似文献
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由于大量故障的相互作用使得多故障识别及计算量成为故障状态判断的难题.在复杂系统故障诊断中,基于规则的故障诊断特别是专家系统已得到广泛应用.规则数量是诊断精度的关键因素,潜在规则数量直接影响搜索匹配的计算量,其计算量将成为大系统诊断的重要指标.在分析规则构成的基础上,以征兆数量为输入,确定了诊断系统规模判定指标.以汽轮机轴系振动专家系统为例,展示了规则诊断问题的复杂性和诊断规模的确定方法. 相似文献
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基于多信息融合的汽轮发电机组故障诊断方法研究 总被引:4,自引:0,他引:4
目前汽轮发电机组配备了大量的传感器,如何将各种传感器信息充分利用起来提高诊断准确性是一个很实际的问题。提出了基于多信息融合的汽轮发电机组故障诊断方法,介绍了信息融合的基本概念,给出了基于主观Bayes方法和基于模型的多传感器融合的实例。 相似文献
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电气设备发生绝缘故障时可造成巨大的经济和社会损失,故障诊断技术是一种利用计算机技术的现代化诊断技术,应用于煤矿电气设备绝缘故障诊断中可有效地提高绝缘故障诊断的准确性和科学性,进一步推进煤矿现代化进程. 相似文献
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基于HHT的旋转机械故障诊断方法研究 总被引:9,自引:1,他引:9
希尔伯特黄变换(Hilbert-Huang Transformation,HHT),是先把一列时间序列数据通过经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD),然后经过希尔伯特变换获得频谱的信号处理新方法。详细地介绍了HHT方法的理论和算法。首先,通过仿真信号把该方法与小波变换(Wavelet Transformation,WT)方法进行了比较研究,验证了方法的优越性;然后,把该方法用于旋转机械油膜涡动故障诊断中,研究结果表明:该方法相对传统的分析方法在较低转速区能更早发现油膜涡动故障,说明把基于HHT的时频分析方法用于旋转机械故障诊断是有效的。图11参8 相似文献
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