船舶机械油液检测光谱分析的特征参数

通过对机械设备润滑油的长期光谱跟踪检测分析，建立基于光谱分析的润滑油状态监测故障诊断数学模型，并将实验室实验研究与机械设备润滑油油样的实际光谱检测分析相结合，确定机械设备基于油液检测光谱分析故障诊断的特征参数．故障诊断实例证明，此特征参数具有较高的稳定性和准确性，能够有效地应用于各种机械设备油液检测的故障诊断中．     

电机电器状态检测与故障诊断

做好电机电器状态检测和故障诊断对保证电器设备处于良好的运行状态的重要手段,因此掌握状态检测技术以及故障诊断技术是十分重要的,其中做好电机设备的状态检测是对故障诊断的有效方式。本文介绍了电机设备故障诊断技术的特点、常用方法以及当前常用的状态检测与故障诊断技术。     

基于STM32的油液颗粒污染度检测系统设计

合格的润滑油对机械的正常运转非常重要,但润滑油中杂质颗粒含量的增加使机械设备面间的摩擦加剧,损坏机械.润滑油的质量检测对于安全生产非常重要.本文以STM32为核心控制器,利用颗粒传感器Pamas S4031和颗粒计数法,搭建一套在线检测油液颗粒污染度系统.该系统具有可触屏、友好、简捷的人机交互界面,能够实时测量直径为4、6、14、21μm的颗粒含量、含水率、油液温度和油液质量.     

基于油液分析的船舶尾轴承状态监测与故障诊断

为了监测船舶尾轴承状态,以受控船舶尾轴管装置(尾轴及轴承)为监控对象,综合运用油液监测分析技术对尾轴承润滑油进行定期取样监测,获取相应检测数据,通过对每个取样周期检测参数及其变化趋势的研究和科学分析,判定尾轴承的技术状态,给出故障诊断意见,提出检修建议,并在实际抽轴检验中验证诊断结果的准确性,结果表明油液监测分析技术在尾轴承的状态监测和故障诊断中是有效的方法之一.     

济南钢铁厂120t转炉煤气抽引风机设备状态检测、故障诊断技术的应用

本文主要介绍第三炼钢厂120吨转炉煤气抽引风机设备状态检测、故障诊断技术,通过时域和频谱相对比、类比判断方法,分析旋转机械不平衡和不对中故障,探索预知检修模式。     

人工机械心脏瓣膜体外性能检测

本文阐述人工机械心脏瓣膜体外性能检测的原理和方法,对我国自行研制、生产的四种人工机械心脏瓣膜进行检测和对照,并和美国Bj(o|¨)rk—shiley瓣膜的相应测试曲线进行比较。大量的数据、曲线表明我国目前生产的四种瓣膜的体外模拟通流性能都已达到了美国FDA的规定要求,标志着我国生产的人工机械心脏瓣膜质量已跃进了国际水平,为我国人工机械心脏瓣膜体外性能检测的标准化及检测标准的制定,提供了有价值的数据。文中还对我国生产的四种瓣膜的体外血流动力学特性作出评价。     

浙江方圆检测集团轻工与机械检测中心

轻工与机械检测中心是集团内专业从事日化产品、玩具、燃气及燃气具、机械产品等检测服务的部门。中心有20多个专业实验室,均已通过国家实验室认可和省级计量认证,并拥有一支高素质的专业检测队伍,高级工程师、工程师及技术人员占90%以上,为中心检测工作的质量提供了强有力的保证。中心是浙江省内唯一的化妆品、家用燃气灶生产许可证承检机构,全省法院系统指定的燃气具伤亡质量事故鉴定和检测机构,省内唯一一家开展玻璃产品检测的机构,同时也是玩具CE认证承检机构。去年底,国家质检总局发布玩具强制性认证产品目录,童车、电玩具、弹射玩具…     

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。     

浙江方圆检测集匿轻工与机械检测中心

轻工与机械检测中心是集团内专业从事日化产品、玩具、燃气及燃气具、机械产品等检测服务的部门。中心有20多个专业实验室，均已通过国家实验室认可和省级计量认证，并拥有一支高素质的专业检测队伍，高级工程师、工程师及技术人员占90％以上，为中心检测工作的质量提供了强有力的保证。     

小波变换在机械故障信号检测中的应用

小波变换由于具有良好的时频局部特性，能够反映信号在局部范围内的特征，是机械故障诊断中信号突变点检测的有力工具。文中阐述了小波变换用于机械振动信号的突变点检测以发现机械故障的方法，根据对振动信号小波变换的系数模极值点来定位突变点，检测机械故障。实例仿真表明，该方法可以发现故障机械振动信号带有的奇异性，实现机械的故障诊断。     

基于声发射技术的内燃机润滑油粘度状态非介入式检测研究

润滑油的粘度变化是影响缸套-活塞环间摩擦润滑状态的主要因素之一。为了实现润滑油粘度的非介入式检测,本文通过声发射技术对缸套-活塞环间摩擦润滑状态进行了检测分析,采用小波变换、阈值降噪等方法实现信号的处理,得到了润滑油粘度与摩擦所产生声发射信号的近似关系。结果表明：随着转速的升高,声发射信号的电压幅值明显增加,缸内摩擦明显增大;随着润滑油温度的上升,粘度减小,声发射电压信号幅值逐渐减小,缸内摩擦相应地减小,且具有较好的线性相关性,为润滑油的状态检测与及时更换提供了技术手段,同时证明了声发射技术作为一种缸套-活塞环摩擦研究手段的有效性。     

刮板输送机链条的检测与故障诊断技术

综采机械化采煤是上世纪采煤技术革命性变革的标志。目前已成为各主要采煤国家的主导采煤技术。本文主要介绍了刮板输送机机链条检测与故障诊断技术,以及设备检测与故障诊断技术在煤矿综采设备管理中的具体应用。本文最后介绍了设备检测与故障诊断技术的新发展。     

