水电机组远程状态监测、跟踪分析与故障诊断系统

结合所研发的水电机组远程状态监测、跟踪分析与故障诊断系统,讨论了水电机组状态与诊断相关技术,介绍了系统的网络化体系结构、主要功能、关键技术及实现方法。该系统具有基于In ternet/In tranet的开放式结构,实现了远程监测诊断,功能完备且面向实际。实际应用表明,该系统兼具技术的先进性和实用性,运行稳定可靠,可广泛应用于各类水电机组状态监测与故障诊断场合。     

热连轧主传动设备状态监测诊断网络化系统设计

针对某钢铁公司热轧板厂的热连轧主传动系统,设计开发了一套基于RS485总线与工业以太网的网络分布式设备状态监测与故障诊断系统.研究了网络化系统的结构、组成.解决了网络化系统中带RS485接口智能数据采集模块的通信,服务器、客户端、LED显示屏等通过以太网的通信,可编程控制器(PLC)和服务器构成的点对点的通信问题.实现了热连轧主传动系统24个径向跳动点和12个轴向窜动点实时信号的同步采集和数据库存储.该系统在现场运行良好,为轧机急停、传动跳闸及提高板材质量提供了可靠依据.     

石化企业关键机组状态监测故障诊断技术应用现状及发展分析

针对石化企业关键机组状态监测故障诊断技术的应用现状,本文分析了S8000、BH5000等几种状态监测故障诊断系统,并介绍了设备状态监测与故障诊断的发展及其发展趋势。     

基于S能量熵的直驱式风电机组故障诊断方法

及时准确发现风机主轴故障,对直驱式风电机组安全经济运行具有重要意义。针对这一问题,该文提出一种基于S能量熵的直驱式风电机组轴承故障诊断方法。该方法利用广义S变换分析直驱式风机轴承振动信号的时频特性,使信号的主要能量在时频域分布更加集中,提高了信号的时频集聚性,并通过能量熵对广义S矩阵进行特征提取,构成故障分析向量,结合VPMCD方法建立故障诊断模型,对故障分析向量进行分析诊断。该文故障诊断方法对信号进行广义S变换,对变换结果采用能量熵提取特征,通过基于VPMCD方法的故障诊断模型判断运行状态。将该文方法应用于风电机组轴承故障诊断中,实验结果证明了该方法的可行性和有效性。     

基于mcODM-STA的风电机组变桨系统故障诊断

针对风力发电机组变桨系统故障诊断模型参数难以优化问题,提出了基于状态转移算法优化多类最优间隔分布机(multi-class Optimal Margin Distribution Machine optimized by the State Transition Algorithm,mcODM-STA)的风电机组变桨系统故障诊断方法.该方法选择风电机组功率输出作为主要状态参数,利用Pearson相关系数对风电数据采集与监视控制系统中风电机组历史运行数据进行相关性分析,剔除与功率输出状态参数相关性较低的特征,对余下特征进行二次分析,减少样本特征.将数据集分为训练集和测试集,训练集用来训练所提故障诊断模型,测试集用来进行测试.利用国内风电场实际运行数据进行实验验证.实验结果表明,与其他多种参数优化方法相比,所提方法故障诊断准确率和Kappa系数更高.     

基于LabVIEW的旋转机械在线监测系统研究

为了实现旋转机械在线监测系统数据采集的全息化、状态监测连续化和数据处理实时化,设计了基于LabVIEW作为软件开发平台的旋转机械在线监测系统,有效地解决了传统的状态监测与故障诊断方式带来的弊端。     

基于DataSocket的虚拟仪器技术在设备远程状态监测与故障诊断中的应用

虚拟仪器技术是计算机系统与仪器系统相结合的产物。DataSocket技术是面向网络化测试的技术,支持实时数据交换传输。本文介绍了如何基于DataSoeket的虚拟仪器技术实现设备远程状态监测与故障诊断,并基于DataSocket的虚拟仪器技术开发了一套远程状态监测与故障诊断系统。     

一种基于DSP的风电机组齿轮箱故障在线自动识别方法

目前风电机组故障诊断主要是现场对机组数据进行采集,再通过人机交互的方式对数据进行离线处理和分析,评估机组的状态.由于机组数量多,传动系统结构复杂,测点多,数据分析任务重,状态报告往往滞后,容易故障漏报.本文提出了一种基于DSP的风电机组齿轮箱故障在线自动识别的方法,根据齿轮箱振动特性原理,采用阶比分析与幅值调制算法,求取相应的幅值调制比率,对幅值调制比率进行分析,判别故障状态.以数字信号处理器TMS320C6748为实现平台,针对齿轮箱不同工况下采集的定速与变速振动加速度信号的自动处理,验证故障在线自动识别的准确性和可靠性,人机交互界面可以直观显示齿轮箱运行状态.齿轮箱状态在线识别对于降低风电机组运维费用、提高效率具有重要的意义.     

基于数据融合与信息共享的水电机组故障诊断

对当前水电机组故障诊断系统的现状进行了讨论，并且基于数据融合和信息共享的思想，提出将状态检修系统与计算机监控系统和信息管理系统相结合的方法，基于研究开发了水电机组状态监测与故障诊断系统，达到了充分利用现有资源，提供智能决策参考的目的。     

浅谈水泵状态监测与故障诊断系统

水泵作为工厂生产中的重要设备之一,其状态监测和故障诊断对于工厂的经济效益影响重大。本文主要从水泵的整个功能系统出发,分别阐述了数据采集系统、状态监测系统和故障诊断系统的工作原理和主要功能,整体论述了水泵状态检测和故障诊断系统。     

汽车状态远程监测与故障诊断系统研究

文章在分析开展汽车状态远程监测与故障诊断研究意义的基础上 ,结合现在已研究提出的机电设备状态远程监测与故障诊断系统 ,针对汽车自身移动性、小价值、分散和数量巨大的特点 ,以现有的移动通信网和因特网作为信息传输媒介 ,设计了汽车状态远程监测与故障诊断系统 ,同时探讨了其最终付诸实施还要具体完成的工作和可能存在的瓶颈问题。文章还论述了项目研究的理论和现实意义。     

移动式矿用设备故障监测诊断及信息管理

设计了一种移动式矿用设备故障监测及诊断系统,系统由车载在线监测单元、无线网络、监测诊断中心3部分组成.移动式设备分系统通过无线网络联成一个集成统一的整体.从数据采集传输、管理和应用3方面论述了该故障监测诊断系统,以及车载单元与监测诊断中心信息管理功能的实现,为移动式设备的故障监测诊断应用提供了一种思路.     

