時(shí)序數(shù)據(jù)的FPC故障診斷方法

電機(jī)在工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域中的使用比重很大，而電機(jī)的使用狀況對(duì)工業(yè)的生產(chǎn)效率有著重要的影響作用，電機(jī)如果在運(yùn)行過(guò)程中出現(xiàn)故障，會(huì)造成生產(chǎn)工作一定程度上的損失。針對(duì)電機(jī)設(shè)備故障的出現(xiàn)，掌握好電機(jī)設(shè)備的故障診斷方法是當(dāng)前工作人員的首要任務(wù)。隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，越來(lái)越多的較為先進(jìn)的現(xiàn)代故障診斷方法應(yīng)運(yùn)而生，現(xiàn)代故障診斷方法的出現(xiàn)，也大大提高了電機(jī)設(shè)備故障診斷效率。文章對(duì)電機(jī)設(shè)備的現(xiàn)代故障診斷方法進(jìn)行詳細(xì)探討。

液壓設(shè)備運(yùn)行穩(wěn)定性較強(qiáng),但一旦出現(xiàn)液壓部件故障,往往會(huì)直接造成設(shè)備的停擺。液壓設(shè)備部件的實(shí)際問(wèn)題通常都出現(xiàn)在設(shè)備部件內(nèi)部。實(shí)際維修過(guò)程中可見(jiàn)液壓設(shè)備的元件體積較小,拆卸較麻煩。為避免液壓設(shè)備和部件出現(xiàn)各類問(wèn)題,盡早對(duì)設(shè)備部件的故障進(jìn)行排查和診斷成為當(dāng)務(wù)之急。本研究圍繞液壓設(shè)備故障診斷方法展開(kāi),以期在液壓設(shè)備故障診斷方面有所突出。

液壓設(shè)備的使用在我國(guó)的工業(yè)領(lǐng)域日益廣泛,很多大型機(jī)械設(shè)備都采用液壓傳動(dòng),盡管液壓設(shè)備具有很多使用優(yōu)勢(shì),但是檢修與故障診斷比較復(fù)雜,主要是由于系統(tǒng)處于結(jié)構(gòu)內(nèi)部,不容易拆卸,所以工作人員常常無(wú)計(jì)可施.如何開(kāi)展合理的故障診斷成為很多技術(shù)人員關(guān)注的重點(diǎn).文章就液壓設(shè)備的故障診斷方法進(jìn)行了詳細(xì)的討論.

空調(diào)系統(tǒng)傳感器故障診斷方法研究——在探討智能大廈中空調(diào)機(jī)組傳感器主要故障的基礎(chǔ)上，提出了基于lev．enberg-marquardt(lm)算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷方案。通過(guò)樓宇自動(dòng)化智能大廈空調(diào)實(shí)驗(yàn)裝置的仿真實(shí)驗(yàn)證明：在相同的條件下，基于lm算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷系統(tǒng)在...

2007年5月 第33卷第5期 北京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào) journalofbeijinguniversityofaeronauticsandastronautics may2007 vo.l33no5 收稿日期:20061225 基金項(xiàng)目:數(shù)字化設(shè)計(jì)與制造北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室資助項(xiàng)目(jd100060516) 作者簡(jiǎn)介:李青(1961-),女,湖北黃梅人,副教授,liqing@buaa.edu.cn. 基于案例推理方法在飛機(jī)故障診斷中的應(yīng)用 李青史雅琴周揚(yáng) (北京航空航天大學(xué)機(jī)械工程及自動(dòng)化學(xué)院,北京100083) 摘要:基于案例推理(cbr,casebasedreasoning)方法是一種基于經(jīng)驗(yàn)知識(shí)進(jìn)行 推理的求解方法,適合于經(jīng)驗(yàn)豐富的領(lǐng)域.針對(duì)飛機(jī)售后服務(wù)過(guò)

本文總結(jié)了目前有關(guān)電梯故障診斷方法,分析了這些方法的特點(diǎn)及局限性,最后指出了該領(lǐng)域有待進(jìn)一步研究的問(wèn)題和發(fā)展趨勢(shì)。

