大型旋转机械状态监测及故障诊断系统

针对大型旋转机械实时监测系统一般只负责监测设备运行状况,而无法进行故障分析的弊端研究设计了该系统。系统实现了大型旋转机械运转状况的实时监测、信号曲线实时显示、长期数据存储、网络通信以及在线动平衡测量和轴承故障检测等多种功能,能及时识别旋转机械设备的异常状态,保证设备安全可靠地运行,并可以为控制设备运行于最优状态以及早期诊断设备故障提供依据。     

旋转机械振动状态监测与故障诊断系统设计及实现

旋转机械是电力行业的重要设备,其运行状况是否完好将会直接影响到企业的效益。该文在介绍状态监测与故障诊断流程的基础上,研究了旋转设备常见故障类型和振动数据分析方法,利用LabVIEW软件实现了振动数据采集与分析、故障知识数据库等功能。该系统提供了良好的人机界面,对旋转设备的振动数据提供了多种分析方法和图形化的显示方式,为后续的故障诊断工作提供了良好的分析平台。     

大型旋转机械状态组合预示模型研究

大型旋转机械的状态预示技术是实现设备状态维护的关键,针对大型旋转机械的几种典型趋势,提出支持向量机(support vector machines,SVM)进行系统故障趋势预示的模型,采用BP(back propagation)神经网络模型和SVM模型对不同的趋势进行预测,结果表明SVM模型具有预测精度高的特点.在以上研究的基础上,提出一种新的旋转机械系统状态组合预测模型.该模型采用振动烈度和特征频率分量作为预测机械系统状态的敏感因子,采用从时域到频域、频域到时域,构建旋转机械状态预测的组合模型.将基于SVM的组合预测模型应用于旋转注水机组的状态预测,取得较好的预测效果.     

大型旋转机械状态监测与故障诊断系统的面向对象建模研究

】用面向对象分析法对大型旋转机械状态监测与故障诊断系统进行分析,建立了故障诊断系统的信息模型、动态模型和功能模型,为故障诊断系统的开发提供有益的参考。根据这３个模型研制了面向对象的大型旋转机械神经网络故障诊断系统（Ｍ＆Ｄ）,并已应用于工业生产实践。     

基于嵌入式技术的新型高速多通道数据采集系统的研制

把嵌入式技术应用到旋转机械的故障诊断系统的数据采集系统部分中去,设计出一种新型多通道高速数据采集与分析系统。可以在大型机械设备群的故障诊断系统中实现分散采集、集中控制、网络化通信结构。试验结果表明:该系统功能强大、扩展方便、结构灵活,非常适合应用于大型设备的故障诊断系统。     

回转机械振动模糊故障诊断系统的理论和应用研究

本文提出了处理回转机械故障模糊性的振动模糊诊断法,重点介绍了回转机械振动模糊故障诊断系统的设计思想与功能实现;最后结合现代铁路设备举例验证,结果表明系统的可靠性和准确性令人满意。     

旋转机械状态监测与故障诊断的网络化实现

研制开发了一套网络化的旋转机械状态监测与故障诊断系统 ,并对该系统进行了实验考核。该系统基于网络 TCP/ IP协议 ,使用了 ODBC数据库接口 ,可移植性、稳定性和安全性均较好。考核结果表明 ,该系统运转正常 ,达到预期的设计目标 ,具有在大型企业良好的推广应用前景     

矿井大型设备远程监测及性能测定系统探究

在对矿井大型设备监测现状进行深入调查,对故障机理及故障分类深入研究的基础上,结合传感与测量技术、数字信号处理技术、系统控制理论、人工智能故障诊断等现代科学技术,确定了矿井大型设备远程监测预警系统的监测监控预警模型,系统采用基于工业以太网的环形网络结构,建立了完整的数据采集系统,将矿井大型设备的运行状态参数集中采集,通过网络传输至监测预警中心,实现了矿井大型设备运行的远程实时状态监测。     

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。     

基于Internet的设备远程监控与故障诊断

随着Internet技术的不断发展,设备远程监控与故障诊断成为故障诊断技术发展的必然趋势。本文分析了设备远程监控与故障诊断的结构及工作模式,介绍一种基于Internet的设备远程监控与故障诊断系统,该系统利用现代计算机网络、通讯及自动控制等多项技术,将现场数据采集与处理,实时监控与决策等环节有机的结合,并利用专家系统中的知识库和远程诊断专家对设备故障做出诊断,提高设备故障诊断的可靠性和智能化水平,实现监测,控制与诊断的一体化。     

