面向柔性加工环境的过程状态振动监测

本文运用提出的通用状态监测模型及策略,以振动信号监测为例,提取设备运行状态的振动信号方差和振动信号建立AR模型的参数估计的变化率参数作为两类通用特征参数,对柔性加工系统进行归一化监测,取得了良好的效果。建立的监测系统简洁、快速、可靠,满足柔性制造环境下设备运行状态监测的要求。     

前馈网络在状态识别中的应用

介绍了前馈网络的结构,BP算法以及算法的推导过程,并对算法做了一些改进.然后将该算法应用于抽油机减速箱的状态识别,给出了识别结果.实验表明,基于BP算法的前馈网络在识别的精度和自学习方面都优于传统方法.     

液压泵的状态监测与故障诊断

本文对ＹＢ—Ｄ—２５型液压泵的振动进行了分析,找到了故障特征,建立了故障诊断模型。通过建立故障判断准则,实现了液压泵的状态监测与故障诊断。     

长输管线泵机组状态监测与诊断系统研究

介绍了一个输油泵机组状态监测与故障诊断系统,研制该系统的目的是为了实时掌握输油泵机组的运行状态,为针对性的维护提供依据和手段.设计的系统一方面能对机组的运行状态进行实时监测,产生各种数据报表,另一方面能对机组的常见故障进行诊断分析,及时、准确地对泵机组各种异常状态或故障状态作出诊断,预防或消除故障,同时,也能为泵站运行提供必要指导,减轻管理人员的劳动强度,确保输油泵机组长期、稳定、高效、低耗地运行.     

考虑湿蒸汽特性的饱和蒸汽汽轮机建模与仿真

为分析湿蒸汽对饱和蒸汽汽轮机运行特性的影响,首先根据饱和蒸汽汽轮机内汽液两相流的流动特点,分析了汽轮机在变工况过程中由于流通部分压力、蒸汽湿度以及金属壁面与水膜间换热等因素引起的蒸汽流量变化;然后,以某型舰用核动力装置主汽轮机为例进行仿真实验,并计算得到了该型汽轮机在典型变工况过程中的输出功率、螺旋桨转速、高压缸出口压力等外特性参数,以及水膜动态蒸发凝结量、蒸汽挟带液滴流量、金属壁面换热引起的蒸汽凝结蒸发流量等内部参数的变化。该研究成果在核电站和船用核动力装置仿真方面有一定的参考价值,对饱和蒸汽汽轮机的性能分析、运行优化和控制策略研究有一定的指导作用。     

加权振动烈度在齿轮箱状态监测中的应用研究

针对齿轮箱运行过程中状态监测的性能特征参量及其评价标准的确定问题,研究以齿轮箱振动烈度为性能特征参量,依照国标GB6075—1985来判定齿轮箱运行状态,提出在特征频率处计算振动烈度,即加权振动烈度,以此作为监测量来判定齿轮箱性能状态,并可以对故障进行初步定位。     

在机械化部队中使用铁谱分析技术进行状态监测的思考

本文论述了铁谱分析技术及其使用特点,介绍了我军机械车辆的状态监测和维修制度现状以及当前机器状态监测技术的发展趋势,最后给出了在机械部化队伍中采用铁谱分析技术进行状态监测的一些有益的结论。     

一种实时对中监测装置原理及误差分析研究

设计出了一种可实现实时对中监测的装置。该装置可以在静态和设备运行时进行对中状态监测,还可对设备或轴系引起的对中状态改变量进行测量。介绍了该装置的结构原理,并对其结构误差进行了讨论,结果表明,该装置的误差很小,可以很好满足工程需要。同时,还对该装置的装配误差进行了分析。     

雷达状态监测与性能综合评估系统的设计与实现

针对现代雷达技术密集、结构复杂,性能与质量评估困难,缺乏定量评价方法等问题,采用智能监测与自动测试、模糊综合评判等技术,设计了一种雷达状态监测与性能综合评估系统,实现了以基于监测数据为主,融合履历数据、环境数据的雷达系统质量状态综合评估。在介绍系统总体结构的基础上,详细阐述了状态监测系统与综合评估系统的设计原理,并给出了系统在典型雷达上的实例应用。经验证,该系统设计合理可行,能够较好地对雷达系统性能进行综合评估。     

