机电一体化系统故障诊断专家系统研究

随着人工智能技术的不断进步,诊断技术已开始进入一个新阶段,即智能化诊断阶段。将人工智能领域的各种方法加以综合利用并用于故障诊断,特别是针对大型复杂机电一体化设备的诊断对象,将更有利于深入细致地刻画与描述故障的特征,使推理过程与客观实际更加相符。本文提供了一种用于机电一体化设备智能故障诊断的通用方案,对于类似系统的设计开发具有借鉴意义。     

具有自学习功能的贝叶斯融合故障诊断方法*

大型设备自身的复杂性、设备的个体差异及工作环境的影响,使设备的故障知识呈现一定的独特性,获取故障知识变得更为困难,针对上述问题,设计了一种能自动更新故障知识的故障诊断方法。该方法采用贝叶斯技术,融合专家的经验知识与设备自身的独特性故障知识,利用故障决策树对单层次和多层次的设备故障进行诊断;最后,给出一个实例证实此方法在实际工程中的简洁性与有效性。该方法已运用于某大型装备的故障诊断中,取得了良好效果。     

基于BIT故障诊断的常规配电技术研究

为了解决常规配电设备的故障诊断和快速定位的问题，以飞机常规配电系统为背景，选取设备自身状态决策项、电气参数决策项和生命周期决策项，建立故障诊断方程，提出了一种基于机内自检（Built-in Test，BIT）的故障诊断方法。经实践应用表明，该方法对常规配电设备出现的故障能快速定位，可实现故障综合诊断、告警和信息上报等功能，提升了飞机的外场保障能力和故障排查效率。同时，该技术也可应用于国内现有其他机型常规配电系统中，意义重大。     

基于虚拟仪器的某发射设备故障诊断系统

为实现对某发射设备快速故障定位,基于虚拟仪器技术设计开发了该设备的故障诊断系统,详细阐述了系统软硬件的设计与实现方法;针对顺序控制的特点,提出了按工步进行故障诊断的思想;利用数字滤波技术有效地消除了干扰,提高了诊断结果的可靠性;使用表明,系统性能稳定可靠,故障定位快速准确,极大地提高了设备维修保障效率和生存能力.     

基于故障字典和神经网络理论的故障诊断方法

鉴于传统的故障诊断方法对复杂系统或设备进行故障诊断时,有诊断速度慢、对多故障同时发生的情况难以准确定位等缺点,提出了基于故障字典法和神经网络理论的综合故障诊断方法;在叙述该综合诊断方法的基础上,以某型飞机自动驾驶仪飞控盒的主要故障为例,分析说明了运用该方法进行设备故障诊断的具体过程,并进行了仿真研究;实现了对此设备单故障和多故障的快速准确定位;结果表明该综合故障诊断方法解决此类故障诊断问题是有效的.     

空气循环制冷设备故障诊断专家系统研究

在对空气循环制冷设备工作原理深入研究的基础上,将故障树分析法和专家系统引入到该设备的故障诊断中,设计了该设备的故障诊断专家系统.具体给出了系统的理论依据和设计方法,并详细介绍了知识库和推理机的设计.该系统能够快速、准确地确定故障部位,提高维修效率.     

触发式智能型故障自诊断定位系统在600MW火电机组中的应用

电厂热工设备智能状态诊断分析系统,是以电厂热工设备为对象,主要由数据采集、数据处理、设备故障诊断和状态诊断等环节组成.该系统主要以神经网络为工具,利用计算机软件技术对模型进行故障分离和显示,达到故障定位的目的。能为火力发电厂运行人员快速的故障定位提供指导,以此帮助操作人员作出准确的操作判断,进一步避免事故的发生,提高了运行的安全性。     

基于多小波熵灰色理论的故障诊断应用研究

为了有效地对其进行故障诊断,提出了一种基于多小波熵特征提取与灰色理论相结合的故障分类方法,小波熵测度由于结合了小波变换和信息熵理论的优势,能快速准确地提取电流信号故障特征,但由于设备故障的不确定性和多样性,依靠单一的小波熵测度诊断故障可能出现诊断困难或诊断失真等问题,对多种小波熵进行了特征提取,并结合灰色理论进行故障关联,以飞机液压试验台上采集的压力信号进行故障分类,试验结果表明该方法能提高对故障诊断结果的支持度及故障诊断的准确性和实时性,为设备故障诊断提供了一种可行的新方法。     

基于FMEA的船舶设备故障信息处理系统

基于FMEA的船舶设备故障信息处理系统是船舶设备故障信息的综合管理系统。该系统辅助用户将船舶设备的系统组成、可靠性模型、故障模式及影响分析以及设备使用故障等船舶设备故障信息快速录入集中式数据库服务器,在故障信息处理中心进行统一的数据管理和分析,进行辅助故障诊断和故障影响分析以及故障预测的计算和分析。通过对船舶设备故障数据进行综合管理和分析,为日常使用过程中的故障处理提供辅助建议。     

基于神经网络的无刷同步电机控制系统故障诊断研究

设计了一套无刷同步电机控制器的故障诊断系统,利用实际的非线性控制系统训练神经网络状态观测器,根据系统实际输出与神经网络观测器输出之间的残差来判别和检测实际控制系统的故障,针对系统控制器、电流和速度传感器故障进行故障诊断研究仿真实验。仿真结果表明该方法能有效抑制噪声,能快速准确地确定故障发生的时间、位置、大小以及故障的类型,具有很强的鲁棒性。说明该方法具有很强的适用性和应用价值。     

