PLC在机电设备故障诊断中的应用

分析PLC对机电设备故障的诊断原理和它在故障诊断系统中的作用，利用PLC和计算机构成的诊断系统实现了故障诊断的智能化。充分利用机电设备控制系统中PLC的硬件资源，可简化诊断系统的硬件设计。     

智能化监测诊断技术中的故障模式识别方法

在简要介绍以模式识别方法为前提的设备状态监测与故障诊断技术的基础上,详细论述了时间序列法的基本原理以及在设备故障诊断专家系统中的应用,对时间序列法在系统应用过程中的几个数学问题,结合实际,进行了认真探索.通过对时间序列法AR模型的研究,旨在铺平企业设备智能化监测诊断控制技术的应用之路.     

智能型开关柜及其关键技术

分析了智能型开关柜的内涵及其组成结构，探讨了传感技术、微机处理技术、状态监测和故障诊断技术、现场总线技术在高压开关设备智能化中的作用，介绍了国内外当前在此领域内的研究成果，展望了高压开关柜的智能化发展趋势与应用前景。     

PLC在机电设备故障诊断中的应用

分析 PLC对机电设备故障的诊断原理和它在故障诊断系统中的作用 ,利用 PLC和计算机构成的诊断系统实现了故障诊断的智能化。充分利用机电设备控制系统中 PLC的硬件资源 ,可简化诊断系统的硬件设计。     

铁谱技术在汽车发动机磨损状态监测中的应用研究

本文主要介绍应用铁谱技术进行汽车发动机磨损状态监测与工况诊断的结果,其中包括:(1)通过铁谱技术监测实地运行状态下汽车发动机的磨损工况、磨损趋势和类型,以及相应的磨损曲线和磨损颗粒平衡浓度值的变化范围;(2)对汽车发动机改型样机磨损状态的监测和诊断,以对样机的摩擦学设计提供科学的评价和分析。研究结果表明,铁谱技术是进行汽车发动机磨损工况监测和故障诊断的一种有效工具。     

电力变压器状态监测和故障诊断系统的设计

本文主要研究了电力变压器状态监测与故障诊断的现状以及存在的问题,设计了一个变压器状态监测和故障诊断模型,提出了相应的诊断方法,在此基础上,设计了电力变压器故障在线监测和故障诊断系统。     

基于人工神经网络的矿用汽车发动机故障诊断的理论研究

结合大型矿用汽车发动机的振动信号，利用ＢＰ神经网络对汽车发动机的故障诊断进行了探讨，对网络的结构及其学习参数进行了研究，为对汽车发动机实施故障诊断与在线监测提供了一种有效方法。     

基于公用电话网的电控发动机远程诊断系统

为通过远程方式实现电控发动机的现场数据收集、故障诊断和实时状态调节．提出了使用公用电话网将终端车辆与服务中心相连接，运用传真通讯模式实现数字信号双向传输，并设计开发了由用户终端数据处理装置和服务器端数据处理装置组成的硬件系统，以及相应的控制软件和服务中心诊断软件．在实际的FAI电喷摩托车上测试该系统的功能及可靠性．使用该系统，服务中心能实时监测异地电控发动机的工作状态，提取其电控单元存储的任何信息，包括故障历史信息，并对发动机实施控制参数的远程调节．测试试验表明，所开发的远程诊断系统在电控发动机产品的研发和售后服务中能发挥重要的作用．     

风电机组传动系统网络化状态监测与故障诊断系统设计

针对现有风电机组监测系统无法对其传动系统早期故障进行有效诊断的问题,研发了一套基于B/S和C/S混合架构的风电机组传动系统网络化状态监测与故障诊断系统。根据应用需求设计了风电机组传动系统状态监测和故障诊断系统、整体框架和功能模块;结合数据采集设备,基于.ENT和SQL Server平台研发了风电机组传动系统状态监测和故障诊断系统,包括网络化数据采集、远程状态监测、信号分析、故障诊断和数据库服务器等模块。该系统成功应用于某风场风电机组传动系统状态监测和故障诊断。     

基于磨粒显微形态分析的发动机磨损状态监测与故障诊断技术

主要介绍基于形态学方法的磨粒显微分析与综合识别技术,及其在发动机磨损状态监测与故障诊断中的应用．首先应用形态学方法建立了．一套磨粒显微特征描述体系,以提取磨粒特征信息并进行磨粒识别;基于磨粒识别分析的结果,并结合摩擦学理论,实现对发动机磨损状态检测与故障诊断。     

电喷发动机教学平台的开发与研究

针对目前汽车专业教学的机遇和挑战,通过软、硬件的设计与开发,研制了一种具有智能故障设置功能、可视化的电喷发动机教学和科研平台。该平台以电喷发动机台架与检测主机为主体,运用微电子技术、计算机技术和人工智能技术,实现了智能故障设置、主要信号的数字与波形显示、信号模拟以及利用故障诊断专家系统引导学生进行故障诊断等功能,能帮助学生更快、更好得掌握电喷发动机的相关知识,对提高汽车专业的教学质量将起到重要作用。     

