基于神经网络和VB程序的旋转机械故障诊断系统

以旋转机械常见的质量不平衡、转子不对中两种故障状态和正常运行状态为例,基于神经网络和VB程序构建了旋转机械的故障诊断软件系统.利用一种基于小波包分解后的时域分析方法对旋转机械振动信号进行特征提取,获得了旋转机械正常振动信号及质量不平衡、转子不对中故障状态振动信号的特征向量.借助MATLAB神经网络工具箱,构建了旋转机械的神经网络故障诊断系统,并用旋转机械正常振动信号及质量不平衡、转子不对中故障状态振动信号的特征向量数据对诊断结果的正确性进行了测试,结果表明诊断正确率为88.9%.最后通过MATLAB的二次开发接口与VB程序进行交互,开发出具有良好人机界面的旋转机械故障诊断软件,包括神经网络学习和故障诊断两层界面.     

机械故障诊断中的信息处理与误诊关系研究

机械故障诊断是人通过各种信息对机械状态实现正确判断和识别,并作出决策的过程。机械状态的信息特性对机械故障诊断起重要作用,信息提取不可靠、信息处理不准确、信息的不完美都会导致误诊,研究信息特性对提高故障确诊率,提高故障诊断的可靠性具有实际意义。     

滚动轴承状态监测及故障诊断实例

采用状态监测与故障诊断技术对机泵滚动轴承故障信号进行分析,简易诊断和精密诊断相结合,对轴承故障进行综合诊断,确定了故障部位和类别,对机泵进行了预知性检修,避免出现抱轴故障。     

六频带谱在故障诊断及预测维修中的应用

国产循环泵48NSL-32在丰镇发电厂3~#及4~#发电机组中首次使用,我们采用计算机故障诊断系统,使用“智能化旋转机械状态监测及故障诊断”软件包,对3~#及4~#发电机组的4台循环泵进行系统监测。同时把监测和诊断的结果直接用于指导生产运行,积累了第一手国产循环泵运行状态的宝贵资料。     

“第二届全国机械设备故障诊断学术会议将于1988年6月在北戴河召开

中国振动工程学会故障诊断学会定于1988年6月在北戴河召开“第二届全国机械设备诊断学术会议”。这次会议将总结与交流自“第一届全国机械设备诊断技术学术会议”(1986年6月于沈阳)召开以来,在本领域内的研究成果与工作经验,并就下列主要问题进行深入专题讨论,其中包括:1.诊断理论、诊断方法与工程应用;2.旋转机械与往复机械的状态监测与故障诊断;     

汽轮机轴封系统风机振动故障诊断分析

利用旋转机械状态监测与故障诊断理论,尤其是 gSE(峰值能量)分析方法,对汽轮机轴封系统送风机的振动故障进行了详细的分析和诊断,为维修工作提供了准确的诊断信息和维修建议,从而进一步保障了汽机的安全运行。     

学会工作动态

设备状态监测故障诊断应用技术学习班在大连举办　　由中国机械工程学会设备与维修工程分会主办的 2 0 0 4年设备状态监测、故障诊断应用技术学习班于 2 0 0 4年 7月 1 5～ 1 9日在大连市举办 ,来自全国 2 0余个省市的 6 0多位业内人士参加。课程由清华大学力学系王正教授及华北电力大学动力系何青教授主讲。学习班根据全国广大企业设备管理人员的实际情况 ,针对振动和振动测试的基本知识、状态监测和故障诊断、旋转机械、轴承诊断、齿轮诊断、时域分析、数据采集及应用软件等问题进行了精辟的讲解 ,并组织学员就应用技术进行了经验交流和研…     

基于神经网络数据融合技术的诊断系统的研究

神经网络数据融合技术的诊断系统是以电机振动信号和电流、电压信号为研究对象的,对采集到的3类信号进行实时处理,运用神经网络对数据进行局部诊断,再利用数据融合技术对故障信号进行全局分析融合,从而达到对电机故障类型的准确判断。通过运行表明,应用在故障诊断中的神经网络数据融合技术是一种故障识别率高、方便灵活而且诊断精度高的故障诊断方法。     

机械故障诊断在炼化设备管理中的应用观察

近年来,随着社会经济水平的逐步提高,信息技术的快速发展,我国石油炼化这一行业也取得了突飞猛进的发展,同时石油炼化企业对其设备管理要求也随之提高,在设备管理和维修中,机械故障诊断为其不可或缺的一个部分。下面文章就机械故障诊断在炼化设备管理中的应用进行研究和分析。     

包装机械智能故障诊断技术

在回顾包装机械故障诊断传统方法的基础上，探讨上现代包装机械状态监测与智能故障诊断的新内涵，提出了包装机械状态监测与智能故障诊断的新模式。     

振动信号数据处理技术

振动信号分析处理系统在国内、国外发展很快 ,以适应设备状态监测与故障诊断的需要。随着数字计算机的发展和各种数字信号处理方法软件的开发 ,用数字方法处理振动测量信号的技术日益广泛的被采用。本文利用《SDAS II信号采集与分析系统》对振动信号进行分析和处理 ,用共振法确定了系统的固有频率和阻尼比     