大型机电设备故障诊断装置的实现

为了解决大型机电设备电控系统故障诊断的难题，分析了采用分布式控制方式和模块化结构设计出的一种便携式电控系统故障诊断装置的硬件，介绍了利用多媒体技术的专家系统，该装置成功地解决了大型机电设备电控系统故障排除的难题，并且也可作为其它大型机电设备电控系统进行故障诊断的参考。     

电控系统故障诊断装置的系统设计

为了解决大型机电设备电控系统故障诊断的难题，分析了采用分布式控制方式和模块化结构设计出的一种便携式电控系统故障诊断装置的硬件，介绍了利用多媒体技术的专家系统，该装置成功地解决了大型机电设备电控系统故障排除的难题，并且也可作为其它大型机电设备电控系统进行故障诊断的参考。     

现代制造设备远程故障监测与诊断系统研究

对现代制造设备进行故障监民诊断是现代化生产及制造设备自动化,集成化发展的需要,在分析故障监测与诊断基本蝗基础上,提出了建立现代制造设备远程故障监测与诊断系统的设计思想,并结合中德政府合作项目向上海大众汽车有限公司的具体应用给出「实现实例。     

嵌入式系统在军用电子设备故障诊断中的应用

电子装备现有的故障诊断系统一般无法完成装备工作过程中的实时在线状态监测。利用多种非接触式的传感器信息融合技术、以太网网络通信技术,设计了现场级嵌入式状态监测系统,采用嵌入式微处理器S3C44B0X构建最小系统实现实时地对系统各个重要部分进行信号采集和在线状态监测,为在线智能故障诊断系统提供诊断信息。     

基于模态逻辑的通信设备故障诊断系统研究

针对通信设备故障的复杂性、渐变性和知识的不确定性,提出了一个基于模态逻辑的通信设备故障诊断系统。首先,定义一个时态逻辑来预测设备状态,然后用改进的模态逻辑来对通信设备的故障进行知识表示和推理,通过对故障征兆和故障知识库的交互自动地识别出具体的故障,找出具体的维护方法,通过人机接口将结果提供给用户,并利用基于Agent的更新器来更新知识库。最后用一个故障诊断的例子来证明系统的可行性。     

基于WEB方式的液压设备远程故障诊断系统研究

现代施工设备性能与复杂程度不断提高,故而能对设备的远程故障诊断很有必要.基于网络建立了液压设备的远程诊断专家系统,其将网络、专家系统、数据库的融合在一起,能为设备操作人员提供诊断知识和维修意见.     

基于LabVIEW和PXI的某装备组合故障诊断系统设计

为了解决某装备电子组合故障诊断过程中诊断效率低的问题,设计并研制了基于LabVIEW软件和PXI总线技术的电子组合故障诊断系统。首先,采用PXI总线技术和多通道转换测试技术,将大量被测参数送到固定的测试点;其次,使用LabVIEW编程语言,将组合的所有被测参数一次性全部获取、储存与显示,并依据技术指标给出故障诊断结果和故障排除方法。实验结果表明,该系统具有数据获取快、测试效率高、故障诊断准等优点;经实践应用证明,该故障诊断系统操作简单、携带方便,是对某型装备电子组合进行测试和诊断的理想工具。     

无线嵌入式在大型设备故障诊断中的应用

文中介绍的无线嵌入式系统是针对某大型装备对故障诊断的要求,实现在线实时或历史数据监测、报警和诊断分析于一体的高效、智能化的故障诊断系统,提出一种在线监测与故障诊断的方案;各检测终端固化于装备上,主机与各检测终端通过无线网络通讯,从而免去了主机与各终端间的连接电缆,使系统实现了智能化和小型化;该系统在实时性智能化的同时,具有不同设备间应用的较强通用性;同时详细介绍了系统的软硬件组成和工作原理.     

基于免疫原理的多Agent故障诊断系统

随着系统设备和功能的日益复杂化,各种故障现象成因越来越复杂,现有固定的诊断推理模型却难以满足复杂系统诊断面临的全部要求。针对故障诊断系统难以适应动态变化环境的缺点,该文以励磁设备的在线故障诊断为背景,研究故障识别的症兆与诊断决策置信度之间的机制,借鉴生命体的相似性原理与免疫应答的调节理论构造诊断模型重构控制的细胞免疫型结构模型,研究免疫型诊断模型的选择激励与重构动力,提高诊断系统确诊率,设计基于免疫原理的多Agent故障诊断系统．为复杂的电气设备诊断开发提供便捷的工具。     

工程机械远程故障监诊系统

工程机械由于其结构复杂,使用范围广,使得故障诊断与维护工作难度加大。针对这种情况设计一种工程机械的远程监控诊断系统,为分布在不同地理位置上的机械设备提供及时、有效、全面的诊断维护服务,缩短设备维修时间,提高设备利用率。系统基于ARM体系结构的嵌入式系统作为车载终端,通过GPRS网络与远程服务器交互。采用多传感器信息融合技术和故障树分析相结合增加了故障预测的准确率。