针对磨床工件加工产生的剧烈颤振及噪声会导致磨床其他零部件出现故障损坏等问题,提出了一种基于经验模态分解(EMD)、Hilbert变换(HT)以及支持向量机(SVM)的磨床振动故障监测方法。首先,利用传感器采集磨床振动信号,对信号进行降噪预处理;然后,将处理后的信号进行经验模态分解,并计算出有效的固有模态分量函数(IMF);再利用Hilbert变换计算出分解信号的能量分布和实时方差,并用信号的主频率带组成特征向量;最后,采用支持向量机算法进行样本分类识别训练并与BP神经网络识别方法进行对比。试验结果表明,该故障监测方法对磨床振动故障监测信号具有很好的判别效果。

为准确地监测工业管道中波纹补偿器的故障情况,改善传统人工监测方式的弊端,设计了一种基于图像处理的波纹补偿器故障监测系统。该系统利用温度传感器、压力传感器、工业CCD相机对其相关信号进行采集,通过MATLAB平台对所获得图像信息进行处理,实时计算出此刻波纹补偿器整体轴向尺寸以及相邻波纹间的轴向尺寸,然后将所测得的温度、压力以及各轴向尺寸数据存储并在用户界面显示。实验结果表明,所设计的故障监测系统能够最大程度地实现对波纹补偿器的安全监测,对于保证波纹补偿器平稳工作、维护生产全具有重要意义。

液压系统因其广泛的工艺适应性和较强控制性能等优点,在船舶甲板机械的操纵和控制中应用较为广泛,比如舵机、锚机、绞车、起货机和舱口盖等。但因其工作环境比较恶劣,容易受到温度变化、盐分侵蚀、灰尘侵入等因素的影响而发生故障,漏油是液压系统较为常见的故障之一,且泄露位置较为隐蔽,情况复杂,是液压系统故障诊断和维护保养的重要难点。从液压系统漏油故障的原因入手,有针对性地提出漏油故障的处理措施,为了降低故障发生率,建立液压系统漏油故障监测诊断系统,可减少因漏油造成的海洋污染,进一步提升船舶航行的安全性和可靠性。

介绍了一种离线往复机械监测分析仪及其主要功能,并通过一个往复式压缩机故障监测分析实例,介绍了该分忻仪的实际应用.

变电站的直流电源是保证继电保护及自动化装置和断路器正常工作的关键设备。优质、可靠的操作电源是电力系统得以正常运行的重要保证，其稳定运行对防止破坏性事故扩大和设备严重损坏至关重要。但是，运行中的个别蓄电池因干涸发热、极板老化、漏液、欠充、过放、内阻增大、容量降低、爆炸等原因，很快就会失效，还会因腐蚀造成蓄电池之间的连接导线接触不良、断线。由于不能及时发现，经常造成电网事故扩大。为此，我们研制了BT系列蓄电池在线监测仪，从而有效地防止了上述事故的发生。

面向海上浮式生产储油卸油装置(FPSO)液压潜液泵监测与故障预警需求,基于液压潜液泵系统FMECA分析结果,确定了潜液泵系统失效原因,并开发形成了监测方法,构建了智能化监测硬件系统和软件系统,通过实船验证可以有效地进行潜液泵系统状态监测和故障预警,为用户降低了维护成本。

为获取并分析轧机齿轮箱工作时的机械振动信号,以进一步研究并判断齿轮箱健康状况,从实际出发,设计一套适合轧机齿轮箱机械振动检测的装置。对轧机齿轮箱运行过程中产生的振动信号进行采集,利用振动信号分析技术分析齿轮箱运行状态。分析典型的高线轧机齿轮箱失效的振动特征以及特征频率计算;分析并设计轧机齿轮箱振动检测系统,包括监测系统总体连接、振动测试点的分布、传感器的选择等;通过实验测试该监测系统的功能。结果表明:该系统能

油料发射光谱技术已经广泛地应用于油液监测中。文中针对某型船下水时间不长的使用现状通过独立分量分析分离柴油机在稳定磨损下油液中所含主成分的相似性信息并运用光谱界限值方法对主要设备的监测数据进行了分析建立了设备的光谱... 展开更多

主元分析(PCA)是一种利用数据之间相依性建立系统低维模型的方法该方法将高度相关的过程数据投影到低维空间并保留原有的有用信息。本文将主元分析方法引入到液压系统的泄漏检测中与传统的故障检测方法相比主元分析方法采用HotellingT2和Q统计作为故障检测的依据具有不依赖过程数学模型的特点。基于多维数据驱动的PCA方法建立液压泄漏监测装置并将该装置应用到宝钢二期煤焦推焦机液压系统当中结果表明泄漏监测系统能够及时、准确地发现系统泄漏故障。

针对液压泥炮系统泄漏量小、故障频发的特点，将主成分分析（PCA）方法引入到液压泥炮系统的泄漏检测中．与传统的故障检测方法相比，PCA方法采用Hotelling T^2和Q统计作为故障检测的依据，具有不依赖过程数学模型的特点．基于多维数据驱动的PCA方法，建立了液压泄漏监测装置，利用核密度法生成T^2和Q两个统计量的联合置信空间，提高了系统泄漏故障诊断的正确率．将该装置应用到宝钢三号高炉泥炮系统中，结果表明，泄漏监测系统能够及时、准确地发现系统泄漏故障．