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《科技通报》2016,(6)
大型机械设备组成结构复杂,容易产生故障,通过对大型机械设备的振动系统故障诊断,提高大型机械设备的稳定运行性能。传统的故障诊断方法采用海量振动样本特征数据聚类分析方法进行故障分类和诊断,诊断性能受到振动数据样本采集和环境的特征的限制,故障检测效果不好。提出一种基于大型机械设备振动系统故障特征专家系统构建的故障诊断模型,并采用abaqus软件进行仿真分析。构建故障诊断专家系统,包括对模糊数据库、模糊知识库和模糊推理机的构建,设计故障诊断的神经网络模糊控制学习算法,通过设计人机结构,实现对大型机械设备振动系统故障的准确推断决策。利用abaqus软件在计算机上建立测试虚拟样机,实现故障诊断在线模型仿真,了解复杂机械系统设计的故障运行性能。仿真结果表明,该系统能有效提高对大型机械设备振动系统的故障诊断能力,实现智能故障诊断控制和自适应故障处理,在机械状态监测等领域具有较好的应用价值。 相似文献
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近段时期我厂7#炉乙磨煤机减速机齿轮发生故障,为避免类似问题发生,特对齿轮常见故障的特征予以分析。在齿轮故障诊断过程中,利用振动和噪声可以提前预知变速箱中齿轮是否有问题。有时还可以根据温度情况等辅助手段来进行诊断分析。进一步提高齿轮故障诊断的准确性和可靠性。 相似文献
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通过对汽车变速箱故障产生的机理进行分析,表明变速箱的振动信号对故障的诊断有着重要作用,故障信息可以依据振动信号加以判断。通过对变速箱振动信号的处理和特征提取,可以为变速箱故障的诊断提供重要理论依据。 相似文献
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在目前科学技术水平迅速发展进步的背景下,机械设备故障诊断已经成为机械设备维修与维护保养非常重要的环节,当机械设备产品发生故障时,会对工人的生命安全和生产系统造成不可估计的破坏。机械设备运行的安全性、稳定性和可靠性不仅仅受到其设计和制造的完善性影响,而且还取决于机械设备的运行平稳状况、维护保养和故障诊断方法等因素。用可拓性理论作为机械设备的故障诊断和预测方法,对机械设备的故障进行系统化形式化的预测,以提高机械设备运行的稳定性、安全性和可靠性。 相似文献
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滚动轴承是机械设备中广泛应用的零件,其运行状态直接影响着整个机械设备的安全,因此进行滚动轴承的早期故障诊断十分重要。本文结合EMD（经验模态分解）和Hilbert包络解调技术,对滚动轴承故障信号进行了分析,首先利用EMD将信号分解成含不同频率成分的多个IMF（本征模态函数）分量,然后挑选其中的高频IMF分量进行Hilbert包络解调,有效提取出了信号中的故障特征,验证了基于EMD的Hilbert包络解调分析方法在滚动轴承故障分析中的有效性。 相似文献
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针对油田电站电气系统的运行特点,本论文分析了故障诊断技术的应用发展现状,在此基础上结合油田电气的主要电力设备——变压器的故障类型,详细探讨了油田电气系统故障诊断方法实现的关键技术,分析了故障信号的提取方法,并给出了积极发展新型模糊诊断控制方法的建议,对于进一步提高油田电站电气系统可靠性及故障诊断应用水平具有一定借鉴意义。 相似文献
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机械设备故障诊断技术是在20世纪60年代开始应用的,并逐渐的发展起来。在机械设备的故障诊断中,不能仅凭单一的诊断方法就去确定出故障的性质及类型。因此,我国也在大力推广这一设备故障诊断技术的使用范围,并已取得了相应的成效。 相似文献
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如今,频谱分析已经广泛应用于设备缺陷的判断中,应用频谱分析技术能够对设备的的振动信号进行分析,实现对机械设备的动态监测与故障诊断,进而有效的保障机械设备正常的运转,大大提高了检修效率,降低检修成本。文章将结合某热电厂风机的振动故障诊断实践,进一步的介绍频谱分析在判定设备缺陷中的应用,对设备故障诊断技术发展具有一定的价值意义。 相似文献
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矿区铁道信号设备是指挥列车安全正点运行,提高铁路运输效率,保障矿区生产经营管理的重要设施。同时,铁道信号设备也会经常出现故障,诸如设备的失修故障、产品质量的故障,人为操作不当造成的故障等。本文主要阐述了铁道信号设备故障的诊断方法、故障诊断技术的应用、铁路信号联锁设备发展重点等问题。 相似文献
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文章介绍了新式的齿轮减速器实时监控和故障诊断系统,由ARM和DSP协同工作,通过振动信号的分析对齿轮和轴承进行故障诊断,综合利用了包络检波和FFT频谱分析法,有效提高了监测系统的实时性和测量计算精度,并实现了减速器在运行中瞬时故障的实时监测和报警。 相似文献
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在汽车故障诊断中,一般来说都是采用机器设备仪器来诊断,但是在某些方面而言采用人工经验诊断的方更加的快速便捷,因为人工诊断考得是大量地工作经验以及处理各种汽车故障的各种经验积累。而且人工诊断相比而言比机械设备诊断成本更低。对于车辆故障诊断一般有六种方法进行诊断、查明故障原因、进行排除,确保车辆在良好的技术状况下运行。这样又可以提高诊断效率,维持低成本,通过自己完善总结已经成为了一套完整的诊断系统。 相似文献
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在机械设备的故障诊断中,常采用RBF神经网络算法对故障进行诊断和计算,但该算法实现故障诊断必须有大量的故障样本,同时还有训练速度慢、结构确定难、容易陷入局部极小、泛化能力差等缺点。相反,SVM不仅能解决小样本的问题,并且还有全局最优、泛化能力强等优点。为此,本文提出一种基于SVM的RBF神经网络的优化方法,并将它应用齿轮箱中的齿轮故障诊断,取得了良好的预期效果。 相似文献