基于PLC的数控机床故障诊断方法研究

在数控机床中CNC装置对机床运动部件的控制都是通过PLC交互控制信号完成的。所以,在这两部分中如果有故障出现都可以借助PLC的输入/输出接口信号大致诊断出故障部位。通过PLC对数控机床进行故障诊断是一种重要的方法,本文就对其方法原理和一些实际中具体的做法进行详细阐述。     

关联维数的超声波电机故障诊断

利用关联维数分析方法对超声波电机进行故障诊断,并针对故障诊断的实际情况,建构特殊实验平台采集故障振动信号.通过互信息法及Cao方法来确定相空间重构的2个重要参数,然后计算超声波电机在不同故障状态下的关联维数.结果表明,不同故障状态产生机制不同,其关联维数也不同,关联维数可用于故障的特征提取.通过分析不同状态下超声波电机...     

基于双谱和PSO-SVM的滚动轴承故障诊断

针对故障轴承信号的非线性、非高斯性,提出了一种基于双谱和纠错编码支持向量机（error-correcting output codes support vector machine,ECOC-SVM）的滚动轴承故障诊断方法。使用故障轴承振动信号双谱特征构造特征向量,在SVM的训练过程中,使用微粒群算法（particleswarm optimization,PSO）对支持向量机的参数进行优化。实验结果表明该方法能获得较高分类准确率。     

基于PCA的火电厂湿法烟气脱硫系统的传感器故障诊断

提出一种基于主元分析(PCA)的故障诊断方法,用于解决火电厂湿法烟气脱硫系统的传感器故障诊断问题.该方法利用PCA建立故障诊断模型,通过计算平方预报误差、传感器识别指数、故障重构值,对传感器故障进行检测、识别及恢复.利用华能福州电厂湿法烟气脱硫系统的采集数据进行传感器的完全失效、偏差、漂移与精度等级下降等4种类型故障的...     

基于EEMD-Renyi熵和PCA-PNN的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承故障特征提取与状态监测问题,提出一种基于集合经验模式分解(EEMD)、Renyi熵、主元分析(PCA)和概率神经网络(PNN)的新方法.首先,将轴承振动信号通过EEMD分解成一组本征模态函数(IMF),计算每个IMF分量的Renyi熵值作为表征故障特征的向量,采用主元分析(PCA)对特征降维,提取主元输入概...     

简析矿山安全监测与管理

当前我国矿山灾害事故频繁发生的根本原因,不在于安全生产行政管理部门监管不到位、矿山安全生产管理不力,也不在于矿山安全工程技术薄弱,而在于矿山安全基础理论研究的滞后。本文分析了我国矿山安全事故问责制度及当前矿山监测及故障检测技术,提出改进建议。     

数控机床内置参数在数控机床常见故障排除中应用研究

数控机床的参数是数控系统所用软件的外在装置,它决定了数控机床的功能、控制精度等,主要包括数控系统参数(NC参数)和机床可编程控制器参数(PMC参数)。本文阐述了数控机床参数的分类以及利用数控机床参数来排除数控机床常见故障进行了初步探讨,并结合具体实例,对数控机床参数应用进行了深入分析。     

浅谈虚拟技术在汽车故障诊断与检测中的应用

虚拟技术在汽车领域的应用日益广泛。虚拟现实技术（Virtual Reality）以计算机仿真技术为前提,综合了计算机图形学、传感学、测试控制、通讯、人工智能以及多媒体技术、网络技术等一系列先进技术,能有效地快速建模、事前预测、事前纠错和事前过程仿真,在各种设计制造领域得到广泛的应用。     

PLC设计故障诊断系统在电站中的运用

本文介绍了基于PLC控制器设计的电站故障诊断系统装置及其在电站中的运用。     

基于EEMD-HHT边际谱的轴承故障诊断

提出一种基于聚合经验模态分解 (ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和Hilbert-Huang变换（HHT）边际谱的滚动轴承故障诊断方法。首先采用EEMD方法将轴承振动信号分解成若干个模态混叠得到较好抑制的固有模态函数（IMFs）,然后对各IMF进行Hilbert变换,求出轴承振动信号的总HHT边际谱,最后根据该边际谱的幅值特性,确定滚动轴承的故障特征。本文方法提供了一种滚动轴承故障诊断的有效工具。