一类异构多部件系统的非集中式维修策略

针对异构多部件系统内部存在部件维修地位不均等的问题,提出了一种基于寿命分布的非集中式维修策略.考虑多部件系统由两类部件构成:功能复杂的高维修优先级部件和功能简单的低维修优先级部件.前者的故障需要立即进行紧急维修,同时维修次数是有限的;而后者的故障可被暂且搁置,以等待成组维修.考虑维修工作由两个维修团队共同竞争完成,团队之间的竞争关系符合斯坦克尔伯格竞争模型.在此基础上,通过建立起部件的故障次序统计量,以多部件系统总体期望费用率的最小化为目标,建立了一种非集中式维修策略的优化模型,并通过数值仿真进行验证.     

汽车发动机故障征兆及其技术状态特征问题研究

汽车出现故障后,首先遇到的问题就是要确定或者说准确地描述故障现象即故障征兆,然后通过检测试验和推理分析等诊断方法将故障的范围进一步缩小以至确定故障发生的原因和出现故障的装置。如果只找到了出现故障的装置,而未确定故障发生的原因,那么就有可能产生即使更换了故障部件,同样的故障还会发生的情况。所以,确定故障原因是故障诊断最终的结果,而找到故障部件也可能只是故障诊断过程中的中间结果。由故障原因分析故障的部件是一因多果,而由故障部件分析故障原因是一果多因。无论一因多果还是一果多因,故障诊断过程的推理都需要在故障征兆这个具体的约束条件下,来求得相应的非线性方程组的唯一解,且还要进行原因到部件和部件到原因,或部件到原因和原因到部件的循环推理及其验证。只有满足这样的诊断要求,才是正确维修解决故障的前提条件。     

一个验证性物理实验的准备与仪器故障处理

明确提出物理实验准备的要求:第一,准备好学生实验用的仪器和材料,保证每台仪器都能正常使用。第二,对仪器进行初步的调节,对材料进行初步的处理,使大部分学生能在规定的时间内完成实验,但是又要保留学生必要的实验操作训练。同时用一个验证性物理实验"用光栅测定光波波长"为例,陈述了具体的实验准备工作步骤和仪器故障处理方法,使实验准备工作具体化,使实验室工作更加规范。     

运载火箭漏电故障诊断研究

利用拓扑图建立漏电故障诊断图论模型,用图中的点和边分别代表部件以及部件之间的故障传播关系,从而将系统模型化为图,实现电路漏电故障的可测性;引入信息熵,对电路故障状态的不确定性进行了定量描述;在此基础上,依据节点提供的故障信息量大小,进行对半查找,实现故障部件定位,将它们应用于运载火箭控制系统,获得了令人满意的效果.     

基于指数分布的异构多部件系统周期检测与维修模型

针对实际生产中常见的有寿异构多部件系统进行维修建模,并对系统维修进行优化.系统中包含主部件以及辅助部件(k-out-of-m:F)子系统,系统整体采取(N,T,τ)维修策略.由于主辅部件地位不同,辅助部件故障往往不能实时监测,需进行周期为τ的检测维修.系统在主部件N次故障后或者到寿命T时进行替换.建立了系统费用率函数模型;针对寿命分布服从指数分布的问题进行优化;通过数值仿真优化故障次数N以及检测维修周期τ.     

曳引电梯部件故障相关性分析

针对电梯部件之间的故障影响,提出了将决策试验与评价实验室法与解释结构模型结合建立电梯部件故障层次结构模型,并改进直接影响矩阵的确定方式。首先从多方面获取电梯部件故障关联评价,其次使用熵权法确定评价的权重并计算直接影响矩阵,最后使用建立的电梯部件故障相关模型得到电梯部件故障因果关系和故障传递规则。结果表明:电动机、制动器、限速器为强原因部件,曳引钢丝绳、轿厢以及导向系统的部件为强结果部件;电梯部件故障关联规则体现为同层级或跨层级传递。通过分析部件故障机理,所提方法得到的部件故障传递规则与电梯系统实际运行情况相符。     

往复式压缩机的维护与故障分析

通过对往复压缩机的基本结构、工艺流程、主要部件结构(如气阀、填料)的了解,以及常见故障现象,来分析其故障原因。以达到更准确地确认检修部位,节省部分工作量。     

一种涡轮泵故障阈值检测算法

涡轮泵是火箭发动机的心脏,是火箭发动机中的高速旋转组件,也是故障率较高的部件之一。涡轮泵的可靠性在整个发动机的可靠性中占有重要地位。传统的故障检测有时会出现虚警或漏警的现象,而且主要用于试车后的状态分析与评估;在实时故障检测中存在很大的不足。涡轮泵发生故障的主要原因是由于振动,因此振动加速信号研究对涡轮泵的故障检测显得尤为重要。通过一种阈值检测算法对振动加速信号进行研究,并结合已有涡轮泵故障信息对该算法进行验证,验证了该算法的准确性、实时性等要求。     

基于小波变换的飞机电力作动系统故障诊断

电力作动系统是多电/全电飞机上完成各任务操作的最后环节,其工作状态直接影响飞行安全.针对飞机机电作动系统不同部件的故障信息处于不同频带的特点,提出一种基于"能量-故障状态"的故障诊断模式识别方法.通过小波包分解,把原始信号正交分解到不同的频带内,利用各频率成分的变化,选择合适的能量特征向量对各故障目标进行特征提取,从而建立能量变化到各故障原因和类别的映射关系,通过与对应故障特征向量的标准样本进行比较,即可得出电力作动系统当前有无故障和故障轻重程度的结论.通过匝间短路故障诊断仿真实例验证了该方法的正确性和有效性.     

基于小波变换的风电机组传动系统故障诊断与分析

随着人类对能源的大量需求,电力行业飞速发展,风力发电以其投资成本低,机组结构简单,绿色环保,已经逐渐成为清洁能源的发展趋势,而风电场建成后的运行维护成本直接决定着风电场的效益,因此,对风电机组的典型故障进行分析,建好机组健康管理档案就显得非常重要.在对风电机组传动系统的组成和各部分的功能及风电机组的主要传动部件的故障机理及故障类型分析的基础上,以某风电场实际发生的弹性支承螺栓断裂及联轴器损坏故障为研究对象,应用小波变换进行故障的诊断和定位,分析故障产生的成因、发展过程及趋势.以新西兰况得实公司的风电机组振动检测仪器及自带分析软件对小波变换分析结果进行了验证,结果与实际状况非常吻合.据此提出了今后避免此类故障发生的预防措施和改进方法,以期为今后风电场的运营维护提供可靠的技术支持.