旋转机械振动状态监测与故障诊断系统

本文是作者在使用和调研的基础上,对用于旋转机械状态监测和故障诊断仪器系统作的综合评介。文中对监测和诊断系统按功能和构成作了分类,提出了根据被监测对象的重要性来选用监测系统的原则。接着按四种类型,详细介绍了各自的主要功能、系统原理框图、使用情况以及国内外生产情况。

基于LabVIEW的旋转机械振动状态监测及故障诊断系统设计

采用虚拟仪器技术对旋转机械的振动信号进行数据采集以及状态监测,并通过运用数字信号分析方法对转子振动信号进行分析,通过分析其绘制的图谱实现对旋转机械的故障诊断。

浅谈油田机械设备状态监测与故障诊断技术

油田机械设备在石油开采过程中起着至关重要的作用。现代的油田机械设备状态监测与故障诊断技术采用了各种先进的传感器、数据采集系统和智能分析算法。通过实时监测设备的振动、温度、压力、电流等参数,结合数据分析和机器学习技术,可以准确判断设备的运行状态,并及时发现潜在的故障和异常。这些技术的应用使得油田机械设备的状态监测和故障诊断变得更加智能化和自动化。它们可以实现设备状态的实时监测和远程诊断,减少了人力资源的投入和巡检的频率,提高了监测的准确性和效率。基于此,本文就油田机械设备状态监测与故障诊断技术进行了探究,希望能为相关人员提供借鉴。

工程机械的状态监测与故障诊断技术

本文深入探讨了工程机械状态监测与故障诊断技术的最新发展。针对工程机械在运行过程中可能遇到的各种故障,提出一种基于数据驱动和机器学习的先进监测系统。该系统通过实时采集并分析工程机械传感器数据,利用深度学习模型进行故障诊断,提前发现并预防潜在故障。本文介绍了该系统的设计框架和关键技术,包括数据预处理、特征提取以及故障诊断模型的建立。

石油机械设备状态的故障监测诊断系统构建研究

石油机械设备在石油工业中具有举足轻重的地位,其运行状态直接影响生产效率和安全。然而,石油机械设备在长时间运行过程中容易出现故障,这不仅会影响生产效率,还可能对设备造成损坏,甚至引发安全事故。因此,对石油机械设备的状态进行实时监测和诊断显得尤为重要。研究了石油机械设备状态监测诊断系统的构建,旨在为石油机械设备的状态监测诊断提供一种有效的解决方案。

煤矿机械设备状态监测与故障诊断方法研究

煤炭资源作为国家发展的重要战略物资,不仅对国家工业化建设发挥了重要的作用,同时,在发电、民生领域也有不可估量的作用。在传统煤炭资源开采过程中,由于各种机械设备性能落后、安全性差,导致施工过程存在着较大的安全隐患。在现代化发展背景下,要不断加强机械设备的性能参数和安全运转,通过开展有效的状态检测和系统维护保养,可以及时发现设备在运转过程中所存在的质量问题和安全隐患,从而做好各种安全防护措施,可以有效保障工作人员的生命安全,全面推动煤炭行业的高质量发展。基于此,本篇文章对煤矿机械设备状态监测与故障诊断方法进行研究,以供参考。

风力发电机组振动状态监测与故障诊断

风力发电机组作为风力发电的核心设备,其安全可靠运行对于整个风电场的稳定发电十分重要。而振动作为一种常见的机械故障信号,可提供设备运行状态的重要信息。因此,对风力发电机组振动状态进行监测和故障诊断具有重要的意义。文章旨在研究风力发电机组振动状态监测与故障诊断方法,通过对振动信号的监测和分析,实现对风力发电机组设备运行状态的实时监测与故障诊断,提高风力发电设备的可靠性和安全性。

机械设备的状态监测与故障诊断——第三讲 机械设备振动监测系统

机械设备振动监测系统是机械设备状态监测和故障诊断普遍采用的方法,这一方面是由于机械设备振动现象包含着许多机械设备状态信息,另一方面则因为机械振动检测技术是一项十分成熟的、应用方便的检测技术。本文着重介绍了机械设备振动监测系统的组成,测试用传感器及其仪表的特性和应用,以及常用的机械振动信息记录仪和分析仪。

基于人工智能算法的风电机组状态监测和故障诊断技术研究综述

随着我国风电产业高速发展,风电机组服役时间延长,故障率和运维成本随之增加。利用人工智能算法对风电大数据进行数据挖掘,实现风电机组的状态监测与故障诊断,对风电产业提质增效具有重要的现实意义,近年来逐渐成为研究热点。文中介绍了风电机组数据采集与监控(Supervisory Control and Data Acquisition, SCADA)系统和振动信号数据的特性,阐述了风电机组状态监测和故障诊断智能算法的框架,归纳总结了相关研究成果,并对风电机组状态监测和故障诊断技术所面临的挑战和发展趋势进行了展望。

