基于信息融合的机械故障诊断技术研究

从信息论角度证明了多传感器信息融合诊断系统的输出可以获得比单个传感器更小的不确定度,依据所诊断对象的特性综合利用各类信息源诊断信息,可以获得比传统机械故障诊断方法更有效、更准确、更可靠的诊断结果。构造了信息融合故障诊断系统的框架,通过对当前国内外信息融合诊断技术应用实例的分析,证明了所提出的信息融合诊断系统框架的正确性,并进一步提出了今后多传感器信息融合诊断技术的主要研究发展方向。

AYAY7-41№56A型离心风机匹配消声器分析

为了降低离心式风机的噪声,首先分析了AY7-41N056A型离心式风机的噪声特性,确定了风机的频率范围为250~8 000Hz时的声能占总声能的72%,且噪声的频率峰值为1 000Hz;接着采用有限元模态分析确定柱状壳体结构消声器不会产生共振现象;最后采用噪声测量系统对五种阻性消声器分别进行了倍频程分析和总声级比较,分析结果表明,当采用第五种消声器时,对AY7-41N056A型离心式风机降噪效果最好,在距离消声器1米处,噪声总声级降低了约8.27d B(A)。此时风机的主要噪声频率为250~8 000Hz,此频率范围的声能约占总声能的66.2%。

基于Matlab的音频数据采集系统的分析与评价

介绍了两种采集音频信号的方法,一种是基于声卡和Matlab的音频信号数据采集系统,该方法具有价格低廉,简单易行的优点;另一种是专业音频信号数据采集系统。实验结果表明,基于声卡和Matlab的音频信号采集系统精度低,可靠性差;小型风机噪声信号的主要频率段是100~200Hz,电视节目音频信号的主要频率段是300~700Hz。

钢厂噪声特性分析

为了研究钢厂噪声污染情况,采用噪声测试系统对钢厂内各个主控室和质量检测车间、炼钢车间、轧钢车间各个设备的噪声进行了信号数据采集,采样频率为44,100 Hz,通过FORTRAN编程计算处理最终得出噪声信号的倍频程图和总声压级,分析确定出各个设备噪声的频率分布规律。实验结果表明,质量检测车间的砂轮切割床、炼钢车间的RH炉和轧钢车间的矫直工艺流程噪声最大,噪声强度分别达到了98.46 dB(A)、101.04 dB(A)和100.44 dB(A),噪声主要频率范围分别为250~8000 Hz、1000~16,000 Hz、250~8000 Hz,占总声能的比例分别为76.56%、64.68%、76.67%。钢厂各个休息室中连铸主控室的噪声最大,总声级达到了87.54 dB(A),主要噪声频段为63~2000 Hz,占总声能的73.09%。因此,应对三个车间和主控室设计降噪方案,在车间内保证工人作业时佩戴隔音耳塞,在主控室内安装隔声墙,隔声窗等。

乳化液泵站故障诊断发展综述

总结当前乳化液泵站监测与故障诊断的研究现状及存在的问题,结合乳化液泵站自身特点,指出现代信息处理与分析技术的综合应用、监测与故障诊断系统的智能化、远程网络化及监测与故障诊断仪器的虚拟化是乳化液泵站监测与故障诊断系统的研究发展方向。