作者:刘立家; 胡建旺; 孙慧贤 期刊:《飞航导弹》 2019年第11期
故障诊断是现代指控系统领域的重点研究内容。论文简要回顾了故障诊断技术的任务、过程,重点综述了故障诊断的主要方法及其优缺点,并分析了故障诊断技术研究的发展趋势。
作者:张向阳; 陈果; 郝腾飞; 贺志远; 李栩进; 成震杰 期刊:《航空动力学报》 2019年第12期
针对在滚动轴承故障激励下的机匣微弱故障特征,提出了基于卷积神经网络(CNN)的故障诊断方法。利用矩阵图法、峭度图法以及小波尺度谱法3种振动信号的预处理方法,将一维原始信号转换为图像信号;利用卷积神经网络对故障进行识别。通过比较分析发现:通过连续小波尺度谱更易提取滚动轴承的故障特征,其故障识别率达到95.82%,均高于其他几种振动信号预处理方法;由于卷积神经网络可以利用深层网络结构自适应地提取滚动轴承故障特征,比传统...
作者:康守强; 邹佳悦; 王玉静; 谢金宝; V.I.MIKULOVICH 期刊:《中国电机工程学报》 2020年第01期
针对滚动轴承实际工作中缺少某种负载数据,使得源领域数据与目标领域数据属于不同分布,以及目标领域样本不含标签的问题,提出一种多域特征构建和无监督特征对齐的滚动轴承故障诊断方法。该方法利用变分模态分解结合奇异值分解获取振动信号的时频特征,再结合振动信号时域、频域特征构建多域特征集;引入迁移学习中能够实现无监督领域适应的子空间对齐(subspace alignment,SA)算法并进行改进,提出将核映射方法与SA算法相结合。将训练...
作者:柳青秀; 马红占; 褚学宁; 马斌彬; 王峥 期刊:《计算机集成制造系统》 2019年第12期
性能评估及异常检测是风电机组健康状态监测的重要手段。以往风电机组性能评估较少考虑性能监测数据的时序性及多变的运行工况,导致模型评估的准确度低,且未根据整机性能确定与异常相关的功能模块,使得检修成本高。针对上述问题,提出了一种基于长短时记忆—自编码(LSTM-AE)神经网络的风电机组性能评估及异常检测方法。该方法首先采用长短时记忆神经单元与自编码网络构建性能评估模型,以计算用于评估风电机组性能状态异常程度的指标...
作者:彭鹏; 柯梁亮; 汪久根 期刊:《机械工程学报》 2020年第01期
在实际工况下,旋转矢量(Rotate vector,RV)减速器的振动信号往往掺杂噪声。被噪声污染后的振动信号给RV减速器的故障诊断带来挑战。为此,提出一种噪声干扰下的卷积神经网络模型(Anti-noise network,ANNet)以实现RV减速器的故障模式识别。该模型首先将一维振动信号通过信号堆叠的方式转化成二维灰度图像,然后采用Dropout操作直接对原始输入信号进行随机干扰,并同时利用多个不同尺度的卷积核对输入信号的不同特征进行自动提取和融合...
作者:张龙; 宋成洋; 邹友军; 崔路瑶; 雷兵 期刊:《机械设计与研究》 2019年第06期
滚动轴承处于早期故障阶段时,故障冲击特征成分难以提取,为了从轴承故障振动信号中提取特征参数,对轴承故障振动信号进行变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD),得到若干个本征模态分量(IMFs),计算各个IMF的能量熵与样本熵,并利用主成分分析方法(PCA)对其进行特征融合。最后利用粒子群算法(PSO)优化的支持向量机(SVM)对融合特征进行故障模式识别。轴承故障实验分析结果表明,所提方法能够有效实现滚动轴承故障诊断。
在矿井开采的过程中所需要使用的设备很多,特别是提升设备。设备在应用的过程中可以大幅度提高开采的效果,另外提升机减速器在矿井设备当中是非常重要的部件,其可靠性和性能对整个环境的安全生产都有直接影响,因为提升机减速器相对较为复杂,传动组件很多,造成对其振动信号故障进行诊断和提取的过程中难度较大,另外还需要重视对提升机减速器的振动故障原理进行分析,与传统的频率振动分析法以及实施智能分析法结合,这样才能让减速机...
作者:饶梦琳; 石梅生; 宋英利; 王运斗 期刊:《中国急救复苏与灾害医学》 2019年第12期
目的通过智能化的故障诊断技术,辅助操作人员现场快速排除故障。方法选用G RM 500无线通讯模块,兼容不同品牌的PLC,实现运行数据的实时提取;总结领域专家知识,应用产生式规则的知识获取与表示方法,建立基于故障树模型的知识库;分析用户需求,应用SQLServer 2012,建立基于B/S架构的数据库;应用正向推理策略,为用户及时提供故障原因和解决方案。结果实验表明本专家系统具有实时数据显示、历史数据查询、故障管理、知识库管理和系统管...
