基于机电一体化技术的化工设备振动故障检测方法

在化工设备的日常运行中,振动问题是常见的故障源,这些振动故障可能由设备不平衡、部件错位或轴承损坏等多种因素引起。为了及时发现并修复这些故障,振动故障检测技术显得尤为关键。其中,机电一体化技术通过集成传感器、执行器及控制系统,提供了一种高效的故障检测与诊断方法。该技术不仅可以实时监控设备状态,还能通过先进的信号处理技术,精确分析振动数据,从而有效识别出具体的故障类型。文章围绕化工设备的振动故障检测问题,详细介绍了基于机电一体化技术的故障检测系统设计及实现过程,从系统总体结构设计、数据采集与分析,到故障诊断的各个环节进行了深入探讨,并通过实例验证了方法的有效性。

基于多重分形的旋转机械振动故障检测方法

为获取更加准确的旋转机械振动故障检测结果,提出基于多重分形的旋转机械振动故障检测方法。通过建立旋转机械振动信号采集模型,获取振动信号,采用小波域维纳滤波算法对振动信号去噪处理。分析不同条件下的振动数据,同时引入多重分形方法提取旋转机械振动信号故障特征,通过核模糊C均值聚类算法区分正常信号和故障信号,最终实现旋转机械振动故障检测。实验结果表明,所提方法进行旋转机械振动故障检测率较高,漏检率较低,检测时间较短,可以快速准确地完成旋转机械振动故障检测。

量子超球神经网络在振动故障检测中的应用

提出了一种基于量子超球神经网络的液体火箭发动机振动故障检测方法,采用可变量子超球代表发动机工作模式,自然地提供了反映故障程度的概率幅;网络的离线学习算法可以从训练样本中自动提取发动机振动知识,监测算法不仅能正确预报故障,还能在线学习新的振动信息。试验数据检验结果表明:量子超球神经网络可以成功用于液体火箭发动机振动故障检测。

一种轴承转子系统振动故障检测装置设计

本文以轴承转子系统为研究对象,介绍了目前常见的轴承转子系统故障检测的缺点或不足.针对这些缺点或不足,从轴承转子系统故障检测要求出发,利用CAD制图软件为平台设计出一种轴承转子系统振动故障检测装置,并介绍了其工作原理和主要组成零部件.最后从技术、结构、操作性等方面对轴承转子系统振动故障检测装置进行可行性分析.结果表明,该装置具有很高的实用性和可行性.

海上风力发电机组振动故障检测方法设计

当前海上风力发电机组振动故障检测方法,无法及时获取设备故障发生的时间与设备故障状态。文中详细分析海上风电机组的构成与造成故障的原因,并分析不同机组设备发生故障的概率,以此为基础,设计海上风力发电机组振动故障远程检测系统,通过现场布置机组设备实时监测设备并配合远程故障检测决策模型,实现机组振动故障现场信息采集与后台振动故障检测。

印刷机收纸链条纵向振动故障优化检测仿真

对印刷机收纸链条纵向振动故障检测,能够有效保证印刷机的正常工作。对收纸链条纵向振动故障的检测,需要对故障样本域的边界支持向量进行提取,构建故障检测的样本集,完成印刷机收纸链条纵向振动故障的检测。传统方法对印刷机振动信号进行去噪,对信号特征向量进行提取,但忽略了构建故障样本集,导致检测精度偏低。提出基于模糊K近邻支持向量机数据描述的印刷机收纸链条纵向振动故障检测分析方法,对单纸张印刷机收纸链条运行状态信号的瞬时频率进行分析,并通过固有模态函数对信号进行分解,通过核变换的方法将印刷机收纸链条纵向故障样本映射到高维特征空间,对不平衡故障样本域的边界支持向量进行提取,构建振动故障检测的样本集,从而完成印刷机收纸链条纵向振动故障检测。实验结果表明,所提方法能够准确对故障进行识别检测,且故障分析的及时性较好。

矿山机电提升系统罐笼故障检测方法研究

通过对矿山机电提升系统常见故障类型进行分析,提出了一种基于谐波振动特征的提升系统罐笼故障检测与诊断技术,通过对总体方案和硬软件系统进行设计。经煤矿现场应用表明:该诊断方法故障识别准确度≥95.8%,误警率<4.2%,故障识别精度大大提高。

电机械制动系统主轴振动轴心轨迹提纯

根据电机械制动系统原理和相似缩比理论搭建了制动系统实验台,针对系统主轴在运行过程中产生的振动干扰问题,采用轴心轨迹进行振动故障检测与分析。基于EEMD算法与相关能量运算理论,采用LABVIEW与MATLAB混合编程技术设计了电机械制动系统振动轴心轨迹提纯程序。通过加入噪声的函数模拟不平衡故障实验,导入程序提纯重构信号能够绘制椭圆形轨迹,得到EEMD与相关能量理论能够对信号进行降噪提纯的结论。随后进行转子不平衡故障实验,激光位移传感器采集的X轴与Y轴信号通过程序进行降噪提纯后得到相关系数与能量系数均最高的重构信号,重构信号绘制的轴心轨迹清晰可见,同原始信号轴心轨迹对比可知,所设计的LABVIEW程序搭配激光位移传感器及采集卡能够有效检测所搭建的电机械制动系统主轴振动故障信息。

基于蚁群算法的小波降噪双阈值优选方法

将相关性分析方法和阈值降噪方法相结合,提出了一种基于蚁群算法的小波降噪双阈值优选方法.首先根据噪声的分布特点确定合理的寻优区间;然后根据信号和噪声的小波系数自相关系数的不同特点确定优化目标函数;最后利用蚁群算法在寻优区间内搜索最优上下阈值.仿真和压缩机振动故障检测的实际应用表明,该方法能够选择最优降噪阈值,有效去除噪声.