基于专家思维的多维度故障诊断方法

针对目前专家系统诊断准确度不高的问题,提出一种基于专家故障诊断思维方式的多测点、多时间点、多敏感参数相融合的故障诊断方法。从故障诊断专家对设备异常进行分析诊断的思路出发,依据故障机理、故障响应特点及故障劣化规律,选择相关测点、多时间点的数据来构建敏感参数矩阵,并生成对应的故障矩阵和权重矩阵,对设备异常状态进行诊断。利用该方法对某石化一离心压缩机异常状态进行分析诊断,结论准确,且能避免不同时间点诊断结论冲突问题。     

风机故障诊断的集成神经网络信息融合法

从故障诊断的实际出发,根据设备提供的信息的多样性及故障表征形势的复杂性,利用信息融合技术,提出了集成神经网络故障诊断方法.研究了神经网络的建模方法,阐述了信息融合的优点.对某企业大型风机故障进行了诊断,诊断结果与实际相符.     

旋转机械全矢频段状态评价方法研究

基于数据融合思想,采用较先进的全信息融合技术—全矢谱技术,将其与频谱频段振动烈度的旋转机械故障诊断的方法相结合,提出基于全矢频段的故障诊断方法。并给出全矢频段振动烈度的定义及算法。通过使用健康度值的方法,实现了对设备运行状态的定量评价。然后通过实验研究,验证了该种方法克服了单通道信息下的频谱不够准确的弊端,能够更准确地诊断出设备故障并标识出不同频段所对应的故障的严重程度,并对设备的运行状态作出可靠准确的评价。     

基于PCA-SVM集成阀门故障诊断方法研究

提出了一种基于主元分析和支持向量多分类器的故障诊断方法.该方法首先对工业故障数据进行主元分析提取数据集特征并降低数据维数,再把故障特征数据通过支持向量多分类器进行模式分类,最后通过特征分类诊断故障.在DAMADICS阀门模型上进行了仿真,并利用Lublin Sugar Factory工业故障数据进行了验证.仿真结果表明该方法可以快速准确地检测与诊断故障.     

多传感器融合在数控机床故障诊断中的应用研究

针对单一传感器无法准确判断数控机床故障类型的问题,提出了一种混合的基于D-S证据理论的处理方法,将多传感器数据融合技术应用到数控机床的故障诊断中。基于以往数控机床故障检测获得的典型样本库,构造各证据在目标故障模式下的信度密度函数,并对其进行归一化处理得到各证据的信度函数分配及不确定度,然后利用改进的D-S组合规则对数据进行融合,进而对机床故障类型做出判断。诊断实例表明,此方法能大大减低诊断的不确定度,提高故障诊断准确率,具有一定的工程应用价值。     

基于自适应超环检测器的设备异常度检测方法

针对在无故障样本情况下如何快速检测设备异常度问题,在引入自己空间边界样本概念的基础上,提出一种自适应超环检测器。在描述自适应超环检测器生成算法的基础上,以Iris数据集为例进行分析,发现与已有的异常检测方法相比,自适应超环检测器异常检测方法在区分有较清晰类边界数据时,具有更好检测性能。利用自适应超环检测器异常检测方法分析轴承状态数据,不仅能反映出轴承的各种状态,而且能通过设备的异常程度反映出同类故障的轻重程度。基于自适应超环检测器的设备异常度检测方法,是在学习设备正常运行数据的基础上,寻找自己空间的边界样本,结合其方位信息与自己样本半径,建立能完全覆盖状态空间的自适应超环检测器,不需要设备运行的故障数据,它适合对故障数据缺乏的设备进行有效的异常检测。     

基于贝叶斯网络的电梯振动故障诊断及维修方案决策

电梯异常振动由于故障原因复杂难以快速诊断排除,现通过构建贝叶斯网络基础结构,并用实际设备测量和实验数据进行贝叶斯网络学习,最终利用电梯振动贝叶斯网络进行故障模拟、故障诊断和维修方案决策,进一步提出了电梯异常振动故障智能化解决方案。     

基于多源数据融合的电力系统故障诊断与评估平台开发

针对当前电力系统故障数据和信息分布在不同安全分区的问题,对符合安全防护规定的跨安全分区数据分类、关联和融合技术进行了研究,提出了基于多源数据融合的电力系统主网和配网故障智能诊断技术。在主网诊断过程中,充分利用故障状态量、电气量和时序信息等数据,并结合气象等外部要素情况,分析了故障原因;在配网评估过程中,综合利用电力生产管理系统(PMS)、调度管理系统(OMS)以及能量管理系统(EMS)的海量数据,发展了基于规则推理的配网故障诊断评估技术。并根据江苏电力系统实际情况,侧重电网运行信息、设备状态信息和环境监测信息深度融合与综合应用,开展了基于多源数据融合的电网故障诊断平台研究以及故障辅助分析系统的研制。研究结果表明:该系统综合利用了多源数据的冗余信息,可更快速和准确地实现故障智能诊断。     

基于证据理论多源多特征融合的柱塞泵故障诊断方法

提出了1种基于证据理论多源多特征融合的故障诊断方法,构建了柱塞泵的故障特征向量,分析了单源多特征融合故障诊断,利用证据理论融合多个单源诊断结果,进行了多源故障诊断.对液压泵进行了试验.试验结果表明:多源数据较单源数据,更具有冗余互补性,能提高诊断的可靠性和准确性.该诊断方法是可行而有效的.     