油田高压电机综合故障诊断技术研究

HSE管理体系中,高压电机的安全运行具有重要的作用。通过振动监测高压电机运行状态的传统方法是采用3个单轴加速度传感器进行数据采集,故障诊断的准确性有待提高。将三轴加速度传感器应用于高压电机轴承的振动分析,实现3个方向的振动数据同时采集,简化了测试方案,提高了测试结果的准确性。分析了电机典型故障与电机电流频谱的对应关系,结合振动分析法对高压电机定、转子电气和机械运行状态进行监测和故障预警,从而保证油田高压电机的安全高效运行。     

信息融合技术在高压电气设备温变故障诊断中的应用

针对高压电气设备结构复杂、监测环境恶劣、温变故障不易诊断等特点,采用FBG(光纤布拉格光栅)传感器对以温度为主的若干参数进行实时监测。采用神经网络进行故障特征识别分类,通过专家系统对故障信息进行信息融合综合诊断。经仿真和试验研究,温变故障诊断效果良好,为解决高压电气设备温变故障监测和准确诊断提供了一条有效途径。     

飞力潜水泵监控系统介绍及泄露故障案例分析

介绍了ITT飞力潜水泵监控保护系统,总结了该系统在运行过程中遇到的问题,对常见泄漏故障案例进行了分析,并提出了相应的解决办法。     

评价石油装备安全可靠性的一种新方法

为了能较全面、准确、高效地评价石油装备的安全可靠性，开展石油装备的运行可靠性研究和状态监测、故障诊断的研究工作，并将这两项研究工作有机地结合起来是十分必要的。方法的要点是：利用设备运行和大修的历史记录，研究设备的运行可靠性；选择合适的监测与诊断参数，建立数据库进行积累，了解故障的发生、发展趋势，进行定性和定量分析，用可靠性理论和方法研究故障发展的规律，探讨故障产生的原因，故障发展的速率，进而预测设备工作寿命。最后结合钻井泵研究的实际，探讨了此项方法的可行性。     

基于温度分析的抽水储能发电机故障模式识别

为提高抽水蓄能电站系统运行的稳定性和可靠性,提出了一种通过主站发电机瓦温信息构建发电机故障诊断模型的方法。以温度值作为特征量构建了支持向量机故障诊断模型,结合麻雀算法全局寻优和局部寻优自由切换的优势,将故障识别正确率作为迭代更新的目标函数,对支持向量机的惩罚因子以及核函数半径的参数组合进行优化。根据麻雀种群位置优化特点,给出了基于麻雀搜索算法进行SVM参数优化的详细步骤流程,并对采集的水泵发电机实测温度数据进行验证和分析。实测数据表明,所提方法可对下导瓦间隙偏小、冷却器容量不足、透平油老化、杂质混入等故障模式进行识别。与若干现行同类方法进行对比分析可知,基于温度分析的发电机故障诊断方法可为抽水储能发电机运行状态监测及主站电机的安全可靠运行提供有益参考。     

基于模糊动态故障树的化工设备故障诊断方法研究

本文针对化工设备故障具有模糊性、动态性的特点，提出了建立模糊动态故障树对其进行预测诊断，重点对模糊动态故障树定量分析方法进行了研究，提出了基于最小割集、割序的定量分析方法。该方法将模糊动态故障树分解为模糊静态子树和模糊动态子树，然后分别建立以最小割集和最小割序为基础的定量计算模型，同时引入了弱三角范数的概念以减少由于数据模糊性扩散而引起计算结果不准确的现象。最后给出了最小割集、割序和底部事件重要度的计算公式，分析了化工设备故障诊断的流程，并通过实例验证了该方法具有计算准确，效率高，通用性强的特点，适用于化工设备的故障诊断。     

深水固井作业井喷事故的蝴蝶结模型

由于浅层水和浅层气等高压流体预测的困难性和危害性,深水固井作业过程中面临很多的难题。以往人们总是关注钻进过程中的井喷事件的防控,但2010年英国石油公司(bp)"深水地平线"钻探平台发生爆炸事故改变了人们的看法,固井作业质量差同样会导致井喷。对井喷处理措施的不当,不仅会造成井毁人亡的恶性事故,同时大量溢油入海更会严重破环海洋环境,造成严重的生态灾难。以bp事故报告为依据,将事故树分析与事件树分析相结合,对深水固井作业溢流的原因、井涌监测失败的原因和井喷的后果进行了详细分析,分别建立了深水固井作业溢流和溢流井涌监测失效的故障树。并结合井喷事件树建立了固井作业井喷事故的蝴蝶结模型。该模型为深水固井作业过程井喷事故的防控提供了一定的依据和参考。     

Sundyne高速泵的振动故障与原因分析

对丙烯进料高速泵在运行中产生较大振动的原因进行分析,并采用巡检仪监测泵体及齿轮箱的振动信号,通过频谱分析判断故障发生的部位,在最短的时间内找出原因并加以排除。这是检查主要由机械原因和流体作用引起的高速泵振动,减小振动对机组危害最有效的方法。