基于声发射技术的内燃机润滑油黏度状态的非介入式检测

润滑油的黏度变化是影响缸套-活塞环间摩擦润滑状态的主要因素之一。为了实现润滑油黏度的非介入式检测,通过声发射技术对缸套-活塞环间摩擦润滑状态进行了检测分析,采用小波变换、阈值降噪等方法实现信号的处理,得到了润滑油黏度与摩擦所产生声发射信号的近似关系。结果表明:随着转速的升高,声发射信号的电压幅值明显增加,缸内摩擦明显增大;随着润滑油温度的上升,黏度减小,声发射电压信号幅值逐渐减小,缸内摩擦相应地减小,且具有较好的线性相关性,为润滑油的状态检测与及时更换提供了技术手段,同时证明了声发射技术作为一种缸套-活塞环摩擦研究手段的有效性。     

在线监测安全评估系统在港口机械金属结构应力中的应用

伴随经济全球化及物流业的发展,对于港口的装卸要求越来越高,从而对装卸设备部件的管理提出了新的要求。为了避免港口机械金属结构机械骨架由于承受机构传动设备的重量及另外的负荷而产生故障,会对其进行定期的检测,但检测方式还停留在能过实验人员实施检测,再进行数据处理的阶段,其效率和效果均不太理想。在线监测及故障诊断作为当前国际最先进的检测方案,已在大型机械设备结构状态的检测和故障诊断中受到重视。但在港口机械结构应力的监测,还未得到长足的发展,因此,针对港口机械的在线监测研究具备良好的发展潜力。     

发光细菌法在润滑油急性生物毒性检测中的应用

参照发光细菌法检测被污染的水和土壤中急性生物毒性方法,探索发动机润滑油生物毒性的检测途径．润滑油试样的制备依据美国ASTMD6081标准要求,采用了可容纳水馏分（WAF）和水溶性馏分（WSF）的原理和技术．对几种典型的汽油发动机润滑油运用发光细菌法进行急性毒性试验,对试验过程中发光细菌接触参比毒物和润滑油试样的时间,以及WAF制备过程中搅拌速度和搅拌时间对毒性检测的影响进行了分析．试验表明,发光细菌法能够检测出发动机润滑油的急性生物毒性,不但具有良好的区分性,而且具有操作便捷、试验成本低和试验周期短等优点．搅拌时间对检测结果影响较大,对同一油样搅拌时间6h优于3h．搅拌速度影响较小,适宜发光菌法检测润滑油毒性试验的搅拌速度为1200r／min．     

信息融合熵在机械故障诊断中的应用

详细介绍信息融合熵理论在机械故障诊断中的应用,为复杂的机械故障诊断提供一种新的方法.利用信息论熵的相关理论和D-S证据理论,分别研究机械特征参数提取和机械故障诊断的信息融合问题.用机械健康度定量度量机械状态的优劣,给出机械特征参数提取和机械故障诊断时信息融合的计算方法.最后,以柴油机的故障诊断为例,论述实际故障诊断应用中该方法的具体实施过程,并将该诊断方法与传统的故障诊断方法进行比较,分析该诊断方法的特点.研究结果表明基于信息融合熵的机械故障诊断方法具有良好的容错性和稳定性,能够提高机械故障诊断的准确性和可靠性.     

信号瞬变成分检测与提取及其在故障诊断中的应用

研究基于小波变换的信号瞬变成分检测与提取方法及其在机械故障诊断中的应用 .在分析信号的连续小波变换的模极大值理论的基础上 ,指出连续小波变换系数的模与信号瞬变成分的关系 ;通过分析小波函数的性质 ,分析小波函数对信号的连续小波变换的影响 ;在信号瞬变特征的提取过程中 ,提出基于门限值的特征重建方法 .将该方法应用于齿轮箱振动信号中瞬变成分的检测与重建 .结果表明基于连续小波变换方法能有效检测到信号中的瞬变成分 ,瞬变成分的重建结果有效地表示了机械的故障状态 .     

利用光纤干涉仪测量滑动轴承润滑油膜厚度

滑动轴承润滑油膜的状态,对设备的正常运转是至关重要的.光纤传感技术的发展为润滑油膜厚度的定量检测,开辟了一条新的途径.以润滑油膜厚度测量技术为研究对象,根据光纤迈克尔逊干涉仪原理,提出了应用光纤迈克尔逊干涉仪探测轴的位移来测量油膜厚度的方案并搭建了相应的实验台.经润滑油膜厚度测量实验,一些有价值的实验结果被采集以验证这一测量方案的可行性.结果表明,该测试系统不仅切实可行且反应灵敏、检测效果良好,能够应用到润滑油膜状态的智能监测中.     

基于神经网络多参数融合的钻井过程状态监测与故障诊断

复杂系统状态监测与故障诊断是系统安全运行过程中的重要保障,分析了钻井系统事故状态下特征参数的变化,给出了用神经网络进行故障诊断的流程,在利用样本数据对网络进行训练的基础上建立了稳定的神经网络诊断模型。输入各种状态下的新样本数据,能够得到正确的系统状态识别,通过改进网络算法改进了网络性能。对生产数据的处理结果表明,基于神经网络的多参数融合算法可以很好地识别钻井过程中的不同状态,能够实现状态检测与故障诊断。     

电力系统的状态监测与故障诊断技术探讨

本文介绍了状态监测与故障诊断的基本概念,论述了在电力系统维护中应用状态检测与故障诊断技术的意义、必要性以及国内外的应用现状,展望了状态监测与故障诊断技术的发展趋势。