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。     

旋转机械在线状态监测系统的设计与应用

分析了旋转机械在线状态监测诊断系统的形式,介绍了分布式监测诊断系统的层次结构及各层功能,并给出了上下位机分布式监测诊断系统的设计实例。     

多跨转子不平衡载荷在线识别的一种新方法

本文基于转子一承系统的子结构模态分析及参数识别的方法，提出了一种旋转机械多跨转子不平衡载荷在线识别的理论方法。该方法为大型旋转机械转子失衡的在线监测提供了依据，并可用于转子系统的无试重动平衡。     

一种基于人工神经网络的旋转机械故障监测方法

把神经网络与数字信号处理相结合，提出并实现了一种基于神经网络的旋转机械在线故障监测系统，主要用于识别旋转机械的一些常见故障如转子不平衡振动、转子零部件松动、油膜涡动等等。系统主要由数字信号采集、数字信号预处理和Ｂ－Ｐ神经网络几部分组成。在神经网络中采用批处理加动量项的梯度下降算法学习。仿真结果表明该故障监测系统在故障识别率等各方面性能指标均优于传统的基于知识的工况监测与故障诊断系统。     

大型旋转机械在线状态监测系统在兰州石化公司的应用

本文介绍了S8000大型旋转机械在线状态监测和分析系统的特点,分析了该系统采用的几项关键技术及其优越性,以及此系统在兰州石化140万吨/年重催装置的的应用。     

基于经验模式分解的旋转机械振动信号降噪处理

分析了经验模式分解的滤波性能；针对旋转机械振动信号信噪比低及非平稳特性，应用经验模式分解对振动信号进行降噪处理，突出了有用振动信号，为旋转机械在线监测和故障诊断提供了有效的依据；仿真实验及真实数据分析表明，经验模式分解在振动信号降噪处理中是有效的，为振动信号分析提供了新的方法。     

大型回转机械运行状态的智能化在线监测

研究了人工神经网络用于大型回转机械状态监测的原理,提出了基于网络输出误差的机械状态智能化监测方法．通过对实际数据的分析表明,人工神经网络智能化监测方法具有运算量小、稳定性好、对机械状态异常反应灵敏等优点,完全可用于回转机械的在线监测．     

旋转机械运行状态数据库的模糊聚类研究

旋转机械是化工、发电、高速运输工具动力系统的关键设备，为减少因定期维修或突发故障造成的经济损失，需对其进行实时状态监测，建立特定机组的历史故障或状态数据库。本文把旋转机械的振动频谱、润滑油温度等物理参量作为特征参量，利用模糊数学及多元分析原理对旋转机械状态监测系统数据库的建立进行了研究并将研究结果应用于实际机组，取得了很好的效果。     

大型回转机械运行状态的智能化在线监测

研究了人工神经网络用于大型回转机械状态监测的原理，提出了基于网络输出误差的机械状态智能化监测方法．通过对实际数据的分析表明，人工神经网络智能化监测方法具有运算量小、稳定性好、对机械状态异常反应灵敏等优点，完全可用于回转机械的在线监测．     

旋转式机械的故障监测方法探析

机械设备中旋转式机械应用最为普遍,旋转机械的故障排查和状态监测就显得格外重要。文章首先介绍了旋转式机械的一般故障,之后对常用故障检测方法进行简单的介绍,最后对旋转式机械故障监测方法发展趋势予以展望。     

旋转机械轴心轨迹故障诊断

应用轴心轨迹图的直观性特点，对旋转机械进行状态监测和故障诊断。从轴心轨迹图上判断出振动的前期征兆，对防止故障的恶化和排除故障具有指导作用。因此利用轴心轨迹图来判断旋转机械是否处于正常状态是可行的。     

Web Services在大型旋转机械在线诊断系统中的应用

Web Services是实现信息发布的一种软件与通讯技术。提出了Web Services技术与设备故障诊断技术结合的全新思路,将设备的工艺流程、工艺参数、信号特征、故障推理诊断结论等通过软件与通讯的方式实现数据的动态交换和人机界面(HMI)的交互,供用户操作,从而形成网络化的系统信息发布。介绍了Web Services的基本原理和特点,结合国家“十五”计划“八六三”项目课题“网络化、智能化大型旋转机械在线诊断系统”,对在线诊断系统中信息发布的常见内容进行了归纳分类,描述如何采用DELPHI6 Web Services组件,实现网络化、智能化大型旋转机械在线诊断系统的信息发布、查询等功能。     

