开展设备状态监测与故障诊断大有可为

云南锡业公司开展设备状态监测与故障诊断,虽然起步较晚,但进展快,已在以下六个方面开展工作,并取得了较好的效果。 1.对主要设备的运行状态进行定期监测,实现动态管理,掌握劣化趋势,进行针对性维修。 在开展简易诊断的11个厂矿中,配置了57台仪器,对96台主要设备的607个测点进行定期监测,监测周期一般为15天。设计了10种专用表格用于记录分析,获取数据上万个,发现较大故障30多起,其中轴承故障占50％。一冶炼厂有7台引风机,采用CMJ-1冲击脉冲计和DZ-2测振仪进行定期监测,发现滚动轴承故障多起。羊坝底选厂的14Sh-9A水泵用DZ-2测振仪监测,发现靠联轴器侧轴承振动严重超     

设备状态监测与故障诊断技巧的探讨

本文简述设备状态监测与故障诊断的三个基本环节,从监测与诊断务必做到概念清晰、思路明确、方法得当、刻苦实践四个方面阐述了搞好此项工作的方法和技巧。     

模拟电路故障诊断系统的设计

介绍了板级模拟电路故障诊断系统,论述了系统的硬件组成和软件功能,该系统结合了测试技术、故障诊断理论,将专家经验融合到计算机软件系统中,能自动完成电路板的性能测试,并根据性能测试结果生成故障隔离引导树,引导操作人员对被测电路板进行故障的检测和维修.系统符合开放的、模块化、通用化的构建思想及在硬件资源的可互换方面的考虑,大大提高了系统的扩展能力和测试程序集(TPS)的重用性,节约了软件开发的成本,对于开发集数字电路与模拟电路为一体的通用故障诊断平台具有一定的借鉴作用.     

基于Web下的战时武器装备故障远程诊断技术初探

结合现阶段我军的实际情况构建了战时武器装备故障远程诊断和维修系统的总体框架，并对框架中各模块的关键技术进行了初步探讨。     

3080E3型X射线荧光光谱仪电路故障的诊断及处理

文章通过对3080 E3型X射线荧光光谱仪电子电路故障的诊断及处理,介绍了一般电子电路故障的诊断及处理方法。     

基于神经网络的故障诊断系统研究

研究了基于神经网络的故障诊断专家系统的基本原理和结构,论述了基于神经网络的故障诊断系统在知识表示、知识获取及推理机制方面的基本方法和特点。     

用Voronoi多胞体确定故障诊断分类器的训练集

提出了利用Ｖｏｒｏｎｏｉ多胞体来选择神经网络故障诊断分类器训练集的新方法。该方法由３部分组成，即首项为正的归一化处理（首正归一）、边界样本选择及置信判决。利用方法不仅可以大大减少训练样本数，提高训练速度，而且通过调节故障类别分割面位置和形状，为提高故障诊断准确率提供了可能的途径。     

用油中气体特征诊断变压器故障

对变压器中乙炔、一氧化碳两种特征气体含量与电性、热性故障的关系进行了讨论，并通过诊断实例提出了诊断方法。