脉冲电磁阀的集成分类器故障诊断方法

脉冲电磁阀因具有结构简单、成本低、动作快速等优点,被广泛应用于布袋除尘领域,故其元件的健康状态对系统运行安全具有重大的意义。针对脉冲电磁阀常见故障的诊断方法展开深入研究,利用接近开关检测主阀芯开启滞后时间和保持时间作为特征后,构建Bagging-DT(RF)分类器模型进行故障诊断,通过对多种模拟故障的实验结果和多种模型的对比,结果表明,构建的Bagging-DT模型的精确率、召回率、F1值均优于其他模型,且其准确率达到86%,实现了对脉冲电磁阀5种及以上故障更加准确的预测与判断,解决了实际工作中工作人员依靠主观经验,诊断效果可信度较低的问题。

比值控制系统电磁阀故障诊断与容错控制

目的:提出一种基于数据驱动的比值控制系统电磁阀故障诊断与容错控制方法。方法:将正常信号波动变化率作为故障检测的依据,利用比值系统故障传播的滞后特性建立故障定位算法。利用故障发生前后信号的差值及比值建立故障估计算法。利用故障调节区间内的响应超调量建立故障分离算法。根据故障诊断结果重构控制信号实现容错控制。结果:该方法故障检测准确率、定位准确率和分离准确率分别为96%,98.6%和96%,故障估计误差小于0.06%,容错补偿误差小于0.5%、结论:该方法可应用于一般比值系统电磁阀的故障诊断和容错控制,对于微弱故障能实现精准诊断和逆补偿,具有实时性强、运算量少及诊断精度高等优点。

基于小波包分解与BP神经网络的制动系统电磁阀故障诊断研究

针对轨道车辆制动控制系统中电磁阀故障识别困难的问题,提出了一种基于小波包分解与BP神经网络的电磁阀故障诊断方法。该方法首先将原始信号进行小波包分解;然后对分解后的小波包系数进行特征提取;最后采用BP神经网络算法对不同故障提取出的特征进行诊断。为了验证该方法的有效性,基于Simulink进行了仿真验证,仿真结果表明:该方法通过了仿真验证,从理论上证明了该方法可行。在此基础上,进一步开展了实物验证,通过对比真实的正常电磁阀、阀芯卡滞电磁阀、弹簧失效电磁阀,实物验证结果从工程实现方面进一步说明了文中提出方法的有效性,能够实现制动系统电磁阀故障诊断。

矿用智能电动阀门关键技术与发展展望

国家近年发布智慧矿山建设指南,作为管路流体控制的关键执行部件,阀门执行器的智能化水平要求也越来越高,智能阀门是计算机科学、电子学、数字信号处理、人工智能等新兴技术与传统的阀门技术的结合。智能阀门将成为近年来阀门发展的趋势,尤其是多传感融合感知、智能化测量控制阀门。传统仪器在体积、功能、功耗等方面都存在一些不足,而智能阀门则很好地解决了这些问题,因此应用范围更为广阔。本文主要是对煤矿用阀门的智能化进行研究,并对未来的发展进行展望。

基于多特征融合的电磁换向阀故障模式识别

为提高基于驱动端电流检测的电磁换向阀故障诊断方法的可靠性和识别准确度,开展了电磁换向阀故障模式识别方法研究。提出一种基于多特征融合的方法对电流信号时频分析和时域参数的特征值提取融合;通过设计电磁换向阀驱动端电流信号的采集实验,获取电磁换向阀驱动端电流的时域信号和二阶变化率的多特征曲线,提取时域参数及二阶变化率相应频带能量作为特征值,构建多特征融合的特征向量;采用基于径向基核函数的多分类支持向量机对电磁换向阀进行模式识别。结果表明:基于多特征融合的支持向量机较基于能量特征值的支持向量机可提升8.7%的识别精度和42.11%的验证准确率。

基于小波包分解的船用柴油机燃油电磁阀故障诊断方法

为了精准识别电磁阀故障,确保船用柴油机安全、平稳运行,提出基于小波包分解的船用柴油机燃油电磁阀故障诊断方法。采用小波包分解法对船用柴油机燃油电磁阀电流信号作分解,获取其多频带特征。通过核主成分分析法对其作降维处理,完成敏感特征选择。将其作为最小支持向量机的输入,自适应蚁群优化算法通过自适应调整挥发因子、状态转移规则确定最优模型参数,实现燃油电磁阀故障的准确诊断。结果表明:故障、正常工况下的燃油电磁阀电流特性曲线存在较大差异;该方法可提取电流信号的8个频带特征、不同频带特征间差异度大;特征选择有利于提高燃油电磁阀故障辨识度。本文方法可实现燃油电磁阀故障诊断,诊断效果突出。

