机电设备中智能故障检测诊断技术的运用

以水利工程机电设备智能故障检测诊断技术为研究对象,通过DBN开展机电设备故障识别分类。介绍了DBN结构的运行原理及操作流程,基于水利工程机电设备特点,以KPCA—DBN模型为依托,以实验验证的方式开展水利工程机电设备细化故障诊断计算。基于KPCA—DBN模型数据进行机电设备运维管理,按照科学的运维管理流程强化管理质量。为进一步验证机电设备智能故障监测诊断的可靠性,以水利工程滚动轴承设备智能故障检测诊断为例,获取滚动轴承故障诊断实际应用数据,对故障结果数据进行分析,以提升水利工程机电设备故障的处理效果。

基于压电阻抗的设备结构健康智能诊断

利用压电陶瓷 (PZT)智能材料作为驱动源产生的波动信号 ,结合人工神经网络控制方法对设备及结构进行健康智能诊断 ,并通过实验对结构缺陷进行了健康智能诊断 ,证实了这种方法的可靠性。

基于资源节点的设备监测诊断网络系统结构模式与实现技术

提出一种基于资源节点的设备监测诊断网络系统结构模式,系统中各功能模块以资源节点的形式分布在 Internet 上,可由技术力量相对雄厚的专门诊断机构和单位分别进行开发和维护,为形成一种专业化的“松散联合”的合作模式奠定技术基础。

基于丝传动技术的乳腺X射线诊断设备的C形臂回转结构设计

本文针对乳腺X射线诊断设备提出了一种基于丝传动技术的C形臂回转结构。该结构采用具有蜗轮蜗杆减速器的直流电机实现成像托盘等轴回转,通过电磁制动器实现C形臂与成像托盘的整体回转和C形臂独立回转两种模式的切换。丝传动系统中,钢丝绳始终在所需预紧力状态下运行。在对钢丝绳进行调节的过程中,该结构采用三级固定及粗细调结合的调节方式,可确保系统的安全性能,提高系统的调节精度,使得系统结构紧凑,易于安装调节。该结构相较于传统的C臂回转传动机构,具有结构紧凑、传动简单、效率高等优点。

基于Internet的设备远程故障诊断中心体系结构的研究

介绍了基于Internet的设备远程故障诊断中心的Browser/Server的体系结构、构成设备远程故障诊断中心的基本框架 ,并阐述了该Browser/Server体系结构下系统主要功能模块 ,同时指出了设备远程故障诊断中心的重要性与待解决的关键技术。

设备结构图通用平台在故障诊断系统中的应用

随着计算机技术的快速发展和广泛应用,远离高危、高噪现场进行设备故障诊断检测及维修成为可能。通过对新兴的基于Internet/Intranet的设备远程实时监测诊断系统的关键技术的深入分析研究,基于Windows平台开发出了远程设备诊断系统的设备结构图自动生成通用平台,此平台可模拟仿真各种机械设备,为技术人员对各种大型设备进行及时监测、诊断提供了一个平台,使技术人员远离机械设备进行实时跟踪监测,及时发现并排除问题成为现实。

设备与结构故障智能诊断研究

综述了近年来人工神经网络技术在机械设备故障诊断和结构损伤识别中应用的主要研究成果。分析了神经网络在故障诊断中存在的问题和改进方法,总结了基于神经网络的结构损伤识别中各种输入参数的选取及其优缺点,对基于神经网络的智能诊断的发展趋势进行了展望。

一种基于设备结构的振动故障诊断专家系统

根据设备种类的多样性及振动故障诊断专家系统诊断对象范围窄的特点,研究了基于设备组成结构的多征兆模糊产生式规则的诊断知识表示,和以关系数据库为基础的知识库建立与维护机制,通过ADO技术实现对知识库的访问和推理,并开发基于设备结构的振动故障诊断专家系统。应用表明,系统具有构造简单,推理效率高等优点,有效地提高了机械设备故障诊断专家系统的适应性和通用性。

