流体动压轴承状态监测与故障诊断研究进展

滑动轴承是大型旋转机械中的重要支撑设备，对滑动轴承进行润滑状态监测及早期故障诊断对机组安全生产有重要意义.本文阐述了滑动轴承的故障状态及失效形式，详细说明了振动信号、声发射信号及铁谱分析等技术在滑动轴承状态监测中的运用，综述了专家系统、神经网络和支持向量机在滑动轴承故障识别中的有效应用.通过分析对未来的发展趋势进行了展望：结合新一代人工智能与传感技术，通过多物理场信号进行融合监测，发展建立轴承信号标准数据库，结合可视化研究和远程监测，实现快速精准的滑动轴承状态监测与故障诊断.     

HHT方法在轴承故障诊断中的应用

为研究滚动轴承故障问题,将HHT(Hilbert-Huang transform)分析方法应用于轴承信号故障的提取。用HHT对复合信号进行了仿真分析,表明此方法分析信号的有效性。将HHT方法应用于轴承内外圈的故障诊断,结果表明,所求出的轴承故障的信息特征与理论计算吻合,表明了HHT方法能够有效的提取轴承故障的特征信息,提高轴承故障诊断率。这为类似机械零部件的故障诊断提供了参考。     

波音787飞机基于云计算的远程故障诊断方法研究

针对波音787飞机实时故障诊断仍采用机载数据库的现状,结合波音787飞机数据传输特点,提出一种在充分利用飞机大量飞行数据的基础上进行云计算的远程故障诊断方法,可提升飞机飞行数据利用率和故障诊断的实时性。通过分布式技术将飞行数据拆分处理,应用虚拟化资源提高处理速度和数据共享能力。分析波音787飞机数据传输机制,结合基于网络的远程故障诊断与模糊故障诊断技术,重点研究计算的云化过程和推理过程。最后通过搭建云架构进行实验,证明了方法可进行高效稳定的远程故障诊断。     

泥浆泵液力端故障诊断技术研究

通过对现有的泥浆泵液力端故障诊断技术的分析研究,并结合泥浆泵的结构及工况特征,提出了振动信号统 计指标与神经网络相结合的液力端故障诊断方法。该方法选取振动信号的有效值、方差、峰值指标、脉冲指标、峭度指 标和裕度指标作为表征液力端振动信号的特征指标;采用动态数据采集仪、压电式加速度传感器采集振动测试信号, 并计算得出振动信号平均特征量;然后通过对振动信号特征指标的归一化处理,构建BP 网络和设置网络参数,将经 归一化处理后的时域统计指标作为训练样本,输入到构建的BP 网络中进行网络训练;经过训练,使BP 网络满足预定 的精度要求。现场应用诊断误差分别为：0.007 7,0.017 9,0.017 7,0.021 6,说明构建的BP 网络的性能能够满足故障 诊断要求。利用统计指标和BP 神经网络结合的故障诊断方法,对泥浆泵故障诊断具有较准确的识别效果,可应用于 泥浆泵液力端的故障诊断。     

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.     

基于SIR多级残差连接密集网络的轴承故障诊断

为了研究旋转机械的滚动轴承在复杂工况下从时变性强、微弱信号中提取特征信息的性能,提出了基于SIR多级残差连接密集网络的轴承故障诊断方法.首先,设计SIR模块,该模块将对输入的数据特征通道赋予不同的权重并拓宽网络的宽度,提取更加重要、更加丰富的特征信息;其次,设计多级残差连接密集网络自适应提取轴承振动信号中的有效特征;最后,构建softmax分类器实现故障分类.通过与多种方法进行对比,实验结果表明,该方法在变噪声、变负荷和变工况下都能够更加准确地检测出故障,对复杂的工况环境更具有鲁棒性和泛化能力.     

分层分布式电力系统故障诊断

针对分布式应用系统，提出了一种分层模块化设计方法及模块间故障变量传播的搜索模式。并结合电力系统对分层模块化搜索模式的应用、特点作了进一步探讨与分析，利用人工智能技术综合处理电力系统中存在的大量实时故障信息，实现故障诊断的综合优化和联合决策。该方法具有实用性强、易于实现和搜索速度快等特点，能大大提高复杂系统故障诊断的准确性和动作灵敏度。     

自适应广义形态滤波和GG聚类在轴承故障识别中的应用研究

针对复杂工况下滚动轴承受机械噪声等因素影响轴承故障类型区分难的问题,提出了一种基于自适应广义形态滤波和GG聚类的轴承故障诊断方法。采用自适应广义形态滤波对轴承振动信号进行降噪处理,对降噪后的信号进行变模式分解,去除虚假分量和噪声分量,最后对去噪后故障特征较多的信号分量求解近似熵,作为特征向量输入GG聚类分类器中,达到故障分类。仿真实验结果证明该方法能有效提取信号特征信息,准确识别故障类型。     

齿轮箱故障诊断中小波技术的应用

针对齿轮箱故障振动信号的特点,分析了采用傅里叶变换对齿轮故障诊断信号分析技术的不足,提出了采用小波变换的方法提取齿轮箱故障振动信号;通过实例分析,阐明了应用小波变换技术对齿轮箱故障诊断的有效性.     

