基于自适应增强差分积形态滤波器的滚动轴承故障特征提取方法

为了在强背景噪声下提取滚动轴承微弱的故障特征信息.提出一种新的自适应增强差分积形态滤波方法(Adaptive enhanced difference product morphological filter,AEDPO)用于滚动轴承早期的故障诊断.首先,结合已有的四种形态学滤波算子滤波的能力,提出一种改进的增强差分积形...     

光传送网故障诊断系统知识库设计与实现

首先介绍了光传送网故障诊断系统的结构,然后分析了知识库设计的三个关键性问题,即知识获取、知识表示和知识利用,重点研究了基于产生式规则的数据库知识表示法.最后利用Delphi 7.0和SQL Server 2005开发了光传送网故障诊断知识库系统,为光传送网故障诊断系统的开发和利用奠定了基础.     

基于知识表达的电网故障智能容错诊断技术

针对目前故障诊断方法难以实现告警报文缺失、混杂和设备状态不确定情况下的故障判断,提出了一套事故诊断知识表示模型,建立了电网一二次设备关联关系、设备状态和设备动作情况的知识表示方法.以此为基础结合谓词逻辑将事故后设备动作逻辑以规则形式进行表达,并通过对不同故障假说下的事故链推理,实现报文信息的校核和事故发展过程的重现.通...     

基于多层交叉残差网络的轴承故障诊断方法

重型机械设备系统朝着智能化和复合化方向快速发展。开发智能故障数据采集和监控方法,可以快速、智能化地完成设备故障诊断。提出了一种基于多层残差网络的轴承智能检测模型。该模型主要包含信号采集、故障特征分离和工况分类3个模块。该模型利用多层残差神经网络交叉提取轴承信号故障,使损失函数值可以迅速降低完成故障诊断。最后在凯斯西储大学滚动轴承数据集验证,准确率高达99.86%。仿真实验结果证明本模型可以有效分辨不同轴承工况,并值得进一步开发为在线实时诊断模型。     

基于粗糙集与支持向量机的变压器故障诊断法

为了及时监测变压器潜伏性故障和准确诊断故障,提出了一种基于粗糙集与支持向量机相结合的电力变压器故障诊断的新方法。该法应用粗糙集理论将专家知识简化,获得简约诊断规则并对变压器进行粗诊断,然后以支持向量机准确的二类分类功能进行准确故障诊断。该方法实现了两种智能算法的有效互补,拥有粗糙集理论的处理不完备信息能力、简单快速以及支持向量机准确的二类分类功能,有效弥补了单一算法的不足,提高了故障诊断的快捷性和准确性,且降低了样本训练时间和诊断的复杂度。实验结果与改进的IEC三比值法比较,表明该方法有效、可行,具有较高的诊断准确率。     

基于改进蝙蝠算法的隐马尔可夫球磨机故障诊断

针对传统静态球磨机故障诊断方法的不足,提出了一种基于改进蝙蝠算法(Improved Bat Algorithm)的隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM）故障诊断方法。首先针对HMM中算法初始化参数造成模型稳定性差的问题,提出基于蝙蝠算法的HMM(BA-HMM);其次针对BA易陷入局部极值的问题提出了一种基于动态自适应方法改进BA的HMM(VBA-HMM);最后利用VBA-HMM进行球磨机故障诊断,通过与基本HMM、BA-HMM对比,验证了VBA-HMM在球磨机故障诊断中具有更高的鲁棒性和准确性。     

基于SOM网络诊断柴油机故障类型的研究

柴油机的内部结构较为复杂,发生故障概率较高,针对柴油机在工作中容易出现故障,造成经济损失等问题,本文基于SOM网络以燃油系统常见的故障和柴油机运行状态建立模型,计算得出故障分类及诊断结果。使用MATLAB软件进行验证,结果表明在不同的训练步数下使用SOM网络能准确快速的对柴油机故障进行分类。     

基于ISSAE和XGBoost的滚动轴承故障诊断研究

为了提高滚动轴承的故障诊断准确率,并增强诊断模型的抗噪性能,提出了一种基于改进堆栈稀疏自编码(ISSAE)网络和极端梯度提升(XGBoost)相结合的轴承故障诊断方法(ISSAE网络将多个稀疏自编码(SAE)网络堆叠,增强了自编码网络提取数据深层特征的能力,通过改进网络损失函数提高了网络抗噪性能).首先,将轴承测量信号...     

长庆油田定向井计算机优化设计及故障诊断技术

近年来长庆油田采用了丛式井组定向井开发方式 ,给有杆泵抽油系统故障诊断及优化设计带来了新的问题 ,针对定向井井身的特点 ,考虑了抽油杆、油管、液柱三个子系统在三维空间的振动 ,并考虑到钢性抽油杆与玻璃钢杆的不同 ,进行了“有杆泵抽油系统优化设计及故障诊断”的研究工作 ,并根据研究结果编制了有杆泵优化及诊断软件。通过现场 10 0 0多口定向井的应用、10 0多口井的实际验证 ,符合率达到 90 %以上。该技术提高了长庆油田定向井油井的管理水平。     

石油企业常用仪器仪表的故障诊断及检修

石油企业在用的仪器仪表因工作环境恶劣,故障比较频繁。文章对长庆油田常用仪器仪表的故障诊断方法进行了介绍,实践中这些方法均行之有效。