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  1. 基于神经网络的汽车发动机智能故障诊断

  2. 本文采用振动诊断法,在对汽车发动机进行结构及其典型故障分析,以及对振动信号的时域、频域及小波包进行深入分析的基础上,针对现场实测的EQ6102汽油型发动机机体表面振动信号与气缸盖固紧螺栓振动信号,提出了该型发动机的故障诊断流程,即对所测振动信号进行相关分析,根据发动机机体振动信号的频率特性,确定出故障气缸;然后对该故障气缸进行时域分析,得出峭度参量是汽油发动机故障的敏感时域参数;接着对该故障信号进行频域分析,由随转速增加的频率图及柴油发动机的典型故障定性分析确定出该发动机的故障类型;最后对该故
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2011-08-05
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:wwxq01
  1. 基于BP神经网络的发动机故障诊断研究

  2. 本文采用振动诊断法,在对汽车发动机进行结构及其典型故障分析,以及对振动信号的时域、频域及小波包进行深入分析的基础上,针对现场实测的EQ6102汽油型发动机机体表面振动信号与气缸盖固紧螺栓振动信号,提出了该型发动机的故障诊断流程,即对所测振动信号进行相关分析,根据发动机机体振动信号的频率特性,确定出故障气缸;然后对该故障气缸进行时域分析,得出峭度参量是汽油发动机故障的敏感时域参数;接着对该故障信号进行频域分析,由随转速增加的频率图及柴油发动机的典型故障定性分析确定出该发动机的故障类型;最后对该故
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2011-08-05
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:wwxq01
  1. 基于Labview的新型虚拟频谱分析仪

  2. 虚拟仪器技术开发了一种新的频谱分析仪,并将其应用于行星齿轮葙的故障诊断中,经过多次对行星齿轮箱典型故障的分析与诊断,该系统取得了令人满意的结果。该频谱分析仪可方便地扩展为用于各种齿轮箱和机械振动参数的测试系统,有效地提高了测试仪器的灵活性,为振动信号的分析和行星齿轮箱的故障诊断提供了新的分析手段。
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2015-03-15
    • 文件大小:453632
    • 提供者:qq_26602777
  1. 多尺度分析方法在旋转机械状态监测中的应用研究

  2. 多尺度思想是人们在对世界认识的不断加深的过程中逐渐产生和发展的,与单尺度的观点相比,多尺度方法更贴近人们认识事物的习惯,也更加符合事物的本质。本论文立足多尺度分析方法在旋转机械状态监测与故障诊断中的应用,以多尺度分析方法为主要研究内容,深入研究了四种典型的多尺度方法在旋转机械状态监测中的原理、方法和效果,并最后将它们引入高速列车轴承轨边声学诊断系统的研究中。研究包括: 根据旋转机械状态信号包含有特征频率及高频谐振的特征,将小波方差的能量特性引入到旋转机械状态信号的频谱特征提取中,提出了旋转机械
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2016-02-03
    • 文件大小:16777216
    • 提供者:qq_33904271
  1. 基于EMD和BP神经网络的大功率柴油机故障诊断

  2. 研究了将经验模式分解(EMD)和BP神经网络2种方法诊断大功率柴油机的振动故障信号。首先运用经验模式的分解方法对柴油机缸盖表面的振动信号进行分解并来提取特征参数;最后通过建立了BP神经网络模型对柴油机典型故障进行诊断。通过对150-12缸柴油机的验证,表明该方法能够准确识别柴油机供油系统的典型故障。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-05-22
    • 文件大小:687104
    • 提供者:weixin_38695471
  1. 基于自适应免疫选择模型的齿轮故障诊断

  2. 针对齿轮振动信号特征难以提取的现状,依据免疫系统的自适应,自学习特性,提出了自适应免疫选择模型,该模型中引入了自适应变异和3种抑制方式初始化抗体抑制、克隆抑制、检测器优化抑制,并利用该模型生成成熟故障检测器。将生成的检测器应用于齿轮故障诊断试验中,试验结果表明该模型能有效地对3类典型齿轮故障进行分类与辨识。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-05-15
    • 文件大小:568320
    • 提供者:weixin_38674627
  1. 基于小波包和BP神经网络的刚性罐道故障诊断

