舰船装备故障诊断特征知识获取方法研究

将粗糙集理论引入到舰船装备故障诊断特征知识获取,提出一种基于粗糙集理论的舰船装备故障诊断特征知识获取模型.该模型从包含冗余和不一致信息的原始数据出发,构建决策表,通过属性约简和属性值约简获取故障诊断的最小约简属性集和诊断规则,并建立诊断规则知识库.实例分析表明:在保持故障诊断分类结果的情况下,该方法可以提取出最能反映故障的特征,并能有效地解决舰船装备故障诊断中规则获取的知识冗余或缺失问题,从而为粗糙集在舰船装备故障诊断中的深入应用打下基础.     

基于时间序列与小波分析的船舶柴油机故障诊断

模拟柴油机气阀间隙异常的几种情况,并实时监测柴油机缸盖振动信号.采用时间序列分析方法对船舶柴油机缸盖振动信号功率谱进行识别,采用小波变换方法对各信号进行小波包分解,并提取故障特征频段信号进行功率谱估计,实现精确故障诊断.     

基于振动和润滑油分析的主推力轴承故障诊断实例

结合振动测试和润滑油分析的技术手段对某船主推力轴承故障进行综合分析,表明利用振动信号对滚动轴承故障进行诊断是设备故障诊断方法中比较有效的方法,同时润滑油分析的结果也可以验证振动监测的有效性,提高故障诊断的准确性.     

船用旋转机械的振动特征故障诊断

文章介绍了基于振动特征的船用旋转机械故障诊断的理论基础,分析了转子不平衡故障诊断技术,并以船用离心泵为例阐述了诊断方法,证明该技术是简便可行的。     

RBF神经网络在柴油机燃油系统故障诊断中的应用研究

本文主要介绍了径向基（RBF）神经网络在柴油机燃油系统故障诊断中的应用,并且首次将神经网络和虚拟仪器技术相结合,成功用于柴油机故障诊断中。比较了RBF和误差反传（BP）神经网络的学习速度和诊断精度。研究表明,将RBF神经网络和虚拟仪器相结合进行柴油机故障诊断具有良好的诊断效果和精度,有很好的工程应用前景。     

FMS故障诊断的神经网络方法研究

文中对神经网络理论应用于FMS(Flexible Manufacture System,柔性制造系统)故障诊断进行研究,在介绍了神经网络基本理论的基础上,提出一种FMS故障诊断的神经网络计算方法。     

海船主机ALPHA电控汽缸注油器系统典型报警与故障诊断

文章简要介绍了ALPHA电控汽缸注油器系统的构架和工作原理。根据长期的电控汽缸注油系统研发和实船应用操作管理经验,总结分析了海船主机ALPHA注油系统所遇到的典型报警及其故障诊断处理,可为促进先进电子控制技术在船舶上的应用操作管理和研发水平提供有益参考。     

基于盲分离的轮边减速器故障诊断

研究矿用汽车轮边减速器中太阳轮、行星轮和齿圈局部故障振动信号的频潜结构，对于轮边减速器故障诊断具有重要意义。文中模拟了太阳轮、行星轮和齿圈局部故障振动信号，利用盲分离算法将含噪声的混合信号分离，从信号分离结果来看，达到了预期效果，并应用频谱分析方法分别诊断出了太阳轮、行星轮和齿圈局部故障。为矿用汽车轮边减速器故障诊断提供了行之有效的方法。     

基于支持向量机的装载机齿轮箱故障智能诊断研究

在分析现有齿轮箱故障诊断方法的基础上,提出了采用多分类器支持向量机齿轮箱故障智能诊断方法,简介了该方法的系统结构、实现原理、特征提取与故障类别,重点讨论了齿轮箱故障多分类器支持向量机智能诊断模型与算法。仿真试验结果说明了采用多分类器支持向量机智能方法进行齿轮箱故障智能诊断的可行性与正确性。     

支持向量机和基于IMF的特征能量法在汽车变速器轴承故障诊断中的应用

针对汽车变速器轴承振动信号的非平稳特征和现实中难以获得大量典型故障样本的实际情况,提出了一种基于内禀模态函数(IMF)的特征能量法和支持向量机的变速器轴承故障诊断方法。对变速器轴承内圈、外圈故障振动信号的分析结果表明,该方法在小样本情况下仍可有效提取变速器轴承的故障特征,并能成功地对其工作状态和故障类型进行分类。