大型旋转机组神经网络趋势预测技术的研究

趋势预测技术是实现机组预知维护的关键技术,在实验研究的基础上,构造了神经网络趋势预测模型。     

布氏硬度图像自动测量及其Matlab实现

针对传统测量方式带来的效率低、误差大的问题,提出了基于图像处理技术实现布氏硬度自动测量的方法.核心算法涉及中值滤波、边缘检测、图像形态学处理、边界跟踪以及最小二乘法拟合圆等图像处理技术,最后通过实验验证了算法的精确性和鲁棒性.通过该方法研制的布式硬度图像自动测量系统可以实现布氏硬度的非接触、智能化、自动化测量,具有良好的应用前景.     

非平稳信号分析在机电系统状态识别中的应用

在非平稳状态下的机电系统故障诊断与趋势预测中,正确分析系统的当前状态是一个必经环节.基于EMD的信号分析方法在分析非平稳信号中有明显的优势.阐述了基于EMD非平稳信号分析方法,并对其进行编程实现.同时进行了经验模态分解中抑制端点效应的研究.从软、硬件方面设计和实现了“非平稳状态下的机电系统状态信号分析集成系统”.为构建开放式、柔性化状态分析和趋势预测系统提供了基础.     

小波变换与信号的时频分析

时频分析在信号分析中占有重要地位,而小波分析则是进行信号分析的一种新的方法。波波分析来源于Ｆｏｕｒｉｅｒ分析,通过对Ｆｏｕｒｉｅｒ分析和小波分析的比较,了小波分析在时频分析中的应用。并采用Ｃ语言设计出了波分析程序,利用这些程序对具体的信号进行了分析,达到了良好的效果。借助于信号的时频分析,能够直观地看出信号的一些重要特征,以便于进一步的处理。     

基于LabVIEW的远程机器状态监测与故障诊断

对远程机器状态进行监测与故障诊断具有重大意义，使用LabVIEW的DataSocket协议进行远程测试系统开发，可以使数据在Internet上进行实时传送。它简单易用，效果理想。介绍了使用LabVIEW进行远程监测与故障诊断的3种方法，重点说明DataSocket协议的使用方法。     

基于粗糙集与BP神经网络的烟气机故障诊断

结合粗糙集理论和神经网络在信息处理方面的优势,提出了一种基于粗糙集理论与BP神经网络相结合的烟气机故障诊断方法.首先对故障诊断数据中的连续属性进行离散化,然后根据粗糙集理论进行故障诊断决策系统约简,获得最优决策系统.最后在最优决策系统的基础上,设计BP神经网络对烟气机故障进行诊断.试验结果表明,该方法可以有效提高烟气机故障诊断的精度和效率.     

基于视觉的产品质量监测系统

基于计算机视觉的产品质量监测具有识别率高、无需人工干预、误检率低等特点。文章的研究重点是围绕CCD和NI公司视频采集卡建立一整套全封闭的基于计算机视觉的产品质量监测系统。     

光栅单色仪高速数据采集系统的设计

本文提出了一种基于USB总线传输协议的数据采集系统的设计方法.该系统以C8051F060单片机作为采集系统的控制核心器.以CH372作为接口芯片来完成设备与主机的通信.系统从硬件和软件设计方面出发,介绍了设备功能的驱动程序和应用程序的设计方法.并由实验结果证明了该系统的可行性和优越性.     

风力发电机组早期故障诊断

随着风力发电行业的快速发展,风力发电机组装机数量迅猛增加。然而恶劣的工作环境导致风力发电机组故障率较高。通过故障诊断技术及时发现设备存在的故障,进而确保发电机组安全可靠运行,是降低事故的有效途径。提出一种风力发电机组早期故障诊断的方法,通过对风力发电设备运行状态进行实时监测并进行趋势预测,及时发现运行过程中存在的故障隐患,并利用信号处理方法 EEMD对故障信号进行分析处理,提取故障特征信息,进而诊断故障发生的原因和部位等情况,最后综合评价决策釆取适当的应对措施,并通过实验验证了该方法的有效性。     

磨削时凸轮转动变速规律的研究

国内使用的无靠模数控凸轮轴磨床多为进口设备。为开发其国产化技术 ,研制了以PC机为控制装置的数控凸轮轴磨床的数控系统和软件 ,研究了恒磨除率控制条件下的凸轮轮廓磨削加工的转动规律。