SWE-IPCA方法在传感器故障诊断中的应用

针对目前油田传感器设备故障诊断广泛采用的主元得分向量平方和与平方预测误差方法,在进行在线故障诊断过程中,往往存在对实际生产过程中产生的弱故障诊断不灵敏,甚至无法有效进行故障识别的问题,同时考虑到油田生产过程的特点,提出一种基于平方加权预测误差的迭代主元分析进行故障检测的方法,在不同的残差空间中对故障进行分析,提高了系统对弱故障诊断的准确性.运用迭代算法更新主元分析算法模型,通过残差空间的平方加权预测误差变量重构确定故障,实现对油田生产传感器设备故障的动态在线诊断.最后利用油田生产的实际数据对该方法进行了在线故障诊断实验,实验结果表明,该方法对油田生产传感器设备可以有效地进行故障诊断.     

基于Intranet的设备故障多诊断资源重组和优化研究

针对大中型企业目前已有多种设备故障诊断资源的现状,提出了多诊断资源重组和优化的思想,并基于Intranet构建了多诊断资源集成系统。该系统通过基于C/S和B/S混合模式的框架结构、采集数据的标准化和协同诊断模块等关键技术,实现了基于本地诊断、代理诊断和协同诊断的3层模式的多诊断资源重组和优化。分析了企业进行诊断资源重组和优化的策略。应用实例表明,该系统能更有效地利用企业已有的诊断人力资源和技术资源,提高设备故障诊断的准确性,具有实用和推广价值。     

机械故障诊断支持系统的构架研究

从当前诊断工程实践出发，论述了大型机械设备监测与诊断支持技术的思想，提出并系统研究了诊断支持系统和网络诊断运行系统的通用结构、数学模型和原理，给出了一个大型机械设备网上远程诊断处理支持中心的总体构架和方案。     

基于Internet的远程故障诊断与维修向导系统研究

对基于Internet的远程故障诊断和维修向导技术进行了探讨，介绍系统的总体结构、功能模型，并以柔性制造系统（FMS）为应用对象，采用动态Web技术成功开发了原型系统。实际应用证明该技术对实现复杂系统故障诊断与维修资源信息共享，实现故障快速诊断和维修，提高系统的可用度、降低维修成本是有效、可行的。     

基于FTA的通信设备故障诊断

研究了FTA可靠性分析方法用于通信设备故障诊断的问题.介绍了故障树表达通信设备故障根因的概念和基于FTA方法进行故障分析和故障诊断的方法.最后结合光传输设备常见的RLOS故障告警实例,对FTA技术在故障自动诊断中应用进行了验证.所研究和分析的方法结合实际场景,简捷有效,方便工程人员使用.     

基于小波变换的智能混合诊断系统

介绍了计算智能的主要内容和研究方法及其在故障诊断中的应用，讨论了小波变换在故障诊断中的重要作用，提出了一种基于小波变换的智能混合诊断系统。     

基于最大故障特征信息量准则的故障搜索策略

针对利用故障树搜索故障时路径不惟一的问题,研究利用诊断树进行故障搜索的策略。利用信息论中自信息和熵的概念,给出了故障特征信息量的定义,介绍了故障特征信息量的计算方法。制定系统的故障搜索策略时,首先选择故障特征信息量最大的特征进行测试。根据对故障特征的测试顺序建立诊断树,然后按照诊断树搜索系统故障。利用这种方法,可以根据前一个故障特征的状态来决定下一步测试或检查的内容,使故障搜索策略具有自适应特性,实现系统故障的动态和快速搜索。     

液压元件远程协同诊断技术的研究

根据传统液压元件故障诊断系统的不足,提出了应用远程协同诊断技术实现液压元件高效率故障诊断。论述了液压元件远程协同诊断系统的组织结构,分析了协同诊断系统的关键技术之一网格,并应用网格方法构建整个系统平台,给出了实现液压元件远程协同故障诊断的方案。     

基于Petri网的液压马达故障诊断

针对液压马达故障诊断中特征提取的瓶颈问题,提出一种基于Petri网的液压马达故障诊断方法。以叶片式液压马达为例,分析液压马达常见的故障及原因,利用Petri网的知识表示方法提取故障征兆和故障原因,建立基于petri网的液压马达故障诊断模型,经过Petri推理,结果表明该方法是有效的。     

基于信息融合的齿轮箱故障诊断技术研究

对齿轮箱的故障诊断和信息融合进行了简要概述,将信息融合技术和D-S证据推理运用于齿轮箱的故障诊断中,提出了一种可行有效的融合方法.     

滑动轴承故障诊断实用诊断原则的研究

通过对滑动轴承主要失效形式和机理的分析,说明尽管引起轴承故障的原因形形色色,但所导致的结果都是破坏液体润滑,使轴与轴承产生接触摩擦。在总结现有诊断技术成功应用实例的基础上,首次提出“最少试验故障模”的实用诊断原则,并以轴承各种故障的共同特征一接触摩擦作为滑动轴承故障诊断研究的唯一故障基准模,将滑动轴承简化为一多输入(多种故障原因)一单输出(接触摩擦)的灰色系统模型。这种新的研究思路有利于降低研究难度,提高研究成果的实用性。此外,这一研究思路还可借鉴用于其它领域的故障诊断。