基于云加端的机电设备故障维修诊断技术

该文主要探究云加端SVM模型在机电设备故障诊断中的应用。该文首先介绍云加端SVM模型的整体架构,并从原始数据获取、特征数据提取与降维处理及故障诊断算法等方面,概述该诊断技术的应用流程。随后将该文设计的基于并行流水线结构的云加端SVM模型与传统顺序结构云加端SVM模型进行准确度和实时性对比实验。结果表明,该文设计的云加端SVM模型经过在线学习后,故障诊断准确率提升到96.50%,单位时间内故障诊断效率是传统模型的4倍,可满足故障实时诊断的需要。

电力设备的远程监控与故障诊断系统探析

随着远程监测与故障诊断技术的应用,越来越受到各方面的重视,其应用的范围也越来越广。在此基础上,电力电子设备的监测和故障诊断系统的网络化、实时性和通用性得到了极大的改善。电力设备一旦发生故障,将会严重地影响到人们的日常工作和生产。所以,对电力系统的日常维护与故障诊断是非常必要的。传统的故障诊断方法主要是依靠手工的经验,其诊断效率很低,利用计算机技术和电子信息技术,可以实现对电力设备的远程监测和故障的自动巡检,既可以减少工作人员的工作负担,又可以提高故障诊断的效率,确保电力设备的稳定、安全。

第七届“利用金属磁记忆诊断设备和结构”国际科学技术研讨会

“利用金属磁记忆诊断设备和结构”研讨会于2013年2月19日至21日在莫斯科举行。会议由动力诊断有限责任公司（EnergodiagnostikaCo．Ltd．）倡议，俄罗斯焊接科学一技术学会（RwS），风险控制、工业安全、监控科学一工业学会（SIURISCOM），俄罗斯联邦技术调整和计量署第123技术委员会，工业安全领域跨区合作非商业性自治联盟（SRONP“MEZHREGIONPB”）支持举办。

用于检测设备结构老化的超声波仿真诊断技术

近年来，由于设备结构老化引起的破坏事故时有发生，使得设备结构老化诊断技术成为技术人员的研究重点。在众多设备结构老化诊断技术中，由日本三菱电机株式会社研发的超声波仿真诊断技术是一大亮点。

设备故障基于图论的层次诊断模型研究

提出了一种基于图论方法的设备故障诊断模型，可以克服通常产生式系统知识获取的困难以及一般基于模型系统过分依赖于定性描述的不足。文中详细讨论了基于图论的设备建模方法和层次分解技术，借助于矩阵分析技术，提出了具体的诊断算法．

基于互联网的设备远程监测诊断技术

本文综合分析了设备远程监测诊断系统的主要技术和远程监测诊断系统的网络体系结构 。

制造企业基于Internet的设备远程诊断与维护系统研究

介绍了一个用于汽车发动机自动生产线的远程监控与诊断系统的结构与功能 ,对系统实现的有关关键技术进行了探讨 ,并给出了运行实例。

电力电子设备远程监控与故障诊断系统设计(英文)

针对电力电子设备中监控与故障诊断实时性要求高、数据传输量大、诊断原因复杂的特点，提出了一种具有强兼容性的基于工控机(IPC)和 PLC 现场控制分布式远程监控与故障诊断系统的新思路。结合电力电子技术、故障诊断技术以及网络技术，设计开发了一种三层 C/S 结构与 Internet 结合的电力电子设备远程监控与故障诊断网络系统，着重介绍了具有强兼容性的系统结构、现场监控兼容性设计、数据采集子系统和实时监控子系统等各部分子系统的设计和通信协议设计开发。

舰船机械设备远程故障诊断系统架构

回顾了设备状态监测与故障诊断技术的发展过程 ,讨论了舰船机械设备远程故障诊断系统应具有的功能 ,提出了该系统的体系结构、运行模式 。

基于dsPIC30F的电力设备诊断平台的研究

本文提出由设备网,控制网,电力以太网三级诊断网络构建电力设备诊断平台,描述了其结构和功能。详细介绍了基于dsPIC30F的现场诊断装置的软硬件结构,双CPU结构的任务模型及模拟量的采集方法;最后对诊断平台的网络接口也作了讨论。该诊断平台经过实验证明,工作可靠,满足对电力设备在线诊断的技术要求。