電力設(shè)備故障檢測(cè)一直受到國(guó)內(nèi)外專家的關(guān)注。電力變壓器是電力設(shè)備中極其重要的設(shè)備,其運(yùn)行的可靠性直接關(guān)系到整個(gè)電力系統(tǒng)的安全與穩(wěn)定。文章分別論述了油浸式變壓器的常見(jiàn)故障及其劃分,同時(shí)介紹了油浸式變壓器離線和在線故障綜合診斷方法。通過(guò)對(duì)各種人工智能應(yīng)用于變壓器的故障診斷方法的列舉,認(rèn)為基于人工智能技術(shù)的油中溶解氣體在線監(jiān)測(cè)及故障診斷技術(shù)是未來(lái)的發(fā)展方向。同時(shí)構(gòu)建了基于模糊核聚類與支持向量機(jī)的油浸式變壓器故障在線診斷系統(tǒng)。

傳統(tǒng)輸變電設(shè)備故障診斷方法具有易受專家意見(jiàn)主觀影響以及模型固化的缺點(diǎn)。為此,提出了基于大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的設(shè)備故障診斷方法,介紹了設(shè)備故障模式聚類算法、狀態(tài)參量相關(guān)性分析算法以及基于相關(guān)性矩陣的故障診斷方法等基于大數(shù)據(jù)分析的設(shè)備故障診斷關(guān)鍵技術(shù),并采用某電網(wǎng)公司500kv電壓等級(jí)油浸式變壓器套管近10a故障記錄數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)挖掘案例進(jìn)行了實(shí)證。研究結(jié)果表明:k-means聚類算法配合輪廓系數(shù)能準(zhǔn)確得得出故障分類模式;apriori關(guān)聯(lián)算法配合tanimoto系數(shù)可用于評(píng)估狀態(tài)參量之間的強(qiáng)弱關(guān)系;基于皮爾遜相關(guān)系數(shù)構(gòu)造故障診斷矩陣能夠準(zhǔn)確判斷出與實(shí)際運(yùn)行維護(hù)試驗(yàn)結(jié)果相符合的設(shè)備故障模式。因此,基于大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的輸變電設(shè)備故障診斷方法能夠有效挖掘出設(shè)備狀態(tài)記錄數(shù)據(jù)內(nèi)在的規(guī)律,實(shí)現(xiàn)具有數(shù)據(jù)自適應(yīng)性的、更加準(zhǔn)確的設(shè)備故障診斷。

針對(duì)傳統(tǒng)的診斷方法模型難以精確建立的問(wèn)題,設(shè)計(jì)了一種基于物聯(lián)網(wǎng)和數(shù)據(jù)融合的空調(diào)故障診斷系統(tǒng)。首先提出了空調(diào)故障診斷系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu),對(duì)系統(tǒng)涉及的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了介紹;然后給出了系統(tǒng)所采用的數(shù)據(jù)分析和綜合診斷方法,并給出了系統(tǒng)的應(yīng)用實(shí)例。該空調(diào)故障診斷系統(tǒng)可對(duì)空調(diào)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)控,通過(guò)對(duì)系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)分析、判斷,采取相應(yīng)的合理決策,實(shí)現(xiàn)對(duì)建筑用電設(shè)備物聯(lián)網(wǎng)中的空調(diào)設(shè)備進(jìn)行故障診斷的目的。

在研究有關(guān)數(shù)據(jù)融合理論及其算法的基礎(chǔ)上,將不同特性的數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合和推理,用以解決水電機(jī)組故障診斷的多源信息處理問(wèn)題。

為提高核電站報(bào)警觸發(fā)式故障診斷專家系統(tǒng)的準(zhǔn)確性,提出基于最優(yōu)傳遞矩陣的改進(jìn)層次分析法,對(duì)報(bào)警觸發(fā)下置信規(guī)則的各征兆權(quán)重進(jìn)行綜合計(jì)算,建立基于征兆加權(quán)規(guī)則的核電站報(bào)警觸發(fā)式故障診斷方法.在核電模型中人為地引入確定性故障,分別利用基于征兆不加權(quán)和征兆加權(quán)的不同故障診斷方法進(jìn)行診斷,實(shí)例計(jì)算結(jié)果表明:2種方法診斷出的故障類型均與在核電模型中引入的故障類型一致,而基于征兆加權(quán)的診斷方法得出的結(jié)論置信度更高.