智能风/光/储LED路灯控制系统的设计与实现

设计了无线智能分布式风/光/储LED路灯智能控制系统，包括硬件系统、软件系统、数据采集系统和通讯系统.该系统采用风光互补智能控制器进行数据采集和智能控制，通过无线模块、上位机将数据传送给PC机，通过控制中心PC机实现对风/光/储/负载的智能监测与控制.实验结果表明，控制系统可定位LED路灯经纬度，自动调整路灯的工作状态，读取路灯控制系统的详细参数，实现对路灯控制系统的远程监测和故障诊断，有效提高维护人员的工作效率.     

煤矿坑道钻机状态监测与故障诊断技术研究现状及展望

煤矿坑道钻机自动化和智能化程度的提高、作业范围和应用场景的扩展,使其系统复杂性和工作环境恶劣程度随之增加,对煤矿坑道钻机可靠性提出新的挑战。为有效降低因钻机故障带来的安全风险,提升钻机全寿命周期的任务品质,煤矿坑道钻机状态监测与故障诊断技术应运而生。首先从钻机状态参数采集、数据处理、诊断方法、系统应用等四个方面对煤矿坑道钻机关键系统状态监测和故障诊断技术研究现状进行总结分析,然后在故障预测与健康管理(prognostics and health management, PHM)技术基本概念的基础上根据集中式与分布式结合的方式提出了坑道钻机PHM技术框架,最后对煤矿坑道钻机PHM技术发展趋势进行展望,旨在为新一代煤矿坑道钻机及相关煤矿机械装备PHM技术的研究开展提供参考和借鉴。     

一种基于压缩感知和小波信息熵的滚动轴承特征提取方法

为降低滚动轴承在线监测和故障诊断过程中振动信号采集、传输、存储和处理负担,基于压缩感知理论和小波包分析技术,提出一种基于压缩感知和小波信息熵的滚动轴承特征提取方法,用于滚动轴承故障诊断。应用部分哈达玛矩阵采集振动信号实现压缩,通过小波包分解提取滚动轴承状态特征,计算其小波信息熵作为故障诊断特征。在标准数据集上进行振动信号特征提取,并采用四种分类方法完成故障诊断实验,结果表明本文特征提取方法能够在较高的数据压缩率条件下,保持较高的故障诊断精度,适用于滚动轴承在线监测和故障诊断。     

面向旋转机械的嵌入式故障诊断系统

介绍了一种基于嵌入式系统技术,面向大型旋转机械设备,集数据采集、状态监测、专家系统等功能于一体的状态监测与故障诊断系统,讨论了其系统底层硬件架构以及系统上层的软件设计.该系统已成功运用于工业现场的大型水泵、鼓风机等设备的故障检测,取得了满意的运行效果.     

计及气象因素的风电机组故障诊断与风险预测

针对极端天气导致风电机组频繁故障,提出了一种基于改进贝叶斯网络的风电机组故障诊断与风险预测模型。该模型计及气象因素与风机故障之间的关联,利用ReliefF算法计算故障特征权重,得到最优特征集合;建立计及气象因素的基于贝叶斯网络的风电机组故障诊断与风险预测模型,利用正向诊断技术得到故障诊断策略,并通过反向推理技术对风险事件进行预测。将文中提出的模型进行受试者工作特性曲线（receiver operating characteristic curve, ROC）验证,结果表明所提模型ROC曲线下面积（Area Under Curve, AUC）为0.9049,验证了所提模型的有效性,可以为风电机组故障诊断和风险预测提供有效依据。     

基于IETM的涡轮故障诊断方法研究

以IETM故障树理论为基础,建立一问一答模式的故障隔离机制．阐述了涡轮叶片温度特点,分析了涡轮叶片的几种故障类型,并以涡轮叶片故障诊断流程为实例建立简单的故障树结构．研究了IETM故障数据模块的编辑与实现,利用模拟的涡轮叶片故障温度数据验证了IETM故障诊断系统的可行性,实现了故障诊断界面在IE浏览器上的显示．证明了通过与IETM交互并在诊断策略的引导下,现场保障人员能够高效地完成现场级的故障诊断和维修．     

基于ARIMA风电机组齿轮箱故障趋势预测方法研究

针对齿轮箱计划外停机和意外故障导致的风电机组安全运行问题,提出了一种基于ARIMA模型的故障趋势预测方法;方法可以处理具有非线性和非平稳性特征的齿轮箱运行状态监测数据,用以时间序列的自相关分析为基础的模型预测状态监测时间序列数据的趋势变化;选择生产现场采集到的齿轮箱油泵出口压力SCADA数据和运行实例验证了方法的有效性,实验结果的拟合效果令人满意;研究结果表明方法能够适应齿轮箱运行状态监测数据随时间的变化特征,反映出一定的运行状态变化趋势,具有较好的预测精度和较大的应用范围,对风电机组其他部件的故障趋势预测具有一定的应用参考价值。