基于统计学习的振动信号监测技术研究

随着人们对设备保护意识的加强,旋转机械状态监测在电力、石化、冶金等众多行业里得到了越来越广泛的重视和应用。为了实现对旋转机械振动状态的有效监测,介绍了一种集报警监测、统计学习以及历史数据存储为一体的灵敏监测技术。通过对历史数据的统计学习,该项技术能够自动确定各分频报警阈值,并在报警事件发生时触发存储机制,捕捉故障数据。     

剖析智能化断路器机械特性在线监测关键技术设计及验证

文章以12 k V(VS1)真空断路器,针对智能化断路器机械特性在线监测关键技术进行了概述,并探析了智能化断路器机械特性在线监测技术设计方法及其验证,同时分析了刚合点、刚分点的获取方法,以供参考。     

大型旋转机械振动信号数据采集器的研究

大型旋转机械状态监测及故障诊断须对振动信号进行整周期和同步跟踪采样,确保频谱、ＦＦＴ分析的准确性。因此频带宽、低频响应好、抗干扰能力强、满足恶劣环境和长期工作条件需要的数据采集器是关键。本文介绍了一种智能型的数据采集器,它具有锁相倍频和同步采样的功能,幅值、相位精度高;并且倍频数可以根据需要灵活地改变。用它进行大型旋转机械运行状态的数据采集,可以满足旋转机械振动监测和故障诊断的需要。     

基于Internet的便携式旋转机械在线监测系统

以中小型旋转机械为研究对象,设计了一种基于Internet的便携式在线状态监测系统。系统设计由本地和远程系统组成,本地系统监测的数据经参数整定后用LabVIEW软件采集与处理,形成SQL Server数据库管理系统,利用DataSocket技术并采用B/S组网模式发布本地数据;远程用户根据需要可监测相应远程运行状态。同时,讨论了系统的网络安全和权限设置等问题。通过实验验证:该系统可实现八通道模拟快变信号、模拟慢变信号的1 s巡采,并对故障通道显示光警、声警和弹出报警对话框,可以对故障通道进行存储和复位监测;能够实现即时库、小时库、日库、月库和故障库的数据存储和追忆,能够对故障数据和即时数据进行分析,实现远程即时监测、分析和交互。     

断路器在线监测装置分合闸监测试验研究

针对LW25-363型断路器例行试验时出现无法正常分合闸,主传动杆销挡圈脱落等问题,进行断路器在线监测装置分合闸监测试验研究,分析不同情况下合、分闸机械特性曲线,判断断路器位置。试验结果表明,该类在线监测装置可以监测断路器工作状况,有效发现断路器拒合、传动机构连扳脱落等问题。     

轧钢机械设备的故障监测与诊断研究

机械振动是轧钢机械常见的故障之一。轧钢机械振动故障是影响轧钢生产的重要因素之一,同时对轧钢机械的生产过程中的安全问题也有着重要的影响。轧钢机械在运行过程中,采用在线检测和在线诊断系统来确定轧机振动故障的发生,并分析轧机振动故障的原因。为了提高轧机的生产和运行效率,必须加强对轧机振动故障的监测与诊断。     

旋转机械智能故障诊断技术的发展趋势

对旋转机械智能故障诊断现状进行分析,展望发展趋势.当前的状态监测与故障诊断(condition monitoring and faults diagnosis,CM&FD)系统普遍存在的智能故障决策准确率偏低、可靠性差的状况显示出,相关研究仍面临着非常严峻的挑战.对数据库知识发现(knowledge discovery in database,KDD)和粗糙集理论的介绍表明,基于粗糙集理论工具的KDD为智能诊断向更科学化的方向发展指明了一条实现的新途径.但它也引发出对在线获得的故障知识应进行知识化保护问题研究的新课题.     

高压真空断路器智能在线监测系统研制及故障诊断

为了提高断路器运行的可靠性,设计了一种基于数字信号处理器(DSP)和LabV IEW的高压真空断路器智能在线监测系统的开发新方案.该系统主要由上位机、下位机和传感器环节等三大部分组成,其中传感器和下位机构成现场监测模块,并安装于断路器本体上.下位机硬件平台以TM S320F2812DSP为核心完成对断路器机械参数、分合闸电流信号和振动信号的采集、处理与显示,同时通过CAN总线将数据送至上位机.上位机管理软件采用LabV IEW软件开发,主要完成对测量数据的存储、显示和分析处理等.测试结果表明,研制开发的高压真空断路器智能在线监测系统能够实时地反映真空断路器机械运行状态,具有人机交互友好、功能齐全和可靠性较高等特点,并且实现了在线监测系统预期的功能.