基于小波能量熵和邻域粗糙集的电磁阀故障诊断研究

液体电磁阀是航空变量柱塞泵系统的关键控制元件,准确诊断电磁阀的故障类型是系统安全运行的重要保证;为了对航空变量柱塞泵系统中电磁阀进行检测与诊断,提出了一种基于小波能量熵和邻域粗糙集相结合的方法;研究了液体电磁阀驱动端的电流故障特征;采用AMEsim多学科领域仿真软件建立仿真模型,分析驱动端电流与阀体位移的关系,搭建实验系统,采集正常状态和故障状态的电流信号,分析不同状态的电流特性;然后利用小波包分解重构信号,提取对应的频带能量作为特征向量;最后,引入变精度模糊邻域粗集约简算法简化数值属性,提高了系统的效率;简化的属性集用于构建决策树,经过迭代训练,该模型诊断准确率达90%,达到了预期效果,实现了对液体电磁阀的快速诊断。

电液压伺服阀故障原因和对策

电液压伺服阀作为飞机液压控制系统中的重要构件,正常工作可以保障飞机的安全飞行。为解决电液压伺服阀存在密封圈破损、阀内过滤器污染以及喷嘴堵塞或电气元件损坏等故障问题,对某个机型襟翼的电液压伺服阀控制系统中存在的故障问题展开分析。首先阐述电液压伺服阀的工作原理和结构特点,其次探究襟翼的故障现象并进行故障复现,以确定导致电液压伺服阀故障的原因,最后针对故障原因提出相应的对策,以期为电液压伺服阀的优化设计提供参考。

一种新型高压共轨喷油器高速电磁阀驱动模块研究与开发

开发设计了一种新型喷油器高速电磁阀驱动模块,并给出了软件控制策略。驱动模块具有两路完全独立的高压源,且电压峰值可调,交替工作实现多次喷射,可适应不同喷油器系统要求,驱动模块具有自诊断及故障保护功能。以驱动模块为核心的电控单元通过了电磁兼容性试验,最后给出了驱动模块充电时间及油泵台架试验结果。

基于电流特征值的高压共轨柴油机喷油器驱动电路故障诊断及补偿处理系统设计

为了满足高压共轨柴油机喷油器电磁阀的响应特性,设计了喷油器高、低电压分时驱动电路.根据驱动电路在正常情况和在各种不同故障状态下的驱动电流的特征,设计了一种基于电流特征值的电磁阀驱动电路故障诊断和补偿处理系统.试验表明:该系统能够实时地检测电磁阀驱动电路的故障,能在0.005,ms内检测出电路过载故障,并采取相应的自保护措施;补偿处理系统能根据故障自动调整喷油定时和驱动波参数等,保证故障缸和正常缸相同的喷油定时和喷油量.

基因多点交叉遗传算法在变压器故障诊断中的应用

文中提出了一种基因多点交叉遗传算法，设计了基于该遗传算法、自动调整网络参数、连接权重和偏差的最优神经网络，建立了一套集溶解气体分析(DGA)技术、遗传算法和神经网络为一体的变压器故障诊断系统。由于基因多点交叉遗传算法的全局搜索能力和神经网络的高度非线性映射属性，文中的故障诊断系统能够较好地自动识辨变压器油中溶解气体与故障的对应关系，离线试验和现场运行结果表明，该诊断系统对变压器的过热、放电和受潮等故障诊断有一定的准确性。

基于Petri网建模与FTA的动车组受电弓故障诊断

通过对CRH2型动车组受电弓结构组成、工作原理和故障模式进行分析,梳理复杂故障事件间关系,建立受电弓故障树。针对大型故障树分析中的组合爆炸和无法动态诊断的不足,将Petri网建模理论与故障树分析相结合,采用关联矩阵法求解受电弓故障树最小割集,建立其Petri网模型状态方程,通过初始状态token赋值和转移使能建立受电弓故障动态传播过程的数学表达,提高了复杂系统故障诊断推理速度和效率。最后结合受电弓故障诊断实例的应用,证明了所提算法的合理性和有效性。

