基于改进的无量纲指标信息融合故障诊断方法

针对无量纲指标信息的不确定会产生冲突证据的问题,提出一种基于改进证据理论的无量纲指标信息融合故障诊断方法.采用人工免疫算法构建原始证据;通过计算无量纲免疫检测器证据之间的相似度找出相似证据和冲突证据.保留相似证据,并利用可信度修正冲突证据,从而降低冲突证据对证据理论合成结果的影响.组合式旋转机械故障诊断试验验证本文方法有效.该方法能够明显提高故障诊断准确率.     

基于免疫编程的无量纲指标构建

针对使用传统人工免疫算法进行多项式组合优化易陷入局部优化解的不足,提出一种基于免疫编程的无量纲指标构建算法,利用克隆、变异和更新等机制实现抗体的优化,采用类内、类间散布距离进行抗体亲和度衡量,最终获得具有最佳分类能力的新无量纲指标。实验结果表明该无量纲指标能够对旋转机械故障进行准确分类。     

浅谈着色渗透探伤技术

着色渗透探伤技术是无损检测的一个常用方法,能够快速、准确地得出检测结果。因此,在工业发展、航空业以及原子能行业中能够得到很好的应用与推广。文章通过简单的对某石化公司的塔底输送泵,其管道材料焊缝处的采样进行检测,介绍其工艺操作具体过程、以及对采样的检测数据进行分析,最终有效地检验出采样材料表面的裂纹等缺陷,防止事故的发生。     

旋转机械的混合智能故障诊断技术

首先在介绍旋转机械故障振动信号的时域、频域和时频域分析的基础上,简单介绍了单一智能故障诊断技术,其次详细介绍了混合智能故障诊断技术的一些典型应用,最后指出了智能故障诊断领域中有待进一步研究的若干问题和发展趋势.     

蝙蝠算法优化极限学习机的滚动轴承故障分类

针对传统智能故障诊断方法在滚动轴承的故障诊断中诊断准确率不高的问题,引入了一种启发式搜索算法——蝙蝠算法(BA)优化极限学习机(ELM)的方法,利用ELM构建滚动轴承故障诊断分类模型。首先采用滚动轴承振动信号的五种代表性时域无量纲指标作为诊断模型输入特征,然后,利用蝙蝠算法的全局寻优能力对ELM模型的参数进行优化,获取最优输入权重和隐含层偏置的ELM分类模型,最后采用美国西储大学轴承数据中心网站公开发布的轴承探伤数据集验证算法诊断效果。实验结果表明：该方法可以有效地对滚动轴承不同故障状态进行识别,与BP神经网络、支持向量机(SVM)和极限学习机(ELM)方法比较,所提出的方法能够提高故障诊断准确率,达到99.17%。     

复合无量纲指标在旋转机械故障分类中的应用

针对传统的无量纲指标在旋转机械故障分类中的不足,利用遗传编程方法对传统的无量纲指标进行重新组合和优化来构建新的无量纲指标,以分类效果作为判断新无量纲指标优劣程度的准则,通过该方法最终获得了一个具有最佳分类能力的指标,并用于旋转机械轴系故障诊断.通过试验验证,与传统的无量纲指标相比,经过遗传编程构建的新无量纲指标对轴系故障具有更好的识别能力,能够对轴系故障进行准确分类,可以应用于实际诊断中.     

基于量纲一指标和极限学习机的滚动轴承故障诊断方法

时域中的量纲一指标因对故障敏感,被广泛运用于机械故障诊断中,但是目前量纲一指标在诊断过程中存在严重交叉问题,即量纲一指标对于不同故障状态在特征空间中存在混叠现象。为了解决这个问题,提出基于量纲一指标和极限学习机的滚动轴承故障识别方法,采用美国西储大学轴承数据中心网站公开发布的轴承探伤数据集,验证算法诊断效果。为了进一步验证算法的优越性,将该算法与BP神经网络、支持向量机(SVM)和Grip search SVM 3种算法进行比较,结果表明:基于量纲一指标和极限学习机的故障诊断方法能够提高滚动轴承故障诊断效率和分类准确率。     

遗传编程和加权证据理论融合的旋转机械故障诊断

为了提高旋转机械故障诊断的准确性,提出了遗传编程和加权证据理论融合的旋转机械故障综合诊断方法。首先,利用遗传编程提取多个故障特征参量,实现对旋转机械故障的初步诊断;其次,将特征参量对各故障的初步诊断结果作为证据体,特征参量对各故障的诊断准确度作为证据的权重分配,实现故障诊断的历史数据对当前诊断结果的修正;最终,采用加权证据理论对多个证据进行融合决策,减小故障诊断的不确定性,实现对故障的准确诊断。实验结果表明,该方法提高了故障诊断的准确性。     

基于证据推理的旋转机械故障诊断模型

针对实际工况运行下的旋转机械各故障对应的量纲一的指标的范围难以严格区分的问题,提出了一种基于量纲一的指标和证据推理（Evidence Reasoning,ER）的旋转机械融合故障诊断模型。该模型利用ER算法在处理概率不确定性、模糊不确定性及非线性融合等方面的优势,通过信息变换技术将输入信号变换成信度分布结构,应用解析ER算法对输入数据进行融合,最后通过一种简单的决策规则得到诊断结果。实证分析结果表明：该方法可以有效地提高旋转机械设备故障诊断的识别率。     

风机带轮转子平衡校正的研究

通过分析某石化乙烯全密度车间风机存在的故障,发现风机产生的振动与噪音是由风机带轮转子不平衡引起的。分析了转子不平衡校正原理和校正方式,并制定了平衡校正工艺方案。实验结果表明:采用先静平衡校正、再动平衡校正的去重校正方式,既可以减少打磨重量与校正时间,又可以大幅提高转子修复效率。