基于奇异值分解、模糊聚类和粗糙集理论的旋转机械故障诊断

对含有重复和冲突对象的离散决策表,提出了一种基于粗糙集的规则获取方法,使得获得的规则能够涵盖所有的对象。对连续条件属性值和离散决策属性值的决策表,基于矩阵的奇异值分解、模糊C均值聚类和粗糙集属性约简技术,提出连续属性最佳离散数目确定方法。在上述方法的基础上,进行旋转机械故障诊断的规则获取,获得的诊断规则具有很好的知识归纳能力和知识泛化能力。利用获得的诊断规则进行旋转机械故障诊断,建立了待诊断对象和诊断规则的弹性匹配模式,使得诊断结论的获取取决于不同的诊断要求。     

远程故障诊断系统中的VXI总线高速数据采集系统研究

远程分布式在线机械设备状态监测与故障诊断正在步入快速发展时期,这类系统具有既可以保证监测实时性、又能实现信息共享的优点,同时还可在总体上节约监测诊断系统的成本。远程分布式在线监测与故障诊断系统中一个核心的技术问题就是:在高速采集数据时,数据的流量非常庞大,如何能真正做到对这些数据的实时处理与分析,并将数据和分析结果及时地传送到网络上的数据库以供诊断之用,这对于整个远程分布式在线监测与故障诊断系统具有重要的意义。介绍了一个解决该问题的方案,即基于VXI总线的高速数据采集系统。     

基于网络的远程监测和故障诊断系统的数据库系统

随着信息技术和网络化向各个行业的延伸,实时监测已经成为机械设备监测的一种需要。而实时数据如何存取,采集后的这些历史数据如何为以后的故障诊断服务,在企业中如何来组织这些数据,是我们所要思考和解决的问题。所提出的基于网络的远程监测和故障诊断系统的数据库系统,正是基于上述的考虑,介绍了三个层次的数据库系统:企业监测站、企业监测中心和远程故障诊断中心。解决了实时数据的存取,历史数据的压缩,企业信息的管理等问题。整个库系统使用UML建模,对数据库系统进行了细致的分析和构造。     

小波分析与傅里叶分析的比较及其在故障诊断中的应用

小波分析是傅里叶分析的发展与延拓。本文首先对小波分析与傅里叶分析的概念及特征进行比较，然后简要论述了这两种分析方法在故障诊断中的应用。     

RH-KTB大型真空冶金系统智能故障诊断

研究RH-KTB系统的故障种类及特点,进行故障树分析,找出故障间的关系并建立了原始样本采集系统.利用决策树理论对炉外精练大型真空冶金系统的约简集进行快速学习和分类.最后,提出一种基于粗糙集-决策树理论的炉外精炼大型真空冶金系统故障诊断模型.从理论上保证及时对干扰数据进行排除并实现快速诊断.基于该模型开发了一套智能故障诊断系统并应用于大型真空冶金系统,应用效果良好.     

连续生产线设备故障诊断专家系统的动态模糊推理机制的研究

针对连续生产线设备故障诊断专家系统的研制，阐述了在建立模糊推理机过程中引入具有实时性的动态模糊关系的思想，并构造一个随无故障时间变化的动态隶属度函数来实现。     

蓄热式加热炉换向阀故障诊断与维护

换向阀是蓄热式加热炉的关键设备,也是加热炉安全可靠运行的保证。通过对蓄热式加热炉换向阀在使用过程中出现故障的分析,介绍了换向阀在生产过程中容易出现的故障与处理方法,说明换向阀正确维护的重要性。     

汽轮机轴弯曲故障的诊断和处理

包钢热电厂6^#汽动鼓风机组在一次检修过程中，由于汽轮机提前揭缸造成汽轮机转子轴弯曲，从而引起机组运行过程中振动值偏大。主要介绍了针对该故障的诊断方法和处理过程。     

人工神经网络在电力变压器故障诊断中的应用及仿真

研究了径向基函数 ( RBF)神经网络的模型结构及其在电力变压器故障诊断中的实现方法。通过仿真实验 ,将 RBF神经网络与 BP神经网络的性能进行比较。结果表明 ,RBF神经网络训练速度快 ,逼近误差小 ,能够更有效地解决电力变压器故障诊断问题     

旋转机械故障可视化方法的研究

将高维的各种故障样本数据经降维和聚类后，在二维的平面上显示出来，使每种类别的故障占据平面的不同区域，从而达到故障可视的目的。据此能很好地对新的样本进行故障识别，还可以对故障的发展趋势进行预测。采用Ko—honen的自组织神经网络方法可以对故障样本数据进行降维和聚类。实例说明了该方法的正确性。