典型时频分析技术在故障诊断中的应用

针对旋转机械发生故障时振动信号的不平稳性,利用典型时频分析技术对故障特征进行提取分析。该方法利用信号构造矩阵,再根据典型时频分析技术的变换特性,均值化时频分布参数,然后重构信号以实现降噪。仿真和试验结果表明,该方法能有效地提取故障特征信息,在机械故障诊断领域有广泛应用前景。     

设备状态监测与故障诊断技术在筑路机械管理中的应用

介绍设备状态监测与故障诊断技术在筑路机械管理过程中的应用，开发状态监测工作的作用及形式、诊断与案例分析等。     

状态监测与故障诊断技术在柴油机机械状态评价中的应用

介绍了状态监测与故障诊断技术在大型发电用柴油机机械状态评价中的应用，实测了柴油机表面振动信号和有关的热力参数，分析了振动信号的基本特征，对其机械状态进行了技术评价，对柴油机的技术管理和维修提出了指导性意见。     

D-S证据推理在机械故障诊断中的应用

提出了利用成熟的BP网络技术和D—s证据推理相结合进行多传感器数据融合,解决靠单一传感器获得的单一指标进行诊断所带来的不确定性．试验证明了该方法的有效性．     

振动特征参数在发动机故障诊断中的应用

在大量试验和分析的基础上，确定出用振动信号诊断发动机故障的主要判据，介绍了振动诊断的主要应用和存在的问题。     

单片机在电力机车轴承故障诊断中的应用

分析了电力机车牵引电机滚动轴承故障诊断系统中单片机应用的特点，介绍了单片机完成诊断系统中采样，工况分析，人机对话和数据存档等功能的方法，并讨论了单片机系统软、硬件设计中的关键问题。     

机械可靠性在公路施工机械管理工作中的应用

本文介绍了机械可行性在公路施工机械管理工作中的具体应用。     

模糊神经网络专家系统在故障诊断中的应用

针对汽车电控发动机故障多,具有模糊性和复杂性的事实,结合模糊逻辑、神经网络、专家系统各自的特点,建立了基于模糊神经网络专家系统的发动机的故障诊断系统;采用面向对象的Visual Basic 6.0、MATLAB 7.0和Ac-cess数据库等软件来实现系统结构,对系统的整个流程,尤其是关键点和重难点进行了研究。结果表明:该诊断系统能对电控发动机故障进行快速准确诊断。     

剩余性能诊断法在汽车故障诊断中的应用

主要从理论和应用两方面介绍了剩余诊断性能法,并通过其在汽车故障诊断中的应用实例进行了具体的研究,并给出了不同类型故障的诊断测试方法、测试结果分析方法。     

机械自动变速器机械故障诊断决策研究

针对电控自动机械变速器在可靠性试验中出现的故障,分析原因,对故障诊断决策方法展开研究,提出完善自诊断系统的可行方案,采取相应改进措施,实际验证系统可靠性得到提高。     

基于时频分析的柴油机活塞环故障振动诊断研究

活塞环是柴油机的关键部件之一，如果出现故障将严重影响柴油机的性能．文中介绍了时频分析理论，利用时频分析方法对柴油机正常和活塞环故障状态下的机体表面振动信号进行了分析，提取了特征信息，两种状态下结果区别明显，说明时频分析方法能够作为柴油机的故障诊断和状态监测的有效工具和方法．     

工程机械综合传动装置磨损量预测分析

通过介绍工程机械综合传动装置的磨损类型,研究了灰色神经网络模型与检验方法的拟合精度,并分析主要磨损部件磨损量预测的过程。通过对工程机械综合传动装置道路试验数据的分析预测,得到较精确的预测结果,证实了灰色神经网络模型用于综合传动装置磨损元素浓度预测的可行性。     

基于AOK-TFR的轨道电路故障诊断方法

为弥补现有补偿电容检测方法在检测及时性和检测成本等方面的不足,基于传输线理论,提出了机车信号感应电压幅值包络(IVECS)仿真模型;在此基础上,分析了补偿电容故障对IVECS的影响规律,建立并验证了基于频率的IVECS等效回归模型;利用补偿电容故障位置前后IVECS的频率变化,提出了基于自适应最优核时-频分布的补偿电容故障诊断方法.该方法基于机车信号的实际数据,采用B样条离散二进小波对数据进行滤波降噪处理,并利用自适应最优核时-频分布提取处理结果的时-频信息,再通过检测时-频信息中频率的变化实现对故障电容的定位.经过对随机抽取的100段实际数据的测试,准确率约为92.58%,表明该方法能准确检测轨道电路发生故障的补偿电容位置.     

柴油机气门漏气故障时频分析诊断研究

气门是柴油机的关键部件之一,故障率较高,如果出现故障将严重影响柴油机的性能.文中介绍了时频分析理论.利用时频分析方法对柴油机正常和排气门漏气故障状态下的缸盖和机体表面振动响应信号进行了分析,2种状态下结果区别明显,说明时频分析方法能够应用于柴油机的故障诊断和状态监测.     

基于小波变换的机械振动故障诊断系统的研究

小波变换具有良好的时频局部性质.论文介绍了小波变换的基本理论,阐述了小波变换用于机械振动信号的奇异性检测以发现机械故障的原理.根据对振动信号小波变换的系数模极值点来定位奇异信号,检测机械故障.给出了系统实现的硬件框图和软件流程.试验表明,系统可以发现故障机械振动信号带有的奇异性,实现旋转机械的故障诊断.     

基于TVAR的非平稳工况转子故障诊断技术研究

分析比较了基于时变参数自回归模型(TVAR)时频分析方法与基于非参数模型的典型传统时频分析方法--STFT、CWD对非平稳信号进行分析时的时频性能和特点,TVAR方法得出的时频图具有分辨率高、无交叉干扰项以及计算速度快等优点.基于TVAR分析了从转子实验台上采集的加速过程无故障及故障状态下的振动信号,分析结果有效地揭示了变速非平稳过程转子振动信号的特性和故障特征.仿真和实验都证明TVAR非常适用于旋转机械非平稳振动信号分析.     

故障诊断专家系统应用研究

提出了直流斩波电路故障诊断专家系统的理论根据及设计方法。知识库设计为多元故障树，诊断数据来源于对被诊断对象的测试与知识推理，依据特征向量实现故障定位。采用功能级故障诊断模型比依据网络理论建立的数学模型更为简便。     

基于小波和自适应模糊神经的旋转设备故障诊断

针对传统的故障诊断方法和单独使用某一种智能诊断方法的局限性,将小波分析的故障特征提取方法和自适应模糊神经网络结合起来,对旋转设备的故障诊断进行了研究;通过对电机设备进行的故障诊断仿真实验,结果表明,与单独使用神经网路方法相比,该方法可以获得更高的故障诊断精度和诊断速度。