基于应力波分析的状态监控与故障预测研究

随着先进的仪器测量与分析、物联网、云计算、数据挖掘、人工智能等科学技术的发展,设备状态监控和故障预测技术近年来在工业设备健康管理中起到越来越重要的作用。研究了一种基于应力波分析的状态监测与故障预测技术,通过应力波传感器对设备运动部件间的摩擦、机械冲击和动态荷载的电子信号进行检测和处理,采用专为应力波分析而开发的时域和频域特征提取软件和基于神经网络的数据融合技术,对设备状态进行定量分析,对设备故障进行准确预测,并提供设备健康诊断分析报告。运行试验表明,与振动分析等传统的状态监测方法相比,本系统能更好地实时监控设备运行情况,更早地预测故障,保证了生产安全性,降低了设备检维修成本,提高了生产效率。     

回转支承的故障监测诊断技术研究

回转支承的故障监测诊断技术的研究对于提高设备的运行效率、减少经济损失具有重要的意义.有针对性地概述了基于振动信号、温度信号、摩擦力矩、声发射、应力波的回转支承监测诊断技术,以及针对上述信号的分析处理方法,其中包括针对回转支承局部缺陷信号诊断的HHT、EEMD-MSPCA等方法.最后,对各监测诊断方法进行比较,并提出基于...     

基于脆弱性的制造设备故障智能诊断与维护

制造设备故障智能诊断与维护是保障制造系统安全运行的重要手段。为准确地诊断制造设备的健康状态、识别设备故障的关键因素，建立高效的健康维护系统，提出了基于脆弱性的设备故障智能诊断与维护方法。该方法将考虑脆弱性的设备故障智能诊断与维修决策模块嵌入到设备的过程控制系统（Process control system，PCS）中，它基于系统脆弱性的定义和性能劣化理论建立了设备脆弱性评估模型实时判断设备的脆弱状态，利用非线性核映射方法实时监测制造设备的运行参数是否超出预设边界，建立设备参数的高斯核函数模型准确识别故障的关键因素，将设备的脆弱性状态与维护模式相结合建立维修决策模型避免维修过度和维修不足。以某机器人的伺服系统为例，证实了所提方法能有效提高故障诊断效率、智能化诊断故障因素，优化设备维修决策。     

基于Hilbert-Huang变换的电机故障诊断系统设计

在工业生产过程中,设备的故障往往是逐渐形成的。如果能在设备出现故障的过程中提前发现设备的健康问题,提前做好设备的保养与维修,就能提高生产效率,有效地避免生产事故和设备损伤。随着近年计算机运算能力的提高,针对设备健康诊断的方案也愈加成熟。Hilbert-Huang变换可以根据信号本身的局部特征自适应地将信号分解成若干固有模态函数,从根本上解决了用基函数拼凑信号带来的固定基函数、最佳基选择、恒定多分辨率以及能量泄漏等问题,更适合于非线性非平稳信号的处理。该文介绍了一种基于Hilbert-Huang变换的电机故障诊断方案。     

船舶机电设备故障诊断方法研究

目前,国际上提出了一种新的船舶机电设备故障诊断方法,该方法通过传感器采集故障相关信号数据,然后基于差异化数据监测环境,并结合向量机故障数据分类机制对所有故障数据予以有效分裂,将其中强干扰以及强冗余数据清除,从而准确提取故障数据特征,最后通过设定合理阀值排除众多冗余干扰因素,该方法能够快速掌握传播机电设备故障发生位置,提高船舶设备维修效率。     

基于RBFN的低速机械多故障特征盲提取

由于低速机械故障特征极其微细,而且采集的是多故障源和背景噪声的混合信号,这给低速机械状态监测和识别带来很多困难.提出一种在混合路径和原始信号都未知的情况下提取低速轴承应力波多故障特征的方法,分析低速机械应力波发生和传播机理,研究利用RBFN的非线性映射关系更新分离矩阵,并在风力机组滚动轴承诊断中提取了滚子裂纹和油污故障特征波形和频率,从而证明该方法能够高效、准确地监测大型低速机械的运行状态.     