主元分析法和模糊积分的航空发动机气路状态监测

航空发动机是一个大系统,由于结构复杂、工作条件恶劣等因素影响,对其进行有效地健康状态监测成为航空领域长期难以解决的关键技术之一。为有效监测航空发动机健康状态,以航空发动机气路系统为例,提出一种基于主元分析和模糊积分的航空发动机状态监测方法。首先,利用主元分析法提取发动机状态样本集的主元,对样本数据进行降维,实现样本的最优压缩。其次,利用BP神经网络和Elman神经网络对发动机状态信息的特征向量进行初步状态监测。最后,利用模糊积分对采用两种神经网络的初步监测结果进行决策层融合,从而有效地实现对航空发动机气路系统的状态监测。通过某型真实航空发动机验证表明,所提出基于主元分析和模糊积分的状态监测方法,能有效提高监测的准确度,满足航空发动机状态监测的实时性要求,具有良好的工程应用价值。     

机械故障自动特征向量提取与智能识别系统

有效特征向量的提取和状态识别是设备状态监测与故障诊断中的关键技术.近年来,国内外非常重视特征参量有效性的研究和模式识别方法的探讨.笔者介绍了“机械故障自动特征向量提取与智能识别系统”的设计、结构与功能、实现方法及其应用.     

基于特征融合的刀具磨损监测方法

提出了一种基于特征融合的刀具磨损监测方法,将该方法应用于铣刀磨损监测取得了较好的效果,文中论述了特征融合方法的基本思想,多传感器信号的特征关联、抽取及正规化处理,作为融合中心的神经网络的构造及训练等内容。实验分析表明,该方法实现刀具磨损监测是行之有效的。     

机械系统状态监测特征参数评价与选取

根据机械不同异常状态出现的频率和危害度的大小,引入状态权值,建立了特征参数总体敏感性和稳定性的评价指标,采用专家系统设计思想,编写了机械状态监测特征参数评价与选取应用软件,实现了特征参数的自动选取以及对特征参数和机械状态数据的有效管理。     

支持向量机的滚动轴承状态监测

提出了一种基于支持向量机的滚动轴承状态监测方法.该方法采用小波能量表征轴承信号的特征,采用支持向量机作为分类器构建支持向量机状态监测系统.仿真实验表明该方法具有很好的在线监测性能和分类性能,该方法对于滚动轴承的监测具有一定的应用价值,并可方便地推广到其他类似的工业应用领域.     

柔性制造单元状态监控与故障诊断的综合决策模型与策略

为解决快速实时的在线状态监控与决策这一与系统功能相适应的问题,针对ＦＭＳ加工设备与过程的特点和对之进行监控与诊断的需要,提出一通用的全局监测与决策模型,包括传感策略、特征提取、状态表述与分类、故障全局综合决策等模块和具体的监测流程。     

基于面向对象技术的柴油机在线状态监测系统设计

将软件设计中的面向对象思想扩展到系统设计中,针对柴油机实车运行在线监测中的变速变载及空间有限等问题,基于CAN总线的可靠性、信息传输的实时性和多主工作方式,设计分布式智能监测节点和上位机监控中心．分布式监测节点同步采集柴油机运行数据并进行降噪和简单特征提取后,将实时采样数据和在线监测结果上传至基于嵌入式PCI04的上位机监控中心,进行二次特征提取和智能模式识别,从而实现柴油机在线状态监测与故障预警和诊断．     

基于神经网络的柴油机技术状态主元信息提取方法

在柴油机技术状态监测时,表征其技术状态的特征参数有很多,合理提取状态主元信息是一项关键的任务。分析研究了人工神经网络的信息提取原理和方法。以某型坦克柴油机为例,通过柴油机性能检测试验测取了能够反映柴油机技术状态变化的典型特征,建立了O ja神经网络信息提取模型,提取了柴油机技术状态的主元信息。分析结果表明:提取的主元信息能够反映柴油机技术状态随柴油机使用时间的变化趋势。该方法为坦克柴油机的技术状态监测与故障诊断提供了有效手段。     

构建军校学员思想政治教育质量监测和评估指标体系

军校思想政治教育是部队政治工作的重要内容,立足军校学员思想政治教育质量监测与评估,注意监测的方法和内容以及评估标准和原则,以促进军校学员思想政治教育的全面发展。     

采用故障信息分级确定最佳监测点分布

装备结构的复杂性使监测中确定最佳分配点极为困难,本文在最大故障信息量的基础上,提出了故障信息分级的判定原则,用以确定监测点的最佳分布,从而可在最少监测点的情况下,获得最多的装备运行故障信息,为故障诊断提供可靠数据。