高速电磁阀分时驱动电路可靠性与一致性研究

根据高速电磁阀的工作特性,提出了一种适应于高速电磁阀控制的高-低压分时驱动和诊断电路,通过试验验证了该电路的功能。在实际应用多喷油器电磁阀驱动中发现,各驱动通道回路的阻抗差异是导致各通道驱动性能不一致的重要原因。为此,在驱动电路各回路中引入定值电阻(远大于回路自身的阻抗),以弱化各驱动通道阻抗的不一致性。试验结果表明:该方案提高了驱动通道的一致性,中等油量(45 mg左右)时各驱动通道的相对标准偏差由优化前的11.9%降低到优化后的3.8%,同时从整体上减少了喷油器的循环变动。

交流异步电动机故障综合诊断方法的研究

针对油田在用异步电动机故障的特性,将电流分析与振动分析2种技术相结合,开发出EDES—Ⅳ智能综合诊断系统。该系统利用EDES—Ⅳ数据采集器采集电流信号和振动信号作为原始信号,然后利用智能故障综合诊断系统将采集数据进行分析与处理,实现电动机状态监测与故障诊断。该综合诊断系统已在塔里木油田分公司所属6个作业区应用137台次,预报或诊断故障52台次,故障诊断准确率达86.5%,年平均可节约维修费用约20%。

电磁换向阀的卡死故障诊断

本文将提出一种直流电磁换向阀故障诊断的新方法。它利用线圈电流在启动或复位过程中的变化特征，来判断阀芯是否卡死，并且分析产生此故障的原因。此方法简单、实用、快捷，为直流电磁换向阀故障诊断技术开辟了新的途径。

柔性直流输电系统中IGBT阀的故障诊断方法

基于两电平VSC-HVDC系统拓扑图,分析了IGBT阀开路故障时交流侧三相电流的变化情况,得到了故障相电流直流分量的变化规律,进而研究了系统传输功率突变对三相交流电流基波分量相位的影响,从而提出一种运算简便且快速的故障阀定位方法。该方法首先根据各相电流基波分量相位差判断系统状态,在排除功率突变的前提下再以直流分量标幺值为诊断变量对故障元件进行定位。最后模拟系统潮流反转后某IGBT阀发生失效开路故障的情况,利用所提出的方法进行故障诊断,结果表明该方法可快速准确的确定故障位置,并能避免因功率突变而引起的误诊问题。

发电机气隙偏心时定子并联支路的环流特性分析

为了有效监测和诊断发电机主要的机械故障之一的气隙偏心故障,在分析发电机正常情况及气隙偏心故障时定子绕组并联支路环流特性的基础上,提出了一种基于环流特性的气隙偏心故障诊断方法。通过分析汽轮发电机在正常运行和气隙偏心故障时的气隙磁势、磁导、磁密,推导得到了发电机定子绕组各并联支路感应电势瞬时值和电势差的瞬时值表达式,然后结合静偏心、动偏心、动静复合偏心3种偏心故障下的气隙情况,具体分析了偏心故障下的定子并联支路环流的谐波成分特性及其与对应故障参数的变化关系,从而得到了定子绕组并联支路环流特性即故障使环流基频成分突出,环流值随偏心程度的加重而增大。实测SDF-9型故障模拟发电机气隙偏心故障时环流信号与理论分析结果基本符合。

电力变压器继电保护及故障诊断中神经网络技术的应用

变压器是电力系统的重要设施之一 ,它的可靠运行对电力系统的安全、经济运行具有重大意义。本文主要探讨采用人工神经网络技术对电力变压器进行继电保护及故障诊断。结果表明 ,人工神经网络对于电力变压器的励磁涌流与短路电流及其它的故障电流有更强的识别能力 ,从而能有效的保证继电保护动作的准确性。

利用时频信息进行电机故障诊断

电机起动过程中有关电机状态时频信息对电机故障诊断有很大的作用。起动电流是一个非平稳信号 ,要采用时频分析。本文介绍了短时傅立叶变换这一时频分析工具 。

电动阀门故障特征分析及检测方法研究

针对核电站电动阀门故障多发且故障类型多样的情况,通过分析电动阀门结构和动作原理,对电动阀门典型故障原因和故障信息表现形式进行了分析,研究了适用于电动阀门故障探测的信号探测方法,结合对获取的各类型信号的数据分析和处理,提出了电动阀门信号处理及特征量分析方法,通过提取电动阀门故障特征量,进一步表征阀门的故障状态。结合实际的阀门运行状态测试,表明提取的特征量能够反应电动阀门的真实故障,为电动阀门故障诊断和故障趋势分析奠定了技术基础。