基于多元状态估计的电厂设备状态评估和故障预警研究

针对电厂生产环境复杂，设备故障频发且不易及时发现的特点，为了提高机组运行效率和设备健康度，提出了一种基于多元状态估计的电厂设备状态评估和故障预警方法。首先，分析设备状态监测所需的监测参数，根据参数采集历史运行数据，筛选健康运行状态数据，筛选典型运行状态数据构建记忆矩阵；然后，搭建状态评估和故障预警模型，利用健康运行状态数据对模型进行训练得到成熟模型，利用成熟模型即可对设备实时运行状态进行健康度评估和故障预警。本文以某燃气发电厂燃气轮机为对象开展研究论证，结果表明，该方法能准确地评估设备运行状态，提早发现设备故障，有效实现设备故障早期预警。     

信号集中监测系统在信号设备故障诊断中的应用

列车的安全运行离不开信号系统的数据保障,只有保证信号设备稳定运行,列车调度室才能准确对列车进行调度,防止意外事故发生。因此,本文阐述了信号集中监测系统在整个信号设备故障检测中的应用,然后基于实际情况分析铁路信号设备容易发生的故障,最后结合实际情况探讨信号集中监测系统在信号设备维护过程中的具体应用。     

小波分析-模糊聚类法用于滚动轴承故障诊断

为了对减速器内轴承的运行状态进行故障监测和诊断,在对振动加速度信号进行小波分析的基础上,提出了基于尺度-能量谱的特征提取和模糊聚类相结合的滚动轴取故障诊断方法。该方法应用于齿轮减速器JZQ250的故障诊断中,经对大量实测数据的处理和分析,能够比较准确地识别和诊断出减速器的正常运行状态、内圈故障和外圈故障运行状态,具有一定的工程实用价值。     

基于故障案例学习的设备健康评价方法研究

从设备状态监测数据中分析、提取故障特征信息,准确、快速地识别设备健康状态,对于开展预测性维修,确保设备运行可靠性、安全性非常重要。以离心压缩机为研究对象,以正常状态的振动监测原始数据为参考数据,构建了正常状态原始信号和实时监测信号的相关性健康指数模型、相干性健康指数模型、谱距离健康指数模型,在针对健康指数模型开展大量故障案例学习、健康度分布统计分析基础上,制定了设备健康评级准则,形成数据驱动的机械设备健康评价方法,揭示了离心压缩机健康度表征与运行状态的映射关系。应用轴承试验数据和离心压缩机转子不平衡故障案例数据,分别验证构建的设备健康指数模型和健康评级准则的准确性、适用性。结果表明,构建的健康指数模型能较好地表征设备运行状态,与有效值和峰-峰值固定阈值报警方法相比,构建的机械设备健康评级准则对于指导预测性维修更有实践意义。     

小波分析-模糊聚类法在滚动轴承故障诊断

为了对减速器内轴承的运行状态进行故障监测和诊断,在对振动加速度信号进行小波分析的基础上,提出了基于尺度-能量谱的特征提取和模糊聚类相结合的滚动轴承故障诊断方法.该方法应用于齿轮减速器JZQ250的故障诊断中, 经对大量实测数据的处理和分析,能够比较准确地识别和诊断出减速器的正常运行状态、内圈故障和外圈故障运行状态,具有一定的工程实用价值.     

融合状态监测诊断技术的设备管理系统

针对现有设备管理系统对设备状态信息掌握不足、维修方式落后、大多数设备管理系统对设备状态的统计分析和故障趋势的预测功能不足等现状,结合状态监测诊断技术,运用状态维修的思想,建立了状态维修的实施模型,并采用计算机和数据库技术,开发了一个融合状态监测诊断技术的设备管理系统,对于如何预防故障,杜绝事故,延长设备运行周期,缩短维修时间,为企业设备管理现代化提供了一个新思路.实践证明该方法能够有效改善设备维修方式,最大限度地发挥设备的生产潜力,提高经济效益和社会效益,提高企业设备管理水平,从而大大提高了企业生产环境的安全性.     

ARMA模型在输油泵振动特征值趋势预测中的研究

输油泵机组作为管道输油系统的主要设备,其运行状态影响着油田正常的生产。传统的针对泵机组的“预防为主,计划检修”检修模式由于缺乏实时性、灵活性,已无法满足设备安全稳定运行的要求。基于这种缺陷,通过“预测性维修”的方式实时掌握输油泵组运行状态趋势能够及时察觉设备故障,为企业计划性备品备件、提高生产效率、确保生产安全提供有力保障。因此,本文提出了一种基于ARMA模型的输油泵振动特征值趋势预测方案。通过对某输油站车间输油泵进行在线监测,得到测点振动信号特征值的历史数据。使用历史时间数据进行建模,进行当前时间数据预测。通过实际数据与预测数据对比,发现ARMA模型可以较好地拟合输油泵振动信号特征值,满足当下预测趋势的需求。该方案较于其他传统趋势预测方法准确率高、计算迅速、易于理解,填补了输油泵振动信号趋势预测方面的空白。     

烟草设备的故障诊断技术应用与展望

设备维修是为了保证设备正常运行,设备故障诊断技术为维修指出最佳的维修时间和维修部位,以最低的维修成本最大限度地发挥设备效率,从而创造出最大的经济效益。本文阐述了设备状态监测和故障诊断技术在烟草行业的应用与展望,指出该项技术极大地推进了设备维修管理的现代化。     

