设备故障的二级模糊综合诊断方法的研究

在设备故障诊断中,由于故障原因繁多且相互交织和影响,导致设备故障具有一定的模糊性。本文将模糊理论引入设备故障的诊断过程中,针对每种故障原因,建立一个故障原因两两比较模糊矩阵,通过故障原因两两比较模糊矩阵,确定故障症状对故障原因的隶属度,从而建立了模糊诊断矩阵,在模糊综合诊断过程中,由于模糊算子对信息的取舍均带有一定的倾向性,为抑制其偏激,我们首先分别采用5种模糊算子进行综合诊断,然后根据诊断的结果,将可信度较高的3种模糊算子诊断的结果加权平均,作为最终诊断结果,以提高诊断结果的可靠性。最后,通过实例演示了故障的诊断过程。     

高线轧机齿轮箱模糊诊断研究

高线轧机是钢铁企业的重要设备,因齿轮箱故障发生率较高,对其进行故障诊断研究非常重要。模糊逻辑诊断方法依据齿轮箱故障的模糊征兆进行模糊状态识别并作出决策,判断发生的故障原因。通过统计总结诊断案例并依据专家经验建立了模糊诊断矩阵,并依据测量频率与计算理论频率差的绝对值和幅值贡献度建立了特征频率征兆的隶属度函数,应用模糊分布法建立了峭度指标及脉冲指标的隶属函数。应用生产现场采集的振动信号进行了诊断,并对结果进行了验证。     

基于模糊理论的架桥机液压系统故障诊断方法

针对液压系统故障的多发性、故障在封闭回路中的传递性、设备构造的复杂性等特点,结合架桥机液压系统实际运行情况和专业人员经验知识,运用基于模糊理论的架桥机液压系统故障诊断方法,分析了其模糊诊断过程,提出了一种基于时间区间的概率统计法确定模糊诊断矩阵,并采用阈值与最大隶属相结合的诊断原则进行故障诊断,应用实例证明了其实用性和有效性。     

模糊识别在电厂送风机故障诊断中的应用

本文将模糊识别法应用到电厂送风机故障诊断系统中,建立了送风机的故障特征向量、故障模糊向量及模糊关系矩阵,通过模糊识别得出各故障的隶属度,根据最大隶属度原则确定设备具体故障。最后通过具体实例分析证明该方法效果良好。     

模糊诊断隶属度函数系数的机器自学习方法

模糊诊断方法就是根据某些症状的隶属度来求出各种故障的隶属度.文中采用计算机自适应的最小二乘优化方法实现模糊诊断系统隶属度函数的机器自学习功能.     

模糊数学在输油泵故障诊断中的应用

机械设备的故障征兆与故障原因间的隶属关系是模糊的,论文将模糊数学方法引入到输油泵的故障诊断中,运用由历史经验及专家优序数法综合确定模糊隶属度的方法,建立模糊诊断模型,实现了输油泵的模糊诊断,从而为输油泵故障的诊断维修工作提供了一种科学、可行的新方法.实践证明该方法有其合理性和可靠性,并可应用于工程机械故障诊断专家系统.     

基于粗集理论故障特征值提取模糊识别变速箱故障方法的研究

运用粗集理论简化所提取变速箱部分特征值，提高了变速箱故障诊断的效率。将模糊数学理论应用到变速箱故障识别中，模糊故障识别是利用的模糊集合论中的隶属函数及模糊关系矩阵的概念，解决故障与征兆间关系的模糊不确定性进行故障种类的识别。构造隶属函数及分段函数区间的确定是诊断成败的关键。     

模糊数学在汽车故障诊断中应用研究

随着汽车结构日益复杂，其故障诊断也越来越具有不确定性。文中将模糊数学思想引入汽车故障诊断过程中，建立了汽车故障诊断模型。该模型确立了汽车故障征兆与故障原因之间的模糊关系矩阵，依据最大隶属度原则确定故障原因。最后，通过实例分析，验证该模型的正确性和有效性。     

基于模糊逻辑推理的汽车故障诊断的研究

针对汽车故障诊断中故障现象与故障原因之间复杂的不确定关系,提出了汽车故障的模糊逻辑诊断方法.给出了模糊逻辑诊断的模糊诊断模型;根据传统方法建立模糊诊断矩阵的不足,提出了采用人工智能的方法,利用专家知识动态建立模糊诊断矩阵的过程.结合实例在计算机上实现了汽车故障的模糊诊断,验证了该方法诊断的正确性.     

