基于逻辑诊断理论的航空发动机起动系统故障诊断的应用

针对某型飞机发动机故障诊断中,故障现象与故障原因之间关系极为复杂、不确定,提出了该型发动机故障的逻辑诊断方法,建立了逻辑诊断的数值理论模型。根据以往方法建立逻辑诊断矩阵不足,提出了采用人工智能之方法,利用专家知识动态建立逻辑诊断矩阵过程模型。本文结合具体故障案例,在计算机上实现了该型发动机故障的逻辑诊断,验证了该方法诊断发动机系统故障的正确性。     

基于图论诊断法与小波包变换的数控机床进给系统故障诊断研究

在复杂机械系统未知故障诊断中,单一故障诊断方法诊断精度低、推理速度慢,不利于工程实际应用。针对这一问题,提出了基于小波包变换与图论诊断法的数控机床进给系统故障联合诊断方法。首先利用图论诊断法建立数控机床进给系统的故障模型,并根据故障原因定位算法快速确定引起故障发生的可能原因,缩小诊断范围;然后对振动信号进行小波包变换,进一步精确定位故障原因,最终实现数控机床进给系统中未知故障的准确识别与诊断。试验证明,基于图论诊断法与小波包变换的故障联合诊断方法,弥补了图论诊断法故障冗余解多和诊断精度低的缺陷,实现了未知故障的快速筛选与精确定位,可以高效、准确的诊断数控机床进给系统中的未知故障。     

故障矢量诊断法

本文基于振动故障信息的矢量特征，提出故障矢量诊断法用于诊断转子类故障，并解决信号处理中产生的问题，文中列举了两个诊断实例，诊断结果表明：故障矢量诊断法是转干系统故障的定量、定位诊断的有力工具。     

裂纹碰摩耦合故障转子系统诊断分析

采用有限元方法分析了裂纹碰摩耦合故障转子系统的响应,研究裂纹碰摩耦合故障转子系统在动态特性方面和单一裂纹故障、单一碰摩故障的区别及耦合故障的诊断方法.由于当碰摩比较严重时,响应信号中碰摩特征比较明显,容易掩盖裂纹特征,使基于信号分析的诊断方法只能诊断出碰摩,难以诊断出裂纹故障,因此本文利用裂纹引起的等效弯矩现象,通过基于模型的诊断方法,区别碰摩裂纹耦合故障和碰摩故障,该方法不仅能诊断裂纹的有无,还能诊断裂纹的位置.最后通过试验验证了仿真结果.     

基于Petri网和故障树的变电站故障诊断方法

针对变电站的设备组成及联接特点,利用Petri网(PN)的图形特性,提出了一种基于Petri网和故障树的变电站故障诊断模型和诊断方法.利用PN建立了可能性故障区域诊断模型,利用PN和故障树建立故障元件诊断模型.详细给出了变电站可能的故障区域诊断方法和变电站故障元件诊断方法.在故障元件的诊断中,建立了针对可能故障区域的面向设备的子Petri网模型,降低了诊断的复杂性.仿真研究表明,利用该方法可以比较容易实现变电站故障诊断系统,且有高的准确性和诊断效率.     

对矿山机电设备故障诊断技术的分析

本文首先提出了设备故障诊断技术的概念，然后介绍了矿山机电设备故障诊断技术分类、程序及原理，最后就矿山机电设备故障诊断技术的实际应用展开分析，旨在降低因矿山机电设备故障而导致的生命、财产损失。     

关于现代数控机床故障诊断与维修的分析

本文首先概述了现代数控机床的常见故障，接着推出了诊断故障的基本方法，继而针对诊断的故障提出了维修原则及具体方法，希望对诊断、维修故障数控机床提供有效的建议。     

柴油机故障的模糊灰色关联度诊断法

在灰色理论关联度诊断法的基础上提出了诊断柴油机故障的模糊灰色关联度法，通过对柴油机工作过程故障的诊断结果表明，该诊断方法对复杂机器的故障诊断，准确性较高。     

变风量送风系统末端故障的主动式检测与诊断

变风量(VAV)送风系统具有传感器数量少、诊断信息不足、故障特征相似等特点,传统被动式故障检测与诊断(FDD)方法难以实现系统故障的有效分离。本文提出一种新型主动式故障检测与诊断方法,通过向系统添加小扰动获取的额外诊断信息,可对被动式方法无法分离的可疑故障进一步诊断。在TRNSYS仿真平台上搭建了可模拟常见故障的变风量空调系统,通过向故障系统添加主动式行为验证方法的可行性与准确性。结果表明:该主动式故障检测与诊断方法可成功诊断出12种变风量末端常见故障,诊断与检测能力较传统被动式方法具有较大提升。     

数字电路故障诊断之我见

就现如今我国数字电路的发展情况可以看出,数字电路故障的检测是整个数字电路的研发生产过程中十分重要的环节,然而这一环节常常被忽视,加之诊断故障的完成达不到一定的水平,效率又差。本文着重诠释了数字电路产生故障的因素和数字电路故障的特点,简要介绍了检测诊断数字电路故障的发展现状,最终对于提高检测诊断数字电路故障的技术探讨了一些不错的方法措施。     