  2. 针对现有刚性罐道故障诊断方法不能消除环境因素影响、接头故障识别率较低等问题,以提高罐道故障种类识别精度为目标,提出了基于小波包和BP神经网络的刚性罐道故障诊断方法。搭建了立井提升系统实验台,模拟台阶突起故障和罐道接头故障这2种典型的罐道故障,采集提升容器振动加速度信号;运用小波包分解对采集的信号进行能量分析并提取故障特征参数,将故障特征参数作为BP神经网络的输入,并选取新的测试样本检测神经网络的诊断效果。测试结果表明,基于小波包分析和BP神经网络的刚性罐道故障诊断方法具有较高的故障识别精度,置信
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-05-11
    • 文件大小:308224
    • 提供者:weixin_38553381
  1. 基于TSVM的矿用钻机变速箱故障智能诊断

  2. 为解决矿用钻机变速箱因典型案例少而故障诊断困难的问题,提出一种基于多分类直推式支持向量机(TSVM)的智能诊断方法。通过经验模式分解提取变速箱振动信号中的微弱故障信息,随后计算时域和频域统计特征,选取敏感特征作为输入,最后输入TSVM模型中自动识别钻机变速箱故障类型。即使在未知状态样本数目是已知故障样本数目50倍的极端条件下,该智能诊断方法的分类准确率仍能达到91.62%±5.31%。实验结果表明,基于TSVM智能诊断方法能较好识别钻机变速箱故障,具有较强的工程使用价值和通用性。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-05-01
    • 文件大小:303104
    • 提供者:weixin_38549721
  1. 基于递归图和局部非负矩阵分解的轴承故障诊断

  2. 针对轴承振动信号的非平稳特征和现实中难以提取故障参数的情况,提出了一种基于递归图和局部非负矩阵分解的轴承故障诊断方法。该方法首先对采集到的轴承振动信号进行递归图分析,生成灰度图;然后用局部非负矩阵分解对生成的递归图进行特征参数提取,得到系数编码矩阵;最后采用分类器对上述编码矩阵直接进行模式识别,从而实现轴承故障的自动化诊断。将该方法应用在4种典型工况的轴承故障诊断实例中,应用结果表明,该方法可对不同工况的递归图自适应地计算特征参数,避免了人为因素对诊断准确率的影响,具有较好的自适应性和鲁棒性。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-04-30
    • 文件大小:330752
    • 提供者:weixin_38694141
  1. 选煤厂大型设备状态监测与故障诊断系统

  2. 为提高选煤厂大型设备可靠性和稳定性,研发了由振动传感器、温度传感器、监测子站、监测分站和监测主站组成的设备状态监测与故障诊断系统,基于Labview,实现了设备实时状态监测、故障模拟、故障诊断和设备信息管理四大功能模块,能够及时报警关键部件温度异常及振动异常,诊断出振动筛的典型故障,有效保障设备稳定可靠运行。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-04-28
    • 文件大小:234496
    • 提供者:weixin_38578242
  1. SITRANS LG240 四线制 Modbus, PFA 涂层的棒型和绳型测量探头 - 操作说明[手册].pdf

  2. SITRANS LG240 四线制 Modbus, PFA 涂层的棒型和绳型测量探头 - 操作说明[手册]pdf,目录 1关于本文献资料 1.1功能 1.2对象 13使用的标记 2为了您的安全 2.1获得授权的人员. 2合规使用 2.3谨防错误使用 般安全提 566666 2.5CE认证 26 NAMUR推荐… .6 3产品说明 31结构 32作业方式 33包装、运输和仓储 789 34附件与备件 10 4安装 4.1一般提示 4.2安装提示 11 5与供电电源和总线系统相连接 51准备接线 1
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-10-31
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:weixin_38743737
  1. 罗克韦尔自动化 集成的状态监测解决方案(中文).pdf

  2. 罗克韦尔自动化 集成的状态监测解决方案(中文)pdf,罗克韦尔自动化 集成的状态监测解决方案(中文)服务 远程诊断 培训服务 综合服务 远程诊断是一种狙特的服务方式,即便是最好的工具,如果让一个新于使 开展有效的状态监测工作足您改善设备它使您能够用最少的人力物力投入来得用也不会产生满意的结果。这种事例在 可靠性,提高劳动生产率,实现企业经到状态监测结果 生活中随处可见,而在当今的工厂开辰 营目标的重要保障。 状态监测工作时尤为突出。毫无疑问 利用互连网及专业化的状态监测工程师,您需要最好的工具,
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-10-19
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:weixin_38744207
  1. 典型振动故障的诊断