新能源故障診斷--高壓充電系統(tǒng)故障診斷

1 浮球液位計(jì)故障診斷的方法有哪些 浮球液位計(jì)是一款常見(jiàn)的液位測(cè)量?jī)x表，由于它具有簡(jiǎn)單易用、成本低廉、穩(wěn)定性好等特點(diǎn)，在現(xiàn)代工業(yè)的自動(dòng)化生產(chǎn)中有著非常廣泛的應(yīng)用。但 在使用過(guò)程中，浮球液位計(jì)難免會(huì)出現(xiàn)這樣那樣的故障。那么，浮球液位計(jì)故障診斷的方法有哪些呢？ 一般來(lái)講，對(duì)浮球液位計(jì)的故障進(jìn)行診斷，可從以下幾個(gè)方面著手： 1、望聞問(wèn)切法。就是利用視覺(jué)、嗅覺(jué)、觸覺(jué)等感官查看故障所在。一般情況下，如存在虛焊或脫焊等瑕疵，用肉眼也能看到；元器件燒壞了會(huì)有 一些刺鼻難聞的氣味產(chǎn)生；而發(fā)生短路的芯片會(huì)發(fā)燙；損壞的元器件也常有變色、起泡或燒焦的斑點(diǎn)出現(xiàn)。 2、儀表替換法。就是在發(fā)生故障時(shí)，將產(chǎn)生故障的浮球液位計(jì)，用同型號(hào)能夠正常工作的浮球液位計(jì)的替換掉，或者使用配件替換相應(yīng)器件，看 是否還有故障。 3、敲擊手壓法。如果浮球液位計(jì)在運(yùn)行中時(shí)好時(shí)壞，這種情況多半是因?yàn)樘摵富蛘呓佑|不良造成的，一般可通過(guò)

煤礦通風(fēng)機(jī)故障診斷的小波包方法 作者：任志玲，付華，尹麗娜，renzhiling，fuhua，yinlina 作者單位：遼寧工程技術(shù)大學(xué)電氣工程系,遼寧,阜新,123000 刊名：遼寧工程技術(shù)大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版） 英文刊名：journalofliaoningtechnicaluniversity(naturalscienceedition) 年，卷(期)：2009，28(4) 引用次數(shù)：0次 參考文獻(xiàn)(10條) 1.張照龍.邱阿瑞用頻譜分析方法檢測(cè)異步電機(jī)轉(zhuǎn)子故障1987(4) 2.povinellirjdiagnosisofbarandend-ringconnectorbreakagefaultsinpolyphaseinduction motorsthrouthanoveldualtra

國(guó)經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展,電能在國(guó)家發(fā)展中的地位也越來(lái)越高,電氣設(shè)備的質(zhì)量也備受關(guān)注.電氣設(shè)備控制線路在使用時(shí)會(huì)受到環(huán)境和使用的雙重因素作用而發(fā)生故障,一旦電氣設(shè)備控制線路發(fā)生故障會(huì)直接給我們的電氣設(shè)備的使用帶來(lái)影響,影響電網(wǎng)的電力運(yùn)營(yíng).因此,對(duì)電氣設(shè)備控制線路進(jìn)行故障診斷和維修的研究具有重要意義.本文筆者對(duì)電氣設(shè)備的故障診斷方法與技術(shù)進(jìn)行了分析和探討.

建筑電氣作為建筑系統(tǒng)的重要組成部分,涉及面廣泛,不僅包括室內(nèi)照明、建筑動(dòng)力設(shè)備、管理自動(dòng)化,還包括建筑供配電、辦公自動(dòng)化與會(huì)外景觀照明,具有建筑結(jié)構(gòu)復(fù)雜的特點(diǎn)。因此為確保建筑電氣系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行,提高系統(tǒng)故障診斷的精確性,有關(guān)技術(shù)人員必須按照規(guī)定要求,充分運(yùn)用已有的診斷技術(shù)對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行故障進(jìn)行診斷,為有關(guān)決策提供參考。文章主要研究了建筑電氣系統(tǒng)診斷方法,以供參考完善。

