汽轮机故障在线智能诊断系统

叙述了汽轮机故障诊断系统的应用必要性。根据系统功能,采用了分布式上下位机网络结构,给出了硬件设备的组成,上下位机之间以RS 232协议通信。提出了系统诊断的总体结构和诊断流程;讨论了反向传播神经网络和专家系统这两种诊断算法的诊断原理与诊断流程;探讨了BP网络激活函数的改进;介绍了应用于汽轮机几种典型故障的情况;编制出了具有丰富功能的上位机诊断软件。在转子模拟实验台上进行的实验表明,该系统稳定可靠,有较好的使用价值。

变压器油中气体在线智能诊断系统

本文介绍基于人工智能理论中的模糊数学和神经网络理论建立起来的变压器油中气体在线智能诊断系统 ,该系统不仅能够利用模糊数学理论来解决变压器故障诊断时出现的复杂性、经验性和模糊性等问题 ,还能利用 BP神经网络的良好模式分类能力和自学习功能来不断的提高整个系统的故障诊断精度 ,从而有效的克服了以往采用单一方法进行诊断时所固有的诊断出错或诊断结果不全面的问题等缺点。并被应用到现场中 。

振动筛负载工况在线智能诊断系统的研发

为了能够实时了解筛机工况,及时发现潜在的问题,分析了筛机的工作原理及常见故障,从智能诊断系统的机理研究、试验分析、在线监测和系统构建四个方面开展工作,采用高密度多通道同步数据采集卡实时收集筛机的实际工况,实现了多状态参量同步采集功能,最终构建了振动筛负载工况在线智能诊断系统。该系统以振动筛个体的历史监测数据为依据,通过建立具有自学习能力的非线性报警阈值,以适应不同振动筛或者同一振动筛维修前后的工况改变,提高报警的准确性,进而有效避免安全事故,延长无故障生产周期,减少设备维修成本,减少因设备故障突然停机而造成的经济损失,提高生产效益。

基于层次聚类推理的在线品牌诊断研究及其服装系统实现

本文从服装品牌在线评估与诊断的实际需要出发,研究了面向服装品牌的在线诊断评价体系,给出了在线品牌诊断模型,提出案例推理与规则推理相结合的一种层次聚类推理方法,并根据品牌诊断流程和映射算法设计了品牌诊断推理机制,给出了一个服装在线品牌诊断系统的实现。

压缩机气阀的故障诊断

从活塞式压缩机气阀工作原理及运动规律入手，通过采集表征气阀故障的压力、振动频率、幅值等参数对气阀故障诊断系统进行分析，并用实物失效分析结果对理论分析结果进行修正，从而从理论上论证压缩机气阀在线故障智能诊断系统的可行性。