基于模糊灰色关联神经网络的综合故障诊断方法研究

考虑到灰色关联诊断中模式向量各参数量纲不同,数量级存在差异,且各种特征因子有各自的应用缺陷,通过将模糊理论和灰色关联度相结合.形成所提取故障特征值的模糊关联度,将模糊关联度作为神经网络的输入量进行故障种类的识别,提出了模糊灰色关联神经网络故障识别方法,实现了针对在不同工作状态下的故障识别.对舰船主动力系统故障进行实例诊断研究,诊断结果表明,该方法准确、有效.     

基于模糊Petri网的摊铺机液压调平系统故障诊断

以SP120摊铺机的液压调平系统作为研究对象,分析该系统的故障形式及其原因,提出基于模糊Petri网的摊铺机液压调平系统的故障诊断方法,用模糊Petri网表示液压调平系统故障诊断知识,建立模糊Petri网故障诊断推理模型,并利用基于图形搜索的模糊Petri网推理算法对其进行故障的推理和诊断,验证该算法的可行性,该方法应用于诊断工程机械液压系统故障是准确有效的。     

二维联合模糊的液压系统故障诊断专家系统

提出了基于二维联合模糊评判的液压系统故障在线诊断方法;用MATLAB小波分析与模糊评判相结合的双重故障诊断模式,运用联合权重分配法构建故障诊断专家系统模糊矩阵;采用复杂样本方差估计,得出一个客观合理的故障征兆向量,实现了液压系统故障诊断的实时性,精确性;建立了起重机液压系统故障诊断专家系统。     

基于模糊积分的潜隐性故障状态转移过程分析

探讨了潜隐性故障的概念,分析了多态系统状态转移的马尔可夫过程,提出了基于模糊积分信息融合技术的故障诊断方法,在利用HMM模型进行初级诊断的基础上,采用加权平均方法确定模糊密度,通过科学计算模糊积分值实现潜隐性故障状态综合诊断识别.最后以某雷达火控设备单元控制模块为例验证了其有效性.该方法克服了智能故障诊断训练样本获取难...     

TY180推土机工作装置液压系统常见故障及诊断

分析了TY180推土机工作装置液压系统的工作原理、组成结构及其典型故障,总结了常见故障的现象及其形成原因,提出了相应的排除措施;运用因果分析法、故障树分析法等故障诊断方法,绘制了推土铲刀不动或上升无力故障的鱼骨图和松土器油缸不动故障的故障树,明确了这2种故障的成因与相应结果之间的逻辑关系。实践证明:运用上述方法能够较快地诊断和排除推土机工作装置液压系统的故障,提高机械工作的可靠性,为工程机械液压传动系统故障检测与维修提供一定的理论依据。     

TY180推土机工作装置液压系统常见故障及诊断

分析了TY180推土机工作装置液压系统的工作原理、组成结构及其典型故障,总结了常见故障的现象及其形成原因,提出了相应的排除措施;运用因果分析法、故障树分析法等故障诊断方法,绘制了推土铲刀不动或上升无力故障的鱼骨图和松土器油缸不动故障的故障树,明确了这2种故障的成因与相应结果之间的逻辑关系.实践证明:运用上述方法能够较快...     

粗糙集与神经网络在发动机故障诊断中的融合应用

电喷发动机运行的状态信息众多而复杂,故障与状态信息的关系模糊而不确定,如何从复杂的多元信息中获取有用部分并加以利用是电喷发动机故障诊断的关键.本文应用粗糙集理论对冗余信息进行约简,得到更为简明的诊断规则,将约简结果与神经网络相结合,建立了故障诊断系统.网络的训练对比结果表明,粗糙集理论的约简处理简化了神经网络结构,提高了网络的训练效率;通过实例验证了粗糙集理论与神经网络相结合进行电喷发动机故障诊断的可行性.     

粗糙集与神经网络在发动机故障诊断中的融合应用

电喷发动机运行的状态信息众多而复杂,故障与状态信息的关系模糊而不确定,如何从复杂的多元信息中获取有用部分并加以利用是电喷发动机故障诊断的关键.本文应用粗糙集理论对冗余信息进行约简,得到更为简明的诊断规则,将约简结果与神经网络相结合,建立了故障诊断系统.网络的训练对比结果表明,粗糙集理论的约简处理简化了神经网络结构,提高了网络的训练效率;通过实例验证了粗糙集理论与神经网络相结合进行电喷发动机故障诊断的可行性.     

