基于改进GRU的海上风电机组齿轮箱故障诊断

为提高风电机组中齿轮箱故障诊断的准确性,提出一种在门控循环单元（GRU）神经网络中引入注意力机制进行风电机组齿轮箱油温预测的方法,充分挖掘数据参量中的关联关系,以提高模型预测的准确性。针对模型预测的残差,采用一种基于粒子群算法的自适应阈值方案进一步实现对风电机组齿轮箱油温异常的诊断,引入自适应阈值能提高模型诊断的灵敏度。针对江苏某海上风电场实际运行的SCADA数据进行仿真分析和验证,结果证明采用该方法能较早地判断出风电机组齿轮箱的异常状态。     

基于经验模态分解的大型轮船锚机齿轮箱故障诊断

经验模态分解法(EMD)是一种针对信号变化的自适应处理方法。针对某大型轮船锚机齿轮箱,首先通过测量不同转速和位置的振动信号预估故障源;其次对采集出的原始故障信号进行处理,提取故障特征,即通过EMD将原始信号分解为若干个IMF分量,不同的IMF分量包含不同频段所对应的能量,然后再对IMF分量进行包络分析和谱分析,最终便可确定故障源,并对其进行修复。通过测试比较,验证了EMD理论方法的正确性和有效性。     

基于共振解调技术的船舶柴油机故障诊断研究与仿真

柴油机推进是最可靠、最成熟的船舶推进技术。目前,几乎所有的大吨位舰船都采用了柴油机推进。在船舶运行过程中,柴油主机可能会出现磨损、变形、腐蚀等故障,严重影响船舶的正常运行。振动信号分析是船舶柴油机故障诊断的重要方式,柴油机的振动信号包含大量信息,柴油机的齿轮、轴承等发生故障时会产生各种冲击信号,采用共振解调技术分析这些振动信号,可以有效的获取故障类型和严重程度,有助于提高船舶柴油机故障诊断的水平。本文系统介绍了柴油机故障的类型,并研究了基于共振解调技术的柴油机故障诊断与仿真分析。     

基于高频冲击信号的柴油机敲缸故障诊断

振动速度频谱在设备振动监测与故障诊断中应用很多。某柴油机低速时A1缸附近存在强烈敲击声。通过对柴油机缸盖和高压油管的异常高频冲击加速度信号进行测量和分析,准确判断出故障原因是供油不良导致敲缸,更换喷油器后敲缸现象消失。     

基于深度信念网络在船用齿轮箱故障诊断中的应用研究

文章针对船用齿轮箱故障信号微弱和传统特征提取方法干扰较大的问题,充分结合深度信念网络(DBN)的特征自动提取优势,将深度信念网络应用于船用齿轮箱的故障诊断。首先,借助于u Tkel船用齿轮箱故障模拟试验台获取齿轮箱在不同故障模式下的振动信号;然后将信号作傅里叶变换并划分为训练数据集和测试数据集;最后构建和训练DBN模型,并对模型的预测准确性和鲁棒性进行评估。试验结果表明,DBN模型能够较好地自动提取齿轮箱故障特征,对齿轮箱的故障模式做出准确识别。     

基于极点对称模态分解和支持向量机的船用齿轮箱故障诊断

针对船用齿轮箱故障难以识别的问题,提出了将极点对称模态分解(Extreme-point Symmetric Mode Decomposition, ESMD)和支持向量机(Support Vector Machine, SVM)相结合的故障诊断方法。先将船用齿轮箱振动信号进行ESMD分解,可得到一系列模态和一条最佳自适应全局均线。以分解模态与原始信号的能量比值为相关度衡量标准,将相关度较高的前三个模态分别作奇异值分解并得到奇异值矩阵。经过归一化处理后,输入支持向量机训练获得多分类诊断模型,并进行测试。测试结果表明,相比经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)与SVM结合的方法,本文的方法能更好地对船用齿轮箱故障作出诊断和预测。     

基于PCA和SVM的柴油发动机冲击故障诊断方法研究

针对柴油发动机振动信号进行故障诊断技术研究,提出了一种基于主成分分析和支持向量机的柴油发动机冲击故障诊断方法。首先利用小波包分解提取出冲击故障的特征;再利用主成分分析技术获得敏感特征参数,进而减小数据处理的复杂程度;最后利用支持向量机对敏感特征参数样本进行训练,获得分类模型,进而实现故障分类。将该方法用于柴油机实际故障分类,诊断准确率较高,证实了本文方法对多种冲击故障诊断的有效性。     

共振解调技术在船舶机械故障诊断中的应用

介绍共振解调检测机械故障原理,探讨共振解调技术在船舶中的应用,运用共振解调对某船涡轮增压系统轴承进行故障诊断,验证了该技术的行之有效.     

基于变分模态分解与模糊聚类的船用齿轮箱故障诊断

针对船用齿轮箱故障类型诊断精度不高的问题,提出一种结合变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)与核模糊聚类(Kernel Fuzzy C-Means, KFCM)的故障诊断方法。先对齿轮箱振动信号展开VMD分析,获得含有大量故障特征信息的固有特征模函数(Intrinsic Mode Function, IMF),然后计算出各IMF分量的奇异值并构建故障特征向量矩阵,最后将其输入到以KFCM算法为框架的故障分类器中进行模型训练,并对模型性能测试与评估。结果表明,所提方法具有较高的故障识别准确率。     