基于多信息的柴油机缸套磨损故障诊断研究

采用了模糊神经网络模型，对柴油机缸套磨损故障以及缸套破坏性磨损故障进行了诊断研究．通过缸套磨损故障的模拟实验，获取柴油机机身振动和铁谱分析等多源多雏故障信息，并对融合故障信息进行预处理，解决了模糊神经网络输入矢量的模糊特性化、输出矢量的隶属函数及网络的学习训练问题，对缸套不同磨损故障进行了诊断．研究表明，这种基于多信息的诊断方法减小了故障诊断的不确定性，提高了诊断精度．     

融合多参量的电力设备故障诊断技术研究与应用

为全面综合诊断电力设备故障,参考已有电力设备综合诊断方法,结合变压器油中溶解气体数据和电力试验数据,利用自适应遗传算法优化小波神经网络和证据理论融合技术,提出了一种基于多参量的电力设备故障综合诊断模型。通过故障特征参数的划分分别构建神经网络从不同侧面反映变压器的故障,同时结合证据的重要性、神经网络的输出改进证据体的基本概率分配赋值,充分体现证据体对单个故障模式识别的可信度。诊断结果表明,融合多参量的电力设备故障综合诊断比基于单参量故障诊断的诊断性能较好。     

浅谈离心泵常见故障及解决办法

本文结合既往研究成果的基础上,将机械设备故障诊断技术应用于离心泵的日常故障判断及维修,较好地解决了离心泵的故障问题。在企业中应用设备故障诊断技术,不仅能解决许多设备故障问题,还为设备检维修工作提供了更有利的技术指导和依据。     

机械松动故障的诊断

本文论述了机械松动造成机组振动的故障原因和故障特征,通过对一台空压机机组的驱动电机松动故障的成功诊断实例介绍,论证了根据故障特征判断机械松动故障方法的有效性。该方法的使用能准确地得出诊断结论,对指导现场维修具有积极的作用     

基于模型的飞行器电源故障诊断与故障模式识别

设计了基于模型的电源故障诊断原型。它由电源各器件的正常工作模型,故障模型,冲突求解模块,HS树生成和修剪模块,故障信息报告和故障模式识别模块等组成。利用电源系统正常工作模型,实现了故障定位隔离功能。论证了仅仅使用正常工作器件就可以推理出诊断解中各个故障器件的参数值,将这些参数和故障模型相比较,能够识别故障模式。诊断结果表明本文能有效地进行故障定位并能识别故障模式。     

一例线路故障定位误差原因分析

输电线路故障精确定位系统可准确定位线路跳闸故障原因和定位故障杆塔,针对一例线路故障定位误差较大情况,通过提取故障原始行波波形,对故障波形进行深入分析,发现出现雷击点和故障点不一致的情况,而系统缺乏对此类故障的诊断案例积累,出现误判诊断波形,造成诊断结果误差较大。在采用正确波形进行诊断后,故障定位结果与实际结果基本一致。     

DH型离心空压机旋转失速故障诊断及治理

旋转失速是压缩机的常见故障 ,但诊断该故障时易和其他故障相混淆。本文从旋转失速的振动机理出发 ,归纳了旋转失速的故障识别特征。旋转失速的特征频率是成对出现的 ,随流量的减少而降低。该故障特征在现场诊断时得到验证 ,并成功应用于现场诊断     

变速箱故障声压信号的小波包分解与诊断

针对变速箱故障声压信号的非平稳时变特点,给出了小波包分析处理变速箱故障声压信号的原理和方法,并分析了一个变速箱齿根裂纹故障的诊断实例.实验结果表明,该方法在变速箱声学诊断中是有效可行的,在其它机械的声学诊断中也具有一定的参考价值.     

基于小波分析和模糊神经网络的齿轮故障诊断研究

建立齿轮故障信号采集模拟试验台,结合小波分析特征提取方法和模糊神经网络对齿轮故障进行了诊断,通过实验仿真,取得了很好的诊断结果。相比于传统的BP神经网络诊断方法,无论在诊断速度还是诊断精度上,模糊神经网络更具有优势。     

基于数据增强的滚动轴承智能故障诊断方法

目的 针对包装机械设备中滚动轴承应用场景多且有效故障数据难采集而导致的智能诊断方法诊断准确率较低的问题,提出一种基于数据增强的滚动轴承智能诊断方法.方法 首先根据轴承振动信号的故障特征,提出一种数据增强方法,有效扩充训练数据样本多样性.然后采用卷积神经网络对原始样本和增强样本进行故障诊断训练,从而大幅度提高诊断模型的诊断性能.为了验证所提方法的有效性,建立滚动轴承故障试验台并采集轴承故障数据.结果 实验结果表明,在标签训练样本不充足的情况下,提出的方法与不使用数据增强方法相比,模型在诊断准确率方面取得了较大的提高,能够准确地识别各类轴承故障.结论 该方法实现了准确地对稀缺标记样本下滚动轴承故障的诊断,为保证包装机械滚动轴承故障诊断的诊断精度提供了可靠的方法.