南京长江隧道泥水盾构机状态监测方案设计与实施

以南京长江隧道直径为14．93m的泥水平衡式盾构机为研究对象,根据施工过程中盾构机主轴承、大齿圈、变速箱、主电机和液压系统等主要设备易出现的故障,选取了合适的状态监测手段,确定了故障诊断方案,并提出了关键设备各参数的判断标准,应用于实际机械维修保养。设备状态监测与故障诊断方案的实施保证了盾构机高效、顺利推进,为南京长江隧道的顺利贯通提供了保障。     

舰船监控系统接地故障分析与研究

本文讨论了目前舰船主要装备监控系统中存在的接地故障问题,分析了由接地引发的监控系统故障类型及其故障特征,总结了常见的接地故障原因及对策,并提出了舰船监控系统中接地故障查找的一般步骤和方法.     

液压冷拔机液压系统故障相关问题的探讨

阐述了精密液压冷拔机液压系统中液压油泵、液压控制阀和液压缸的主要常见故障类型,及其故障产生的原因,并针对故障的具体原因,提出了具体的维修方法,以期提高维修人员的液压系统故障诊断能力,减少故障维修时间,降低设备故障停机率。     

Design and implementation of an expert system for remote fault diagnosis in ship lift

In this paper an expert system for remote fault diagnosis in the ship lift was developed by analysis of the fault tree and combination with VPN. The fault tree was constructed based on the operation condition of the ship lift. The diagnosis model was constructed by hierarchical classification of the fault tree structu~, and the inference mechanism was given. Logical structure of the fault diagnosis in the ship lift was proposed. The implementation of the expert system for remote fault diagnosis in the ship lift was discussed, and the expert system developed was realized on the VPN virtual network. The system was applied to the Gaobaozhou ship lift project, and it ran successfully.     

故障树分析法在船舶细水雾灭火系统故障查找流程图设计中的应用

文章通过对船舶细水雾灭火系统的工作过程及常见故障的分析,提出了用故障树分析法来对船舶细水雾灭火系统进行故障诊断,建立了船舶细水雾灭火系统故障树及其故障查找流程图。通过故障查找流程图轮机员能够快速准确地找出故障并及时排除故障,保证了船舶的安全航行。     

基于单片机和Fuzzy技术的液压在线故障监测系统的设计

介绍了基于单片机和Fuzzy技术的液压在线故障监测诊断系统的设计,给出了系统组成和软件设计。该系统以高性能单片机为核心,采用Fuzzy逻辑分析技术实现了液压系统故障诊断的基本结构和知识库的方法,建立了液压系统故障Fuzzy分析的逻辑结构,实验表明,该系统提高了液压系统故障推理的正确性和推理速度。     

基于虚拟仪器技术的船舶机舱监测与报警系统的研究

船舶机舱监测与报警系统是轮机自动化的重要内容之一,为能对机舱内各种动力设备的运行状态和参数进行一站式实时监测,且当运行设备发生故障时,能自动发出声光报警,本文进行了以嵌入式智能检测终端与总控服务器虚拟仪表显示一体的船舶机舱计算机检测与报警控制方案的研究,开发了满足规范要求,功能完善,自动化水平高的机舱监测系统,系统总体运行效果稳定、可靠,集成性高,互操性强,对实现船舶机舱的数字化和网络化管理有参考价值。     

非线性系统的智能容错控制

本文提出一种针对非线性系统问题的智能容错控制方案,该方案基于自适应模糊逻辑系统的学习方法,论述了控制器作为一个扩充的体系,集成了自适应模糊控制器、检测控制器及调节控制器三者的功能。仿真表明,所提出的控制方案能够有效的鉴别和适应非线性未知错误,且被控系统在不确定及产生错误时具有很好的稳定性和鲁棒性。     

小松PC200-8挖掘机转速传感器故障判断

分析了小松PC200-8型液压挖掘机发动机转速传感器的工作原理,给出了关于转速传感器的故障代码,提出了故障代码E15-CA689出现时的转速传感器故障诊断程序,对发动机出现闷车、功率不足等故障现象时提出了解决方法。对于用户判断处理由于转速传感器引起的挖掘机故障有借鉴意义。     

Low Speed Bearing Fault Diagnosis Based on EMD-CIIT Histogram Entropy and KFCM Clustering

In view of weak defect signals and large acoustic emission(AE) data in low speed bearing condition monitoring, we propose a bearing fault diagnosis technique based on a combination of empirical mode decomposition(EMD), clear iterative interval threshold(CIIT) and the kernel-based fuzzy c-means(KFCM) eigenvalue extraction. In this technique, we use EMD-CIIT and EMD to complete the noise removal and to extract the intrinsic mode functions(IMFs). Then we select the first three IMFs and calculate their histogram entropies as the main fault features. These features are used for bearing fault classification using KFCM technique. The result shows that the combined EMD-CIIT and KFCM algorithm can accurately identify various bearing faults based on AE signals acquired from a low speed bearing test rig.