面向机电系统状态监测与故障诊断的现代技术

以现代技术为主线综述了机电系统运行状态监测与故障诊断技术的进展,阐述了机电系统运行状态监测与故障诊断方法及系统的发展;从技术流程的角度归纳了信号采集技术、信号分析与处理方法、故障诊断方法和机电系统状态趋势预测的先进技术;展望了基于网络的异地设备运行状态的远程监测与诊断技术以及基于虚拟仪器的监测与诊断仪器系统的新兴技术发展前景.     

基于多层超限学习机的滚动轴承故障诊断方法

针对目前轴承故障诊断领域存在的海量数据问题及快速学习、实时监测的诊断要求,采用一种多层超限学习机方法对滚动轴承故障数据进行诊断测试。该方法直接学习轴承故障振动时域信号,与传统诊断方法相比,省去了复杂的信号处理过程,更加简便。将多层超限学习机方法的诊断结果分别与单层超限学习机、深度神经网络方法的诊断结果进行比较,多层超限学习机具有明显优势:(1)与单层超限学习机相比,多层超限学习机具有更好地学习和特征提取能力,其诊断准确率可达到98.29%;(2)与深度神经网络相比,多层超限学习机能够在保证较高诊断准确率的前提下,获得较快的训练速度,其训练速度较深度神经网络提高了41倍。结果表明,所采用的方法在滚动轴承故障诊断方面具有很好的效果和应用价值。     

非平稳信号分析在断路器故障诊断中的应用

介绍两种非平稳信号的分析建模的算法，即Ｗｉｇｎｅｒ 方法和时域衰减振荡模型方法，并将它们应用在高压断路器的操作振动分析上，从而建立模型、萃取特征参数、辨识结构状态，为断路器操作系统的故障诊断提供有用手段。Ｗｉｇｎｅｒ 算法能获得形象的信号时域及频域特征，而模型参数方法则更适合于定量的判断识别。     

小波包变换在往复泵活塞状态监测中的应用

根据小波变换能同时在时间域和频率域进行局部化信号分析的特点,采用小波包分解、小波包重构及小波包分频带能量监测方法对往复泵活塞状态进行识别,取得了良好的效果。这种方法具有特征参量少、故障特征突出等优点。可以预见,信号的小波包分析将发展为一种可用于往复泵工况监测与故障诊断的特征提取方法     

无创伤性微机分析系统用于诊断心血管疾病的研究

为了从心电和血脉搏的同步采集信号中提取有诊断心血管疾病价值的特征参数,设计了信号采集器和计算机数据处理系统.该系统可以无创伤性地对心电和血脉搏信号实现连续同步采集、波形滚动和冻结显示、数据保存和处理.处理功能包括在时域中对各时间间期、峰值比率、幅相关系和延迟时间的计算分析和相关分析,在频域中对信号的自功率谱和互功率谱的分析.初步临床试验和计算结果表明,一些参数可构成定量分析,并作为对传统诊断心血管疾病方法的有力的补充.     

小波域内瞬时频率提取方法研究

根据振动信号本身的特征,由小波系数模极大值与小波函数的关系,提出了一种在小波域内提取瞬时频率的方法,这种方法比较适合于频率随时间变化的振动信号,把方法用于由碰摩转子模型生成的振动信号,可得到一条锯齿状的瞬时频率曲线,而用短时Fourier变换对该信号,是不能检测出这样的特征,这证明了该方法在瞬时的提取中是很有效的,对实测碰摩信号获得的瞬时频率也显示了这种方法的有效性,在故障诊断和特征提取中有广阔的应用前景。     

基于多方法结合应用的齿轮箱故障特征提取研究

基于振动信号分析的齿轮箱故障诊断的关键是实现对信号中故障特征的提取.由于在工程实际中采集到的齿轮箱振动信号含有较强的噪声干扰,所以单一的信号分析方法难以实现对故障特征的提取.因此将两种或两种以上方法相结合应用于齿轮箱振动信号的处理成为当前的研究趋势.为研究将不同方法相结合应用于齿轮箱故障信号特征提取的优势,对大量文献的研究成果进行了归纳整理.综合分析发现:将多种方法结合应用于齿轮箱振动信号特征提取,可有效避免单一方法的局限性,充分发挥不同方法的优势.总结了在齿轮箱故障诊断领域中分别以频谱分析为基础和以非线性理论为基础的将不同信号处理方法结合应用于齿轮箱故障特征提取的现状,最后针对多种方法结合应用于齿轮箱故障诊断的发展趋势提出了建议.     

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。     

煤矿通风机故障诊断的小波包方法

针对常用的时域和频域分析在诊断通风机故障时存在不能同时诊断出故障时间和类型的瓶颈问题,提出基于小波包分解的煤矿通风机故障诊断方法.在分析通风机故障特征的基础上,利用时频两域都具有表征信号特征能力的小波,对采集来的通风机振动信号进行小波包分解,利用分解的小波系数,在各个频段上进行小波信号重构,并计算信号各个频段的能量特征值,提取故障特征,诊断故障发生的时间和故障类型.经实际验证,小波包分解能将故障信号有效的划分到不同的频段内,而且时域和频域局部化特性好,能有效的诊断出通风机故障,具有良好的理论意义与工程应用价值.