基于小波网络的烟草制丝设备停机故障检测方法

为提高烟草制丝设备在停机故障时的检测精度，结合小波网络，开展对烟草制丝设备停机故障检测方法设计。通过小波网络提取烟草制丝设备停机故障特征，并根据提取的特征确定烟草制丝设备停机故障类型，进而完成烟草制丝设备停机故障检测。通过对比实验证明，所设计检测方法在实际应用检测结果中，欧氏距离数值明显小于基于压缩感知的检测方法，检测结果的精度更好，可有效提升烟草制丝设备的维护水平。     

机械故障信号中的边带特征及识别

本文以滚动轴承为例,阐述了机械部件在运行过程中出现故障信号的边带现象,并初步分析了故障信号边带现象产生的原因。介绍了一种识别边带信号的方法——倒频谱分析技术。     

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.     

基于声发射技术的转轴故障检测

介绍了声发射技术的原理和声发射信号的特征参数分析方法，运用广义线性定位法初步确定故障的位置，并采用声发射特征参数对现场的试验结果进行了分析。通过与正常信号对比，研究故障信号的特征信息，说明运用这一技术可以对机械部件进行故障检测。     

国际烟草包装的发展

烟草行业永恒的主题有两个方面，一是降低有害成分，即降焦除害；二是提高包装质量。其中包装是个突出的问题，它包含了环保技术、工艺设计、材料、印刷技术等方面的因素： 烟草包装不同于其它产品的包装，有着其自身的特点，是目前要求精度最高的包装产品之一：在当今普遍不准烟草产品做广告、市场推广限制越来越多的状况下，烟草包装的角色便显得更加重要？烟草企业必须更努力地采用独一无二的包装，以使自己的品牌能在芸芸竞争对手中脱颖而出。因此，新的烟草限制反而给烟草包装带来无限商机。烟草包装的功能也从简单的保护产品转变为烟草最好的广告宣传：高质量的包装对提高烟草产品的附加值、增强产品竞争力、开拓国际市场起着至关重要的作用，     

烟草制丝设备故障的分析和防范

在烟草的生产过程中，烟草制丝是重要步骤。烟草制丝设备直接决定着卷烟的生产效率和质量，确保烟草制丝设备的正常运行具有重要意义。在实际生产过程中，受到各种因素的影响，制丝设备可能会出现停机故障、电气故障、机械故障和磨损故障等，给卷烟生产过程造成不利的影响。介绍烟草制丝故障及处理方法，探讨故障的预防方法。     

上海朝昌包装机械与上海白玉兰烟草成功举行神鹿印机签约仪式

11月7日，上海朝昌包装机械有限公司与上海白玉兰烟草材料有限公司成功举行神鹿印机签约仪式，整个仪式在朝昌公司多媒体室顺利进行。仪式中，上海白玉兰烟草材料有限公司的陈桂荣总经理对上海朝昌包装机械有限公司的神鹿印机给予了充分的肯定，并希望今后能与朝昌公司有更多的合作。     

基于振动与电流的感应电机轴承故障诊断系统

根据感应电机轴承故障振动信号与定子电流信号的特点,以LabVIEW为开发平台,设计一种基于振动信号和定子电流信号的多传感器融合电机轴承故障检测系统,实现电机运行过程中轴承振动与电流信号的同步在线检测。     

往复机械故障诊断转速测量硬件电路设计

往复机械具有结构复杂、工作条件恶劣和运行状态不平稳的特点,使得往复机械比较容易发生故障。在往复机械故障诊断中,曲轴转速是最基础的参考数据。研究往复机械曲轴转速测量,基于霍尔型转速传感器设计,改进出一种转速信号调理电路,克服了稳压型调理电路可靠性差、低输入阻抗的缺点和上拉型调理电路输入低电平不为零的问题,解决了传感器输出的脉冲信号发生微量偏移造成施密特反向触发器无法识别低电平的问题,提高了电路在复杂环境下的抗干扰能力。     

基于神经网络的齿轮箱故障诊断专家系统及应用

在机械故障诊断中,故障与征兆间并非都是一一对应或线性关系。机械设备的故障诊断实质上是一种模式识别,诊断结果的准确度往往取决于模式识别的精度。传统的故障诊断方法基于统计模式识别,在识别速度、可靠性等方面有一定的局限性。目前,基于智能模式识别的故障诊断技术(如诊断专家系统)有了很大的发展,但在知识获取、自学习等方面有待继续发     