汽轮发电机组振动故障的综合自动诊断方法研究

利用振动信号频率成分结构和频率幅值研究了汽轮发电机组振动故障的综合自动诊断方法。根据振动故障的频谱特点 ,将振动故障分为 4个模式类 ,并确定故障类模式中心 ,在故障类的层次上做模式识别 ;利用频谱征兆和模糊关系矩阵 ,计算故障隶属度值以确定故障的严重程度 ;通过实例阐明了本方法对故障模式有较强的识别能力     

基于随机集理论的并发故障诊断信息融合方法

为了诊断并发故障,提出一种基于随机集理论的信息融合方法.首先构造包含并发故障的论域,并在此论域的超幂集上定义扩展型随机集.基于该随机集和广义集值映射给出证据组合规则的随机集模型,用其构造可以同时适用于单发和并发故障诊断的新型组合规则.此外,根据传感器提供的故障信息构造故障样板模式与待检模式的模糊隶属度函数,利用模糊集的随机集表示以及随机集似然测度,获得两种模式匹配的程度作为待融合的诊断证据.最后通过在电机柔性转子平台上的试验,证明了所提方法可有效地减少单一传感器信息诊断的不确定性,显著提高转子系统故障诊断的精度.     

基于模糊综合评判的液压系统故障诊断方法研究

针对液压系统故障的多发性、设备构造复杂性的特点,通过对现有故障诊断方法的分析,应用模糊综合评判理论,提出了液压系统故障诊断模糊综合评判方法。以起重设备液压系统为研究对象,通过分析该系统的故障形式,建立了模糊综合评判模型,进行了量化分析和算法研究,研究表明,这种方法可以可靠、高效地判断液压系统故障。     

模糊集理论在故障诊断中的应用

将模糊集理论引用到故障诊断方法中,通过对因果矩阵推导、诊断结果的确定原则分析、隶属度函数确定方式的论述,推导出面向故障诊断的模糊理论方法,并将该方法应用到某型机机载雷达故障诊断过程中。结合对某型机机载雷达故障诊断分析,证明了该方法的有效性。     

模糊数学在阀门故障诊断中的应用

针对阀门故障诊断的复杂性和模糊性，运用模糊数学对阀门的故障症状和故障原因的关系进行了分析，得到模糊关系矩阵，建立了阀门故障诊断的模糊数学模型。通过安全阀的故障诊断实例，验证了模型的可行性和实用性。     

SP120摊铺机液压调平系统故障分析

以SP120系列摊铺机液压调平系统为实际依据,在对SP120摊铺机液压调平系统故障概率分析的基础上,将模糊数学和故障诊断方法相结合,建立液压调平系统模糊故障树,通过对液压系统进行故障分析,推理出摊铺机调平系统故障发生的模糊概率及其隶属函数分布,为摊铺机液压调平系统的方案设计、故障诊断和维修保养提供理论依据。     

数控机床液压系统模糊故障树分析与诊断

利用模糊故障树方法构建了数控机床液压系统故障树,利用统计资料,建立故障集度矩阵,通过推论,确立故障原理隶属度,根据最大隶属度原则确定故障原因。该方法能提高故障诊断效率,为故障诊断专家系统的设计提供一种新的推理方法。     

基于软竞争Yu范数自适应共振理论的轴承故障诊断方法

传统自适应共振理论网络模型利用硬竞争机制对故障类边界处的样本进行分类时易造成误分类,为此,提出了基于软竞争Yu范数自适应共振理论的轴承故障诊断方法。将基于模糊竞争学习的软竞争方法引入Yu范数自适应共振理论模型中,根据模式节点与输入样本间隶属度的大小,对竞争层多个节点进行训练和学习。通过对轴承故障试验数据的诊断分析可知,该方法不但能有效识别不同类型的故障,而且能识别不同严重程度故障,且诊断精度优于自适应共振理论模型和模糊C均值聚类模型。