  2. 支承松动的典型故障,松动的故障特征机理和特点,包含实例,对机械松动故障的故障诊断有很大意义
  3. 所属分类:制造

    • 发布日期:2012-03-26
    • 文件大小:438272
    • 提供者:mengzhipeng
  1. 设备精密点检方法在国华准电的应用

  2. 振动值异常是大型旋转机械常见故障,振动故障诊断对于设备的长期稳定运行尤为重要。本文在神华内蒙古国华准格尔发电有限责任公司(以下简称"国华准电")借助CSI 2130振动分析仪对主要辅助设备开展状态检修工作过程中,对典型振动异常通过劣化趋势、频谱分析,并结合辅机结构类型和现场布置特点,准确判断了振动发生的原因,消除了设备隐患。事实证明,设备精密点检方法在振动故障诊断分析中效果明显,可为实施状态检修和优化检修提供服务。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-06-22
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38632046
  1. 田湾核电站旋转机械振动管理

  2. 振动故障是旋转机械设备常见的一种故障,危及到设备的安全稳定运行。因此,在大型发电厂的运行过程中,对设备振动状态的监测及治理尤为重要,振动管理就是监测和治理振动的有效手段之一。围绕田湾核电站旋转机械振动监测系统的建立和应用,阐述了振动管理现状,包括振动限值、振动监测指标、年度监测统计以及故障类型分类。通过典型故障案例分析,介绍了应用振动诊断技术在解决田湾核电站发生的旋转机械设备振动超标故障中的应用。由于采用该诊断技术,保证了旋转设备的安全、可靠运行。最后,结合田湾核电站几年运行经验,提出了后续振动
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-06-21
    • 文件大小:654336
    • 提供者:weixin_38719890
  1. 煤矿通风机轴承振动故障诊断技术的研究及应用

  2. 介绍了基于共振解调技术的滚动轴承故障诊断原理及方法,并研究了煤矿通风机典型故障的轴承特性振动频率。通过采集振动信号和频谱分析,有效、可靠地诊断出某矿通风机轴承的故障、类型和部位,及早发现了故障,避免了事故进一步恶化的危险。案例分析证明了共振解调技术在滚动轴承故障诊断中的可行性。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-07-01
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38709100
  1. 典型振动故障的诊断

  2. 兖州矿业(集团)公司济宁二号煤矿通过对旋转机械转子进行振动测试分析,准确诊断机组故障。①转子不平衡。选煤厂2#鼓风机转子振动值逐渐接近报警值。测试表明:振动以工频为主,其他频率振动幅值很小,初步诊断为机组不平衡故障。解体后发现电机叶片多处被打伤,破坏了电机转子动态平衡;②
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-06-30
    • 文件大小:100352
    • 提供者:weixin_38704565
  1. 基于小波包和距离判别法的滚动轴承故障诊断

  2. 将小波包分析与距离判别分析法相结合的方法应用于滚动轴承故障诊断问题中。利用小波包分析技术提取了滚动轴承典型故障的振动加速度信号的状态特征向量,选用此特征向量作为距离判别分析模型的判别因子,以滚动轴承故障实测模拟数据作为学习样本进行训练,通过分析计算,建立了相应线性判别函数,并利用回代估计方法进行检验。研究结果表明:这种新模型判别能力强,交叉确认估计的误判率为0,不需要优化网络结构,是解决滚动轴承故障诊断的一种有效方法。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-06-29
    • 文件大小:338944
    • 提供者:weixin_38518722
  1. 基于FM~mlet变换与非负矩阵分解的轴承故障诊断

  2. 针对轴承振动信号的非平稳特征和现实中难以提取故障参数的问题,提出一种基于FM~mlet变换与非负矩阵分解算法(NMF)的轴承故障诊断方法。采用FM~mlet变换对轴承振动信号进行时频分析,能较好匹配信号的线性和非线性时变成分。在此基础上,引入非负矩阵分解计算特征参数,实现了轴承振动谱图像的自动诊断。将该方法应用于轴承4种典型工况的故障诊断实例中,结果证明了方法的有效性。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-07-04
    • 文件大小:316416
    • 提供者:weixin_38607864
  1. 电动机联接性故障诊断方法及其应用

  2. 针对电动机联接性故障特征识别困难的问题,阐述了不对中故障、联接螺栓松动故障、基础刚度不足故障这3种典型电动机联接性故障的数学模型及其频谱特征,提出了利用经验模式分解方法对电动机的振动信号进行滤波处理,根据故障特征频率得出诊断结果。现场应用结果验证了该方法的有效性。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-07-17
    • 文件大小:224256
    • 提供者:weixin_38696590
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