一类发电厂故障智能诊断系统模式的研究

针对发电厂运行过程中故障诊断的需要,应用神经网络技术、面向对象技术、人工智能技术以及计算机网络技术,提出了一种发电厂故障智能诊断系统模式,并设计了相应的软件系统结构和硬件系统结构,设计了相应的数据库,开发了数据采集软件以及基于面向对象的神经网络型专家系统。实际运行结果表明所提出孤方法是有效可行的。     

嵌入式旋转机械状态监控与故障诊断系统研究

从实现具有自监控、自诊断能力的智能化机械设备的角度,系统介绍了面向Internet的、具有远程监控、诊断、维护和升级能力的嵌入式旋转机械智能状态监控与故障诊断系统的实现技术.该系统采用数字信号处理器(DSP)及嵌入式计算机,实时检测并存储设备运行的转速、振动等信息,由DSP进行故障信号处理和特征分析,并通过自定制的嵌入式Linux操作系统实现了面向Internet的远程软件升级和系统维护,其内嵌的基于移动代理的嵌入式诊断软件可以通过局域网或Internet与远程故障诊断中心自动交互诊断信息,实现协同诊断,有效地提高了设备状态监控与故障诊断系统的智能化水平.     

智能故障诊断的粗糙决策模型

为了提高故障诊断的精度和降低误报率,提出了粗糙决策智能故障诊断模型·该模型可以对决策表进行无教师的规则提取;通过自学习,用较少的样本即可对故障进行分类·将复杂系统的原始样本集转化成了决策表,利用粗糙集具有较强的处理不确定和不完备信息的能力,对原始样本集的条件属性进行了约简处理;同时,利用决策树具有快速学习及分类的优势对约简后的决策表进行规则提取,提高了故障诊断的鲁棒性·给出了基于该模型的故障诊断步骤·以实例介绍了利用该模型进行故障诊断的全过程·     

基于粗集理论的柴油机典型故障的磨粒识别

利用铁谱技术分析柴油机的典型故障，建立柴油机的典型故障与磨粒类型的关系，在此关系的基础上，基于粗集理论确定典型故障模式识别的最优决策规则，通过试验结果验证了最优决策规则的准确，为铁谱技术的智能诊断提供了依据．     

船用柴油机故障诊断系统研究

船用柴油机故障诊断系统可以提高轮机工作人员的管理水平,达到快速分析、准确判断及迅速排除故障。它以船用柴油机典型故障为基础,应用Visual FoxPro数据库管理系统建立船用柴油机故障诊断系统。通过柴油机拉缸故障典型实例来具体说明该系统的使用方法和特点。该系统具有可修改、插入和删除等功能,以友好的用户界面和易于操作等特点,实现船用柴油机典型故障的快速诊断。该文的创新点是将船员具有的故障处理的经验及知识作为专家系统,供其他船员的学习,以便准确、快速地处理柴油机的故障。     

基于BP网络的飞机燃油系统故障诊断方法研究

对于飞机燃油系统故障诊断问题,提出了一种利用BP神经网络进行飞机燃油系统故障诊断的新方法。通过设计飞机燃油系统层次分类诊断模型,构建了专家系统知识库和推理机,利用CB工具开发了飞机燃油神经网络故障诊断专家系统。仿真结果表明,该系统很好地发挥了专家系统的智能性,能够快速准确地诊断出燃油系统的故障,完全适合于飞机燃油系统的故障诊断。     

粗糙集-神经网络故障诊断方法研究

从人工神经网络故障诊断模型的特点出发 ,利用粗糙集理论解决该模型应用中的主要问题 ,包括进行训练样本质量研究 ,定义相关概念 ,给出故障特征提取算法等 ,提出了粗糙集 神经网络智能混合系统模型 ,分析了该模型的实现步骤 ,结合具体实例验证了上述理论的正确性·利用SAS软件进行了数值仿真·结果表明 ,提出的理论较好地解决了神经网络结构、训练样本的大小、样本质量等对人工神经网络的精度及泛化能力有直接影响的问题 ,减少了训练所需的计算量和时间 ,提高了模型的正确率·     

示波器在电喷发动机故障诊断中的应用

针对当前解码器和发动机综合诊断仪都比较昂贵的状况，探索了一种应用于电喷发动机故障诊断的快速、经济的方法。以上止点位置传感器为例，模拟其发生故障时发动机性能发生的变化，用数字存储示波器采集其输出信号波形并运用计算机软件进行分析处理。结果表明：用波形分析法诊断上止点位置传感器的故障是可行、有效的；使用示波器对电喷发动机进行故障诊断是一种快速经济、切实可行的方法。     

RBF网络在智能BIT状态监测中的应用研究

以柴油机喷油系统为例,将智能化方法引进BIT状态监测中,运用人工神经网络对智能BIT状态监测问题进行研究,研究成果对于促进BIT智能化状态监测理论在复杂电机系统中的应用具有一定的学术和应用价值。