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分析大型风机液力变桨系统的失效特性,基于三参数Weibull分布函数拟合可靠性衰变规律,通过建立极大似然方程组对函数参数逐一求解。采用遗传算法优化求解过程,并在遗传算法种群迭代过程中动态修正个体的交叉及变异概率,以解决适应度发散的问题。结合实际数据,计算得出大型风机液力变桨系统的三参数Weibull分布可靠性函数,并将其与二参数Weibull分布拟合结果进行对比。结果表明,基于三参数Weibull分布的时变失效率估算结果的适应性更高,避免了在失效初始阶段的不合理估计,能够更好地模拟大型风机液力变桨系统的失效特点。 相似文献
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在线铁谱图像获取机器磨损状态信息是铁谱诊断技术的核心和瓶颈。针对在线铁谱磨粒图像的Kirsch边缘检测特征不明显和Otsu(最大类间方差法)获取最佳阈值的局限性及耗时等问题,设计了一种基于蚁群算法改进Otsu方法完成图像分割,并结合Kirsch边缘检测来提取磨粒图像信息的新方法。首先通过Kirsch算子检测出图像边缘,然后运用基于蚁群算法改进Otsu方法求取最佳阈值并进行二值化处理,最后采用灰度堆栈空间实现磨粒自动定位。通过现场对三峡电厂5号水轮发电机组2012年油液进行试验和数据分析、及近一年的机组开机老化运行,得出所设计的算法能够有效提取磨粒图像信息,同时节省运算时间,对水轮机组故障预测、诊断起到了良好的实际作用。 相似文献
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磨损监测与故障诊断是保证船舶柴油机安全可靠运行的重要技术手段。随着船舶柴油机运行可靠性的要求增高,其磨损监测需要更加全面,数据呈高维化,无关数据和冗余数据增多,使故障诊断的复杂程度增大,且近年来,船舶柴油机故障诊断的智能化需求日益增高。针对以上问题和需求,基于信息熵理论,应用信息熵值与度量熵组合设计柴油机磨损监测与故障诊断特征属性约简算法,将某型柴油机润滑磨损故障诊断特征指标维度从16维降低至7维;应用设计的BP神经网络和磨损故障模式识别规则,以该型柴油机44个磨损故障诊断数据样本为对象,进行应用验证与研究分析。结果表明,构建的模型在保证数据集分类特性的基础上,有效实现其数据降维,且所构建的磨损故障识别BP神经网络在属性约简后,故障识别的准确性有明显提高。 相似文献
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重大机电设备润滑磨损故障诊断判据的研究 总被引:1,自引:1,他引:0
在油液监测的综合诊断方法中,诊断判据划分为理化检测项目的定量诊断判据和磨粒图库的定性诊断判据。在大量的油液监测数据和故障诊断案例的基础上,对传统的诊断判据界限值计算公式进行了修正,开发了相应的诊断判据计算和磨粒图库管理软件,研究制定了电力、钢铁、港口等10多个行业的30多种重大机电设备的油液监测诊断判据,并在油液监测的市场服务过程中取得了明显效果。 相似文献
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