基于ARM的嵌入式轴承健康监测系统设计

针对传统轴承健康监测系统集成度低、体积较大的问题,设计了一套基于ARM的嵌入式轴承健康监测系统。系统基于ARM9内核的S3C2440A主控芯片、Linux操作系统与Qt图形化开发软件,实现了轴承状态信号采集、实时分析处理、LCD显示、上传云服务器、状态报警与故障诊断功能。通过小波包能量熵提取故障特征,可以准确地反映出故障聚集的频段,并将其输入到RBF神经网络实现故障类型的自动识别,提高了诊断的质量和效率。试验结果表明,系统数据可靠、通信效果好、故障诊断准确率高,满足实际应用的需求。     

浅析交流转辙机道岔动作电流曲线中的“小尾巴”

随着我国高速铁路的不断发展,铁路信号设备的不断更新,信号集中监测系统在反映设备运用质量、提高电务人员维护水平和维修效率方面有非常重要作用。铁路信号集中监测系统CSM(Centralized Signaling Monitoring system)原名铁路信号微机监测系统(简称微机监测),是信号设备维护的综合监测平台。以"保障行车安全、服务运输生产、强化质量保证"理念为目标指引,以保证信号设备安全、可靠、稳定运行为着眼点,为监测信号设备状态、发现信号设备存在的隐患、分析信号设备故障的原因、辅助信号设备故障处理、指导现场人员维修作业等方面发挥应有的作用。在对信号设备故障的统计中,交流转辙机故障率一直较高,因此把利用CSM来指导转辙设备的日常维修放在首位来研究至关重要。     

轴流压缩机基于风险和状态的维修

轴流式压缩机在炼化行业应用广泛,其运行属高风险过程,研究集安全与经济为一体的维修方法十分必要。研究状态监测技术和以可靠性为中心的维修相结合的维修决策方法,对轴流压缩机进行故障特征信号分析、故障预警、剩余寿命预测及风险等级确定,实现了轴流压缩机基于风险和状态的维修。实践证明:轴流压缩机基于风险和状态的维修决策能够制定最佳的维修计划和维修任务,预知隐患和故障;降低设备的故障频率和故障后果影响;提高设备的可靠性和安全性。     

轴流压缩机基于风险和状态的维修

轴流式压缩机在炼化行业应用广泛,其运行属高风险过程,研究集安全与经济为一体的维修方法十分必要。研究状态监测技术和以可靠性为中心的维修相结合的维修决策方法,对轴流压缩机进行故障特征信号分析、故障预警、剩余寿命预测及风险等级确定,实现了轴流压缩机基于风险和状态的维修。实践证明:轴流压缩机基于风险和状态的维修决策能够制定最佳的维修计划和维修任务,预知隐患和故障;降低设备的故障频率和故障后果影响;提高设备的可靠性和安全性。     

特种车辆液压装置综合诊断与健康管理系统设计

为了更好地实现大型设备基于状态的维修、自主式保障等新的保障方式,将故障预测与健康管理技术引入到大型设备维修保障中,考虑到故障预测技术发展的滞后性,以某型特种车辆液压装置为例,设计开发了综合诊断与健康管理系统,构建了系统的总体设计方案,对硬件系统进行了具体设计,阐述了系统的功能及软件组成,并以分动箱健康评估与诊断子模块为例进行了详细分析。     

基于压电纤维传感器应力波方向检测的结构冲击定位研究

冲击定位监测是飞行器结构健康监测的重要研究课题。 基于应力波方向检测的冲击定位方法可有效克服传统的到达 时间方法依赖波速的应用局限性,适合飞行器复杂结构的冲击定位监测。 本文分析了压电纤维对冲击应力波的响应特性,针对 板结构冲击应力波信号具有宽频、频散与多模态成分混叠等特征,采用 Shannon 复数小波变换提取应力波能量峰值窄带信号, 通过仿真与实验研究表明低速冲击板中产生的应力波主能量成分为 A0 模态 Lamb 波;基于压电纤维对 Lamb 波的方向响应特 性,优化制备了 45°“应变花”结构的压电纤维传感器,以能量峰值窄带 Lamb 波传播方向表征应力波传播方向,提出了基于压电 纤维传感器应力波方向检测的冲击定位方法。 实验结果表明提出的基于压电纤维传感器应力波方向检测的冲击定位方法准确 有效,平均距离定位误差为 17. 2 mm。 研究成果提供一种应力波方向传感器及不依赖应力波波速的结构冲击定位方法,具有一 定的理论研究意义和工程应用价值。