基于连续小波变换和半监督极限学习机的轴承故障诊断方法

当数据集包含的标示数据量不足时，基于全监督学习的故障诊断方法效果往往不理想。充分利用大数据下无标注的数据信息，利用连续小波变换生成轴承故障振动信号的时频图，提取表征图像纹理和形状的特征，建立半监督极限学习机模型，通过连续小波变换生成故障信号的时频图谱，并计算图像的灰度差分统计特征、不变矩特征作为半监督极限学习机的输入。利用无标示和有标示数据集，构建半监督极限学习机模型和规划公式，计算隐含层输出矩阵得到优化的分类结果。研究结果表明，基于连续小波变换的特征提取方法相较于HOG、LBP等方法具有更好的识别效果。在故障信息不充分的情况下，半监督极限学习机的模型推广能力强、故障识别率高。     

电梯上行超速保护装置故障检验方法

定期检测电梯使用的安全隐患问题是保障电梯安全性的基础，基于此提出电梯上行超速保护装置故障检验方法。通过构建电梯上行加速故障诊断树，找出造成电梯故障的因素；对故障特征参数进行降噪处理，获取电梯在上行加速中故障的数据变化情况；对上行超速保护装置故障类型分类，检测保护装置的具体故障位置并维修，保障电梯安全运行。实验表明，此方法的均方根值较小，故障检验结果的准确度更高。     

基于倒频谱风力发电机齿轮箱故障特征提取

风力发电机齿轮箱振动信号中蕴含大量的运行状况信息,针对故障信号中调制边频带复杂这一特点,利用倒频谱方法在复杂混叠信号中提取边带调制频率的优势,识别风机齿轮箱振动信号频谱中的复杂周期成分,有效地提取故障特征,事实证明倒频谱分析可作为风力发电机组设备运行与故障诊断有效方法之一。     

基于人工智能船舶发电机的故障检测与维修研究

船舶发电机是船舶电力系统运行的核心组件,关系船舶正常运行,一旦出现故障,需尽快修复,因此,研究基于人工智能船舶发电机故障检测与维修具有重要意义。分析船舶发电机转子匝间短路和激磁电流故障产生的原因,使用人工智能技术识别故障特征,并采取维修措施,维修后的发电机运行存在的故障问题得到明显改善。     

基于信号分析处理的海洋石油平台注水机组轴承故障分析

注水机组是海洋石油平台原油生产的关键设备。轴承是注水机组的重要部件，轴承发生微弱故障时没有及时处理，将会导致故障加剧，注水机组可能产生泵轴抱轴等严重的故障。注水机组轴承的大部分故障可以通过振动信号分析观察出来。通过轴承振动信号数值变化可以判断轴承运行状态，通过小波软阈值降噪方法完成振动信号降噪，对轴承振动信号进行时域、频域和时频域分析可以进一步确定故障位置。     

基于ARM和旋转滤波的异步电机故障检测方法的研究

提出了一种基于ARM和Park矢量旋转滤波的异步电机故障检测方法。该方法结合Park矢量旋转滤波和异步电机定转子故障特征,对定子电流信号进行分析,可有效地检测异步电机的故障。并通过实验证明,该检测方法正确可行。     

灰色神经网络在轴承故障预测中的应用

为提高旋转机械中滚动轴承故障预测的精度,提出灰色神经网络预测模型。利用训练样本数据,使用灰色神经网络模型完成训练过程;基于已训练好的模型对未来时间点的运行状态进行拟合,实现轴承的故障趋势预测。相比采用单一的BP神经网络预测模型,该组合模型具有较高的精度,对轴承故障趋势预测有一定的现实意义。     

包装机械设备零件变形故障机理及其减缓措施

在包装机械设备故障中，磨损是主要的。而包装机械各组成零件的变形，常常会加大零件磨损，导致设备故障。包装机械在作业过程中，由于受力的作用使零件的尺寸或形状产生改变的现象叫做变形。包装机械零件，特别是基础零件或运转部位的零件的变形，将严重影响包装机械设备...     

一种STC单片机松绳保护装置

传统提升系统松绳保护装置是利用行程开关来检测故障，松绳保护装置灵敏度低、故障较多。提出一种基于单片机的松绳检测装置，可实时检测矿井提升机钢丝绳松弛下垂程度，通过单片机采集、分析检测数据，从而确定矿井提升机是否正常运行。     

基于振动信号的轨道波磨故障监测方法研究

轨道的平顺状态直接决定车辆系统运行的安全性和舒适性。通过安装于轨道车辆轴箱垂向的加速度传感器，可测量轴箱振动，同时振动信号也能有效反应轨道波磨故障引起的轮轨间的冲击振动。构建全新的计算方法，通过轴箱垂向加速度信号计算轨道波磨深度、波磨长度，此方法较传统波磨监测设备具有检测效率高的特点。