大型旋转机械状态监测与故障诊断研究进展

分析了旋转机械状态监测与故障诊断研究的重要意义。提出了一种由状态监测与故障诊断理论和方法、状态监测与故障诊断关键技术、状态监测与故障诊断系统、状态监测与故障诊断工程应用四个方面相互支撑的旋转机械状态监测与诊断研究的体系架构,给出了一个超超临界汽轮发电机组状态监测与故障诊断系统研究的实例。分别综述了大型旋转机械状态监测与故障诊断的理论和方法、关键技术、应用系统研究及其工程应用的进展,提出了对于旋转机械状态监测与诊断研究的思考与建议。     

试论特征分析与特征量选择

机械设备故障诊断是识别机械设备运行状态的一门学科。本文以旋转机械设备的故障诊断为例,论述如何在故障诊断过程中实现特征分析与特征量的选择。     

旋转机械机组群状态监测与故障诊断系统关键技术研究

研制开发了一套针对旋转机械机组群的状态监测与故障诊断系统,充分考虑了实际应用中环境的复杂性,采用的针对性措施保证了系统较高的适用性。所开发的系统进行了实验室验证。实验结果表明,系统达到了机组群状态监测与故障诊断的要求。     

传感器故障诊断实时监测系统设计的探讨

对大型设备运行状态监测和故障的早期诊断与预报活动中,传感器自身故障的及时发现与判别尤为重要。本文提出以设备子系统的（或某一功能的）传感器监测参数为划分原则,将单传感器的监测信号综合作为多传感器监测而进行信息的融合处理,从而判别子系统运行状态和传感器信号的真实性的构思,并探讨传感器故障诊断实时监测系统的设计方案。     

远程在线监测及故障诊断中心的精细化监测体系在装备制造企业的实现

在线监测系统具有实时监测和预警功能。陕鼓远程在线监测与诊断中心可以为用户快速提供各种设备运行维护、检修维修决策的参考信息。通过多年的机组设计生产及设备检修维修服务经验,开创了适合国内大多数大型旋转动力设备的精细化监测体系,并在实际运行中不断完善,为基于状态的设备维护维修及国内信息化在线监测体系发展提供了参考。     

关于工程大系统的状态监测与故障诊断

介绍了多元统计过程监控技术及其在工程大系统状态监测与故障诊断中应用的背景。结合工程动力学领域中的状态监测与故障诊断问题，提出了两个设想：一是将工程动力学系统与工业过程大系统一体化，以便用多元统计过程监控技术进行统一的综合状态监测与故障诊断；二是将多元统计过程监控技术移植到工程动力学中，用于工程结构和机械系统的状态监测与故障诊断。此外，还讨论了基于案例推理法及其在故障诊断决策支持中的应用。     

旋转机械振动信号压缩小波基优化选取方法

旋转机械在线状态监测和故障诊断系统中振动数据的实时存储和远程传输对数据压缩提出了较高的要求.小波分析做为数据处理的常用方法,已被广泛地应用于数据压缩并取得了良好的效果.给出了振动信号的小波通用压缩方法,通过分析旋转机械振动信号的特点和小波函数几种重要属性对小波压缩的影响,提出了旋转机械振动信号压缩过程中最优小波基的选择方法,并根据旋转机械实际故障信号比较了相应小波的压缩效果.结果表明,通过选择合适的小波基函数,可以有效提高重构信号的信噪比.对于旋转机械复杂突变类故障信号应选择低分解消失矩,高重构正则性的双正交小波进行压缩.本研究方法和结论对旋转机械振动信号小波压缩的进一步研究有一定的参考作用.     

基于混沌时间序列的旋转机械非平稳状态预测方法研究

针对旋转机械设备的非平稳运行状态,以混沌理论为基础,将最大Lyapunov指数的预测模型引入旋转机械故障趋势预示,阐述了构造预报函数f或F的两种方法,提供了混沌时间序列的最大可预测时间的计算方法,通过对大型机组实验数据的分析,证明了在最大预测时间内,该预测方法是较理想的。^^     

大型旋转机械振动现场测试与故障特征分析

为了分析研究旋转机械的故障机理,对某发电厂200MW汽轮发电机组的停机过程进行了现场测试。结果表明,该机组转子系统具有复杂的振动特性和丰富的故障特征,存在明显的非线性故障和多重故障现象。本文基于这些振动测试结果,对转子系统的典型故障现象进行归纳,对其故障机理进行定性分析。所得实验数据和分析结果对大型旋转机械的动态设计、改造、监测与运行管理具有指导意义。     

基于DSP的数据采集系统的开发与实现

为了解决自动检测和控制系统中数据采集速度慢的问题,提出运用基于DSP的软件平台CCS和T I公司TM S320系列F 2812芯片开发一种快速数据采集系统,研究了该系统硬件平台的搭建和相关应用程序的开发。将其运用于旋转机械状态监测及故障诊断领域中有关转速信号、多路同步轴径向振动信号、轴向位移信号、若干开关量信号、温度、压力、流量等参数的信号采集,取得了良好的效果。