主汽轮齿轮机组及主要系统故障分析(I)——准备时的主要故障

论述主汽轮齿轮机组主要部件及主要系统准备时的故障形式、特征、原因和处理对策 .涉及的部件包括汽轮机、减速器、冷凝器、隔音联轴节、各种轴承 ,涉及的系统包括调节控制保安系统、滑油系统、冷凝系统和辅助冷凝装置 .     

基于知识的雷达装备故障诊断方法

根据雷达的特点 ,将装备的深层原理知识引入到诊断中来 ,提出了一种面向对象的基于信号传输通道搜索的层次诊断模型和基于框架的层次分布式知识组织形式。具体分析了建立模型和组织知识的方法 ,给出了诊断推理策略和控制策略 ,并通过对某雷达装备的故障诊断 ,验证了其正确性。     

基于信息神经网络的内燃机故障诊断方法

在统计概率基础上建立了信息神经网络 ,探讨了利用该网络诊断内燃机故障的方法 ;并在 1 2 1 50L内燃机上进行了模拟故障的诊断试验。试验结果表明 ,该方法是可行的。     

基于声测法的齿轮箱齿轮故障诊断研究

分析了齿轮箱故障机理及其与噪声信号的内在联系 ,利用声检测原理对齿轮箱工作状态进行了监测实验 ,分析处理了系统正常和故障工况下的声学及振动信号 ,并通过倒频谱分析方法进行特征参量提取 ,成功地判断出了齿面磨损故障。     

外加信号增强随机共振在微弱信号检测中的应用

在利用随机共振检测微弱周期信号的基本原理基础上,给出一种通过外加可控信号激励出随机共振现象,并将之应用于微弱信号检测的方法。采用仿真信号对该方法进行了验证,通过归一化尺度变换,将该方法的适用频率扩展到机械系统特征信号频段。结果表明,该方法简单可行,能把信噪比较低的周期信号从强背景噪声中提取出来,在机械故障检测中具有应用前景。     

基于ARX模型和改进蚁群算法的齿轮箱故障诊断

为了提高齿轮箱故障诊断的精度，提出基于ARX模型的齿轮箱建模新方法，从系统固有特性的角度来分析齿轮箱的状态，使用最大最小蚁群算法对反映齿轮箱多变量传递特性的多个特征参量进行特征选择并使用这些特征进行故障诊断。结果表明，该方法既能够有效提高故障诊断的效率和精度，又能有效降低输入条件和负载出现波动对识别结果的影响。     

柔性制造单元监控系统总体设计与研究

本文就监控与诊断技术的发展现状与趋势进行了综述。设计并研制FMS/FMC监控系统CMFDS,给出系统的组成、功能、配制、硬软件系统、总体结构及系统的技术特点。在加工中心、FMS上的实验表明了该系统良好的通用性和简洁性,体现了集成化、智能化现代监控技术发展的趋势。     

随机共振原理在强噪声背景信号检测中的应用

动态系统中的噪声常被认为是令人讨厌的东西 ,但在特定的非线性系统中 ,噪声的存在事实上能够增强微弱信号的检测能力 ,这种现象就是随机共振 (SR ,stochasticresonance) ,它在物理、工业技术和生物医学领域里具有广泛的应用潜力。给出了利用随机共振原理检测微弱周期信号的基本方法 ,并采用模拟的信号对该方法进行了分析与验证。结果表明 ,该方法简单、稳健、可靠 ,能把信噪比较低的周期信号从强背景噪声中可靠地提取出来 ,将在机械故障诊断领域展示诱人的前景     

基于支路屏蔽思想的模拟电路故障字典的自动建立方法

通过分析传统的故障字典法存在的问题,提出了一种完全不同于传统方法的新的故障字典法。该方法依据支路屏蔽的思想,通过逐一屏蔽电路的各支路,建立起能诊断软、硬两类故障的故障字典。详细阐述了该字典的自动建立方法和原理,并通过诊断例子,证明了该方法的有效性。     

专家系统与测试技术相结合的诊断维护系统

本文介绍的诊断维护系统ＩＴＭＤＭＳ将专家系统技术与传统的测试知识相结合。该系统包括两类知识：浅层知识和深层知识,知识用一阶谓词表示。推理过程分三步完成：（１）浅层推理;（２）深层推理;（３）浅层推理。知识维护手段使系统的知识在使用中不断完善。该系统的框架可适用于任意复杂的数字系统的诊断维护。