反向间隙过大会造成车床加工降低降低。针对某车床加工件出现较大偏差这一情况,根据工件加工线线路对出现过大加工偏差原因进行分析,偏差产生主要是车床反向间隙过大。随后对反向间隙过大产生原因进行排查,并对排查以及处理过程详细阐述,造成反向间隙过大原因主要是刀架及丝杆机械变形。最后提出一些有针对性的降低反向间隙对工件加工精度影响的措施。
轴承故障诊断中的振动信号易受噪声干扰,具有多分量、非平稳的特性。为寻找更优的轴承故障诊断方法,研究了自适应调频模式分解法(ACMD)和其应用。该方法将轴承故障信号自适应分解为多个分量,然后选择峭度最大的分量进行希尔伯特变换并计算包络谱,最后通过分析包络谱中的轴承故障特征频率实现故障的诊断。该方法能够有效提取滚动轴承故障信号的特征频率,有良好的应用前景。
作者:王志乐; 李子强; 曹舒森 期刊:《科技风》 2020年第04期
齿轮箱是旋转机械中一种重要机械传动部件,对其故障诊断及检测具有重要研究意义。振动信号特征分析是机械故障诊断领域中常见方法,时域同步平均法是其中重要故障诊断方法之一,其能有效从复合信号中提取感兴趣的周期分量,提高信噪比。首先通过双通道分别采集原始振动信号及键相脉冲信号;其次通过键相脉冲信号获得参考轴每转起始位置,然后对原始振动信号进行分段截取;最后对前者进行分段叠加平均及频谱分析;通过齿轮箱实测故障数据,...
本文针对充油型互感器油中溶解气体异常进行了全面分析。通过分析指出:油中溶解气体异常分别由电气故障和非电气故障两种原因所致,并给出了相应的解决方法。通过分析油溶解气体,能够发现机器里面是不是有着危害机器设备安全运行的电气问题,这样就能够保证电气系统安全稳定工作。
作者:刘宪忠; 赵昶宇 期刊:《科技与创新》 2020年第03期
为了解决舰载火控系统故障诊断的瓶颈问题,阐述了舰载火控系统的系统组成和故障诊断体系结构,针对现有舰载火控系统的故障类型,提出了基于粗糙集和案例推理进行知识获取、基于故障样本特征贡献率进行知识获取两种方法,为舰载火控系统故障诊断的研究提供了技术参考。
本文从运维实际工作出发,针对现场视频会议维护经验,探索建立电力多媒体视频会议系统故障诊断知识库,对故障诊断知识库构建、知识库动态数据更新进行了详细阐述,以期提升维护人员维护效率,提高电力行业中视频会议系统的运营管控能力,使电力系统不断的发展。
在社会经济不断发展的情况下,国内愈加地重视绿色能源,在各种绿色能源中,最为重要的清洁能源之一就是风能。风力发电机组的使用,使得风能能够向着电能方向转换,从而实现对此种绿色能源的广泛应用。为确保风电机组能够正常、平稳地运行,需要采用科学的风电机组振动监测系统,对机组状态进行及时的监控,实现对各种故障的有效诊断。本项目主要对风电机组振动监测及故障诊断的相关内容进行分析,从而促进对风能的有效利用。
作者:解垒; 张玄弋; 张晓海; 王瀚林; 吕海波 期刊:《信息技术与信息化》 2020年第01期
助航灯照明系统是飞机维持飞行安全的重要视觉辅助系统,在飞机进近和着陆中起着关键作用。助航灯照明系统的正常运行直接影响到飞机起降的安全,因此必须始终正常工作。随着民航事业的飞速发展,原来的助航灯手动检查方法已经不能满足要求。助航灯设备的自动监视和提高导航照明系统的可靠性已成为导航照明系统的基本要求。在助航地灯的所有故障中,螺丝松动故障是常见故障之一,传统的人工巡检方式虽然可以排除故障,但存在排故及时性差...
作者:季伟; 胡伟 期刊:《科技创新与应用》 2020年第04期
油中溶解气体分析(DGA)是诊断变压器故障的常用方法,能及时发现变压器内部的潜伏性故障。为了减少卷积神经网络的训练参数,提出了一种基于全卷积神经网络的变压器故障诊断方法。将传统卷积神经网络中的全连接层用卷积层替代,实现了端对端的变压器故障输出。相较传统卷积神经网络提升了故障诊断准确率,有较强的实际意义。
伴随我国经济快速发展,化工行业技术的不断更新,化工机械的发展规模逐渐壮大,因此机械内部结构也逐步复杂,在化工生产过程中,机械设备一旦发生故障则会对化工企业造成经济重创,严重的更会对安全造成巨大影响。文章通过对化工机械中故障诊断与故障控制进行深入的分析,对机械设备技术的处理进行了研究,并提出问题与解决方案,从而促使化工机械设备具有高效性与安全,促进行业发展。
针对某稀布阵雷达天线阵子的聚氨发泡和玻璃纤维不可拆解的特点,通过结构分析和电讯通道分析,采用逻辑诊断找出问题的根源,采用局部微创的方式,使得问题解决的成本最小化。实验表明本套驻波故障诊断逻辑方法和维修技术,基本上能达到实验预期效果。利用本套诊断方法和维修技术,能够高效、低成本地现场解决部署中的大型灌封天线阵子。同时,对于类似的其他雷达的灌封天线阵子的诊断维修也有很好的借鉴作用。
动力系统是舰船机电系统的重要组成部分,动力系统的运行可靠性将直接影响舰船的航行安全与任务执行,为此构建了科学的舰船动力系统故障诊断系统,采用正确的故障隔离诊断方法,能够及时解决舰船动力系统故障,在一定程度上预防舰船动力系统故障的发生。