深度神经网络在船用齿轮箱故障诊断中的应用

船用齿轮箱故障诊断系统,通常采用的是基于模型的故障诊断方法,需要依赖专家对采集到的振动信号进行分析和判断,且设备的运行状态会随着时间的推移发生变化。传统的故障诊断方法受专家知识和经验的影响较大,难以获得全局最优解,导致其准确率较低。针对该问题,本文基于深度神经网络（DNN）的故障诊断方法,通过大量实验研究,确定了DNN模型中最佳参数和超参数。实验结果表明,在船用齿轮箱故障诊断领域,DNN模型不仅能够有效地对齿轮箱进行故障诊断,而且具有较高的准确率和较快的收敛速度。     

船用齿轮箱状态监测与故障诊断系统探讨

船用齿轮箱是船只柴油机及螺旋桨重要连接件,其状态直接决定船只能否稳定运行。若船用齿轮箱出现故障,不仅会增加油耗,还会导致相关设备出现严重磨损。故需对船用齿轮箱落实状态监测及故障诊断,以下就对一种船用齿轮箱的状态监测与故障诊断系统硬件及软件设计分析,以软件设计为重点,为强化船用齿轮箱系统管理奠定基础。     

船舶齿轮箱故障诊断及失效预报方法研究

针对船舶齿轮箱故障诊断正确率低的难题,提出蚁群优化神经网络的船舶齿轮箱故障诊断方法。首先采集船舶齿轮箱故障诊断的数据,并采用小波分析提取船舶齿轮箱故障诊断特征,然后采用神经网络建立船舶齿轮箱故障诊断模型,并采用蚁群算法克服神经网络存在的缺陷,最后构建了船舶齿轮箱失效预测方法,实验表明,本文方法提高了船舶齿轮箱故障诊断效果,并获得了高精度的船舶齿轮箱失效预测结果。     

船用主机齿轮箱传动齿轮轮齿断裂故障诊断

齿轮箱是改变转速和传递动力最常用的传动部件,也是容易发生故障的一个部件,其运行状态对整机的工作性能有很大的影响。它的损伤和失效常常导致传动系统或整机的故障,文章对主机齿轮箱断齿故障原因进行分析探讨,并针对类似故障提出解决方法,为今后同类问题提供参考。     

基于混和法的齿轮箱基座动力学特性全频域计算

统计能量法(SEA)在航空航天和船舶领域进行动力学环境预报方面有着广泛应用,适用于大型、复杂结构与高频率激励环境.但该方法在计算中低频振动噪声时,由于众多子系统动力特性差异,动力响应计算将产生很大误差,出现SEA失效问题.近年来出现的FE-SEA混合模型方法可有效解决这一问题,并能实现大型复杂结构的全频域一体化建模,在统一平台上进行低频、中频和高频计算及结果输出,简化建模和不同软件下模型转换,是非常适用于工程的一种方法.本研究探索采用具有上述功能的VA One软件进行舰艇基座全频域混和法动力学预报,这是国内外的首次探索,具有重要学术与工程价值.     

基于集合谱峭度法的轴承故障诊断

轴承早期故障引起的微弱振动变化信号往往淹没在机械传动系统的背景振动噪声中,其故障特征提取困难。本文针对滚动轴承故障振动信号的非平稳性及调制特性,提出集合经验模式分解和谱峭度法合的滚动轴承故障特征信号提取及其故障诊断的新方法——集合谱峭度法(Ensembled Kurtogram,EK)。该方法应用集合经验模式分解将振动信号分解为多个固有模式函数,分别计算各个固有模式函数的峭度值及其与故障工况下振动信号、正常工况下振动信号之间的相关性,根据IMFs自动选取规则选取合适的IMFs进行轴承故障信号的重构;然后针对重构后的信号进行谱峭度计算得到对应的峭度图,根据峭度图上最大值原则选取最佳带通滤波器进行滤波;最后运用包络解调后的信号进行故障诊断。本文通过模拟仿真和实验验证,验证了该算法的故障信号提取有效性和故障诊断能力。     

船舶机械轴系中间轴承冲击故障诊断研究

传统的船舶轴承故障诊断在提取故障信号时噪声过大,导致故障诊断结果不准确,设计新的船舶机械轴系中间轴承冲击故障诊断方法。计算船舶机械轴系中间轴承冲击力,通过水体连续方程提取波浪载荷力学特征,建立轴承冲击故障诊断模型。实验结果显示,在内圈故障的信号提取时,3种方法的噪声分别为7.8 d B,8.3 d B,8.2 dB,外圈故障信号提取的噪声分别为8.1 dB,8.5 dB,8.4 dB,由数据可知该诊断方法的噪声最小,故障诊断结果最准确。     

基于 GO-FMEA 法的远程火箭炮随动系统故障诊断

针对远程火箭炮随动系统故障诊断复杂和时序性要求高等问题,论文引入 GO 法分析其可靠性,得到模块故障概率。根据模块故障概率值大小,优先利用 FMEA 法建立故障字典,对模块故障进一步分析,确定检测顺序。两种方法综合使用,优化了故障分析流程,提高故障诊断效率。     

基于DSP的QPSK信号解调

本文介绍了QPSK信号产生和解调的相关原理。利用数字信号处理芯片运算速度快、可编程性能好、抗干扰能力强,能适合于实现复杂的算法的特点,结合CCS开发平台,完成了以汇编语言为基础的QPSK信号解调的DSP仿真。通过对比Matlab仿真和DSP仿真结果,验证设计的解调过程各项性能指标均达到设计的要求。     

基于模糊综合评价法的舰船柴油机故障诊断研究

在对舰船柴油机故障原因和故障症兆关系进行分析的基础上,运用群组AHP和模糊综合评价的方法对舰船柴油机进行故障诊断研究。提出了一种实用的模糊逻辑故障诊断的方法,并给出了该诊断方法的软件设计方法及步骤,为舰船动力装置故障的智能化诊断提供了有益的借鉴。