大型旋转机械状态监测与故障诊断研究进展

分析了旋转机械状态监测与故障诊断研究的重要意义。提出了一种由状态监测与故障诊断理论和方法、状态监测与故障诊断关键技术、状态监测与故障诊断系统、状态监测与故障诊断工程应用四个方面相互支撑的旋转机械状态监测与诊断研究的体系架构，给出了一个超超临界汽轮发电机组状态监测与故障诊断系统研究的实例。分别综述了大型旋转机械状态监测与故障诊断的理论和方法、关键技术、应用系统研究及其工程应用的进展，提出了对于旋转机械状态监测与诊断研究的思考与建议。

振动监测与现代造纸机械故障诊断技术的发展

利用振动信号对机械设备进行状态监测和故障诊断方面的研究不断深入,其应用价值愈显重要,并迅速得到推广。文章就振动监测的起源、振动监测技术及其在机械故障诊断中应用的各个主要发展阶段进行了回顾、归纳和总结;在此基础上,阐述了振动监测与机械故障诊断技术在现代造纸机械中的应用及其研究概况,提出了造纸机械振动监测与故障诊断技术的发展趋势及研究方向。

机械设备状态监测及故障诊断综述

在概括了我国机械设备状态监测及故障诊断技术的研究现状和存在问题的基础上 ,早期发现故障及原因 ,展望了机械设备状态监测及故障诊断技术的发展前景和途径。

旋转机械在线状态监测与故障诊断系统

以D350煤气排送机为研究对象,研制开发了一套旋转机械在线监测和故障诊断系统。重点介绍了该在线监测和故障诊断系统的总体结构和各子系统工作原理,详细分析了实现该系统功能的关键技术。

机组群振动状态实时监测故障诊断网络和远程传输系统技术研究

介绍已投入运行的、连接6台大型机组的实时数据管理、分析和故障诊断网络及远程传输系统和该系统软硬件研制中突破的多项关键技术，并简述系统实际运行的基本情况及需要修改完善的方面。该系统对大型机组群的安全运行和提高现代化技术管理水平有直接的意义。

旋转机械状态监测与故障诊断系统

介绍了一种旋转机械状态监测与故障诊断系统。该系统主要采用了基于转子轴心轨迹测试和分析 ,以一、二和三阶正、反进动量为特征量的监测、诊断方法。系统还保留了频谱分析功能 ,测试的各阶频谱分量 ,可与正反进动量相辅用于故障的监测、诊断。文中阐述了系统的工作原理、构成及特点、监测功能和监测实例等。

时频分析在旋转机械状态监测及故障诊断中的应用

本文简要介绍了时频分析方法的发展及其在旋转机械状态监测、故障诊断领域中的应用。并以一个实际监测系统为例，对其检测信号应用时频分析的方法进行了数据处理，对用传统傅立叶变换处理的结果与采用时频分析方法处理的结果进行了对比分析．

旋转机械机组群状态监测与故障诊断系统关键技术研究

研制开发了一套针对旋转机械机组群的状态监测与故障诊断系统,充分考虑了实际应用中环境的复杂性,采用的针对性措施保证了系统较高的适用性。所开发的系统进行了实验室验证。实验结果表明,系统达到了机组群状态监测与故障诊断的要求。

机械设备振动监测与故障诊断的发展与展望

本文对机械设备振动监测和故障诊断技术的组成、功能及其发展进行了综述，主要介绍振动测试、特征提取、状态识别及其装置的发展，并展望它们的发展趋势。

叶轮机械叶片状态监测与故障诊断的现状与发展

文中介绍了叶轮机械叶片状态监测与故障诊断的现状与发展情况,重点阐述了一种新的监测诊断方法———叶间状态参数法。并说明了该方法的思路、原理及诊断过程。

基于嵌入式系统的工程机械液压系统在线状态监测与故障诊断

为了提高工程机械液压系统的使用效率和可靠性,提出了一种基于嵌入式系统平台在线状态监测与故障诊断系统。该系统充分发挥PC104嵌入式计算机低成本、高可靠性等优势,利用工程机械上多种可以测取的信号,将神经网络与专家系统相结合,可实现工程机械液压系统的状态报警和故障诊断。本文详细讨论了系统的硬件构成和软件结构以及系统的工作流程。