基于LabVIEW的齿轮故障测试系统

采用噪声分析法,用普通的计算机声卡代替专用数据采集卡,利用LabVIEW虚拟仪器软件平台,设计了基于PC机的虚拟齿轮故障测试系统.能实现齿轮噪声信号的实时采集和信号时域分析和频谱分析功能,达到监测和诊断齿轮故障的目的.     

风速变化的并网型风电场故障分析

针对新疆达坂城风电场750 kW机组和风电场风速变化特点,建立了故障分析数学模型,对风电场提供的短路电流、风电机组机端电压和3种典型风速变化时,风电场提供的电流进行了仿真,并对不同位置三相短路电流进行了计算,研究了系统短路时风速变化的风电场与系统之间的相互影响,从低电压穿越功能(LVRT)角度,讨论了风电继电保护的配置问题,提出了改善风电场电压质量的措施.     

临南洼陷油气藏分布特征与油气富集主控因素分析

临南洼陷具有良好的油气资源潜力,但随着油气勘探的逐渐深入,临南洼陷的勘探难度越来越大.为了更好的指导今后的油气勘探工作,在研究临南洼陷油气藏基本特征的基础上,从烃源岩、储集层、构造特征等多方面入手,总结油气藏分布特征和规律,分析油气富集成藏的主控因素,剖析各要素对油气富集的影响.结果表明,临南洼陷油气藏类型丰富,主要为断块油气藏及与断层有关的复合油气藏,油气藏主要分布在馆陶组、沙二段和沙三段.临南洼陷油气藏平面上主要分布在临商断裂、夏口断裂及其伴生构造带上,呈环状分布;浊积扇、冲积扇及河流沉积是油气藏分布的主要沉积类型;其富集主要受烃源岩、沉积相、断层等因素控制.油气藏受烃源岩控制围绕生油洼陷展布;有利沉积相带在平面上连续展布,纵向上叠置连片,具有良好的储集条件;断层作为油气的运移通道控制油气的运移,并与地层产状、构造等相配合形成圈闭,控制油气的聚集.     

断陷湖盆扇三角洲、近岸水下扇及湖底扇的识别特征

根据大量的岩心、测井及化验分析等资料,对板桥凹陷沙三段的沉积相进行了研究,所指近岸水下扇为深湖重力流成因.总结了这几种重要沉积相在岩性、沉积构造、测井曲线、生物化石、沉积序列及沉积组合等几个方面的识别特征,该方法可用于类似断陷型盆地的沉积相研究中.     

结合奇偶测试的大规模集成电路征兆测试

征兆测试是一种高效简捷的电路测试方法。该文提出一种适用于大规模集成电路的测试方法——组合征兆测试法。利用这种方法,测试者可以通过穷举输入组合,使奇偶测试和征兆测试相结合,共同解决对大规模集成电路故障测试的难题。主要思想是:首先通过被测电路的奇偶性判断该电路的征兆测试法的可测性,对征兆测试法不可测的电路,引入高阶征兆测试的思想,使其成为高阶征兆测试法可测电路。结果表明:该方法在提高可测性的同时,还提高了电路征兆测试的测试效率和故障覆盖率。通过对一些基准电路和常用电路的测试验证了该方法的实用性。     

融合粗糙集和证据理论的车地无线通信设备故障诊断

针对车地无线通信设备故障诊断信息不一致的情况进行故障推理和诊断,提出了一种融合粗糙集与证据理论综合集成的车地无线通信设备故障诊断方法.该方法首先利用粗糙集剔除故障特征数据的冗余成分,提取互不相关的必需特征,将车地无线通信设备故障诊断问题用一个不同简化层次的故障决策网络表示,由网络节点根据定义出的规则置信度和覆盖度可推导出对应有效的故障诊断规则集合.在建立规则库的基础上,引入基于证据理论的信息融合技术,解决多传感器故障监测数据与诊断规则准确匹配的问题,建立故障推理机制,便可方便得出车地无线通信单元故障诊断结果,实例分析表明该方法能有效提高模型故障诊断能力,具有较强实用性.     

关联维数的超声波电机故障诊断

利用关联维数分析方法对超声波电机进行故障诊断,并针对故障诊断的实际情况,建构特殊实验平台采集故障振动信号.通过互信息法及Cao方法来确定相空间重构的2个重要参数,然后计算超声波电机在不同故障状态下的关联维数.结果表明,不同故障状态产生机制不同,其关联维数也不同,关联维数可用于故障的特征提取.通过分析不同状态下超声波电机...     

基于双谱和PSO-SVM的滚动轴承故障诊断

针对故障轴承信号的非线性、非高斯性,提出了一种基于双谱和纠错编码支持向量机（error-correcting output codes support vector machine,ECOC-SVM）的滚动轴承故障诊断方法。使用故障轴承振动信号双谱特征构造特征向量,在SVM的训练过程中,使用微粒群算法（particleswarm optimization,PSO）对支持向量机的参数进行优化。实验结果表明该方法能获得较高分类准确率。     

基于数据融合的回热系统故障诊断方法研究

作者在火电机组回热系统常见故障的故障集、征兆集及故障树理论基础之上,利用模糊数学知识和相关理论,针对回热系统故障征兆参数的变化特征,采用不同的变化等级和阈值,建立了回热系统典型故障样本模式知识库及实时故障模式集。同时利用模糊推理和RBF神经网络,分别建立了回热系统故障诊断模型,在诊断结果层面上用数据融合算法进行适当的融合,将模糊理论与人工神经网络有机地结合起来,进行了优势互补。通过仿真典型故障数据和部分实测数据的验证表明,该方法提高了诊断的可靠性。     

分类回归树算法在机械故障诊断中的应用研究

智能诊断是当前故障诊断领域的一个重要发展方向.本文结合数据挖掘技术,提出了一种故障诊断模型,首先通过异常检测方法去除数据集中的异常数据,然后通过分类回归树算法实现故障的诊断预测,实验结果对比与直接进行诊断预测,精度有了很大提高.