企業(yè)在實(shí)際發(fā)展的過(guò)程中,機(jī)械設(shè)備作為原生的發(fā)展動(dòng)力,對(duì)于自身的長(zhǎng)期健康發(fā)展具有非常重要的影響。而落實(shí)到機(jī)械故障診斷方法研究中來(lái),可以充分利用故障數(shù)據(jù)樣本來(lái)對(duì)其診斷發(fā)展過(guò)程中出現(xiàn)的一些問(wèn)題進(jìn)行有效的把握,充分分析支持向量機(jī)的機(jī)械故障診斷方法的實(shí)質(zhì)性內(nèi)容,更好的加強(qiáng)分類故障的有效排除,并且提升診斷方法應(yīng)用的有效性水平。因此,本文在研究的過(guò)程中,主要從支持向量機(jī)的相關(guān)原理出發(fā),在對(duì)基本內(nèi)容進(jìn)行系統(tǒng)分析的同時(shí),積極探索多故障分類器的相關(guān)建立與測(cè)試,從而更好的把握后續(xù)內(nèi)容,推動(dòng)我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的不斷繁榮與進(jìn)步。

礦山機(jī)械在實(shí)際應(yīng)用中難免會(huì)產(chǎn)生一些故障,而實(shí)時(shí)診斷礦山機(jī)電設(shè)備故障可使其使用率得到有效提高,實(shí)現(xiàn)礦山建設(shè)利潤(rùn)的最大化。本文較深入地探討了礦山機(jī)電設(shè)備管理,并分析了機(jī)電設(shè)備故障診斷方法,對(duì)于提高礦山機(jī)電設(shè)備的有效利用具有重要作用。

針對(duì)軌道電路故障信息存在大量重復(fù)樣本和冗余屬性，提出一種基于粗糙集和c4．5決策樹(shù)算法相融合的軌道電路故障診斷方法。軌道電路故障特征數(shù)據(jù)多為連續(xù)量，需要根據(jù)模糊集理論對(duì)故障樣本進(jìn)行模糊化，形成離散決策表。利用粗糙集處理不完備決策表的能力，去除離散決策表的冗余屬性得到約簡(jiǎn)表，結(jié)合決策樹(shù)c4．5算法對(duì)約簡(jiǎn)決策表進(jìn)行快速訓(xùn)練提取診斷規(guī)則，產(chǎn)生的診斷規(guī)則清晰、可解釋性強(qiáng)，能夠直接運(yùn)用于軌道電路故障診斷中。最后利用模擬數(shù)據(jù)仿真驗(yàn)證該方法的有效性，與id5算法和bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法進(jìn)行對(duì)比，仿真測(cè)試表明該方法具有更高的診斷效率和準(zhǔn)確率，對(duì)實(shí)現(xiàn)軌道電路快速魯棒故障診斷具有一定意義。

電力云計(jì)算將虛擬化與分布式技術(shù)代替?zhèn)鹘y(tǒng)的服務(wù)器+san/nas信息計(jì)算模式,虛擬池對(duì)數(shù)據(jù)的整合與管理在提高資源利用率和降低建設(shè)成本的同時(shí),由于電力云穩(wěn)定和可靠工作的前提很大程度上依賴于良好的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài),由此也帶來(lái)故障診斷更加復(fù)雜的新挑戰(zhàn).為了實(shí)現(xiàn)電力云網(wǎng)絡(luò)故障的診斷,針對(duì)網(wǎng)絡(luò)故障本身具有的小樣本和非線性特征,采用支持向量機(jī)svm算法,在二分類無(wú)法解決多分類的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn),選擇了一對(duì)一svm,借助實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和matlab仿真結(jié)果驗(yàn)證了其可行性.

86電子電路故障診斷的新方法

為準(zhǔn)確診斷離心泵的振動(dòng)故障,提出了基于提升小波包和相關(guān)向量機(jī)的離心泵振動(dòng)故障診斷方法。首先通過(guò)提升小波包方法快速提取各狀態(tài)振動(dòng)信號(hào)的分解系數(shù)能量、時(shí)域統(tǒng)計(jì)參數(shù)作為特征量。針對(duì)支持向量機(jī)稀疏性不高而導(dǎo)致診斷速度慢的問(wèn)題,利用相關(guān)向量機(jī)實(shí)現(xiàn)分類診斷。研究結(jié)果表明,該方法能夠有效地診斷離心泵的振動(dòng)故障,診斷率達(dá)95.5%;與其它算法相比,測(cè)試時(shí)間短,只有0.022s,更適合在線診斷。