基于网络的远程设备故障诊断系统研究

来源 :2000年全国振动(诊断、模态、噪声)技术及工程应用学术会议 | 被引量 : 0次 | 上传用户:sophia_yin104
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基于网络的远程故障诊断是诊断系统的发展趋势,本文提出了构造设备诊断网络中心的框架结构,用于实现对有关设备的远程信息管理、状态监测和故障诊断,以及故障诊断过程中的技术知识共享和资源共享.
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制定发动机拆换期望是发动机维修管理的重要内容,是保证飞行安全、有效地使用发动机、降低维修费用的重要途径.主管工程师根据个人经验制定换发期望的方法具有很大的主观性,缺乏科学依据.本文利用神经网络方法建立的发动机拆换期望制定软件,依据发动机修理后的数据、状态确定换发期望,比经验判定更可靠,效率更高.文中还介绍了在缺乏训练样本情况下的解决方案.
对船舶结构振动传递特性的研究是船舶噪声预报的前提.本文以某水下航行装置为对象,通过有限元分析与模型的试验研究,建立其结构振动的传递模型.在此基础上,研究了不同频带内的振动传递与分布规律,讨论了影响船舶结构振动传递的因素,提出了船舶振动噪声的预报方法,探讨了减小船舶振动以实现降噪的途径.
为防止船用设备不致于因外来冲击而损坏,有必要进行冲击隔离设计.本文探讨了船用弹性支承设备在半正弦脉冲输入情况下设备冲击响应的方程及冲击谱.并提出了为获得最佳冲击隔离效果而选择隔振器的方法.
本文介绍了一种确定减振元件冲击刚度的试验方法:基于最小二乘法和Duhamel积分方法的最优响应拟合法.并在MTS跌落式冲击试验台上,对9个系列50多种减振元件实测了冲击刚度和阻尼.试验结果表明,该方法不仅简单直观,物理概念明确,而且具有较高的测试精度.
本文研究人枪相互作用的意义,阐明了测定射击时人-枪系统的动态特性的必要性.介绍了抵肩力、后坐运动、枪体仰俯、侧偏角运动的测试系统,对单发及连发状态下的人枪相互作用和运动状态进行了全面的测试,并对测试结果进行了分析,为进行人-枪系统的机械阻抗分析及建立人-枪力学模型提供了可靠的依据.
本文介绍了一种非平稳信号的变尺度预处理方法,以实现难以解决的转速变化规律不定的非平稳信号的分析与处理,用计算机仿真验证了其有效性.对于具有此类特征的机械信号,通过此变换,就可用通常的非平稳分析方法来处理,能有效地识别机械的故障特征,简化了由于转速的无规律性造成的非平稳信号分析与处理的复杂性.
神经网络因其非线性映射能力和自适应特征,在许多领域得到了应用,本文首次用前向多层频域神经网络描述智能旋翼输入输出关系.首先建立以后缘附翼为直升机振动主动控制元件的智能旋翼模型,分析了作动器的非线性.然后确定网络结构、目标函数和训练方法,采用正交设计方法选取训练样本.最后对建立的频域神经网络进行了训练,训练结果表明设计的两层神经网络能够较好地描述这一关系.
本文运用INV306D信号采集处理分析系统,利用振动信号分析法,对某厂一台边缘传动的大型水泥球磨机的传动系统进行故障诊断分析,准确地查明了故障原因,排除了故障.
本文通过模拟柴油机气阀机构的两种主要故障:气阀漏气和气阀间隙异常故障进行实验,采集柴油机缸盖表面的振动信号,计算柴油机缸盖振动信号的多重分形,最后利用神经网络进行自动识别气阀状态.
介绍了一种改进的模糊神经网络模型.在模型中通过增加模糊化层,实现了隶属函数有关参数的自动生成.由于该模糊神经网络模型将神经网络和模糊综合评判两种故障诊断方法有机结合起来,从而使模型不仅具有强大的知识自学习功能,同时还可对诊断过程做出合理的解释.最后,利用该模型从振动总能量、频谱结构及波形指标三个方面,对往复泵泵阀故障进行了综合评判研究.研究结果表明,建立的往复泵故障诊断系统具有较强的自适应学习能力