基于Stacking集成学习的风机主轴止推轴承故障预警研究

主轴止推轴承是风机的关键部件,一旦发生故障,将导致机组遭受严重损失。为实现风电机组主轴止推轴承早期故障预警,及早采取维护措施从而避免故障的进一步扩大,本文以风机主轴止推轴承温度为研究对象,提出一种基于风电机组正常运行状态下数据采集与监视控制(SCADA)的Stacking故障提前预警模型。首先,本文利用4个单一模型的拟合优度与均方误差比对特征进行综合排序,得到4组不同数量梯度特征组合的数据集。其次,通过对单一模型的预测性能以及相关性进行分析,最终确定以XGBoost、LightGBM以及随机森林作为基学习器,XGBoost作为元学习器建立Stacking集成学习预测模型。实验结果表明,基于Stacking模型对主轴止推轴承温度进行预测效果最好,预测误差相较于基学习器有明显提升。最后,计算模型温度预测的均方根误差(RMSE),并基于指数加权移动平均法(exponential weighted moving average,EWMA)设定主轴止推轴承正常状态下误差阈值。实验结果显示,本文建立的Stacking模型对风机主轴止推轴承故障至少可以提前6小时发出故障预警。

基于小波包分析的航空发动机轴承故障诊断

振动分析是进行滚动轴承状态监测与故障诊断的重要手段。当轴承某一元件表面出现局部损伤时,产生周期性的冲击脉冲力。因此,原来的平稳振动信号变成了非平稳振动信号。傅里叶变换在频域上是完全局部化的,但它不能提供任何时域的局部化特征,而窗口傅立叶变换尽管在时域和频域均具有一定的局部化特征,但其局部化却是固定不变的。针对常规方法难以准确分析非平稳信号的局限性,提出了基于小波分析的滚动轴承故障诊断方法,通过滚动轴承外表面损伤的实验信号进行小波包频谱分析,验证了基于小波分析的滚动轴承故障诊断方法是可靠、准确的,可进一步应用于航空发动机主轴轴承的状态监测和故障诊断。

基于小波分析的航空发动机轴承故障诊断

针对常规方法难以准确分析非平稳信号的局限性,采用小波变换快速有效地对滚动轴承振动信号进行带通滤波。通过选用多尺度的小波变换,能较好地分离出所要分析的高频固有振动信号,然后对高频振动信号进行包络分析,从包络谱图中提取故障特征频率分量,准确诊断出滚动轴承发生故障的元件。

基于自适应神经网络的矿井提升机故障诊断

矿井提升机是井下作业的重要运输设备,其运行状态对煤矿企业的安全生产具有关键作用。为了对矿井提升机故障进行实时监控,从而及时发现故障原因并采取措施,提出了一种基于自适应神经网络的矿井提升机故障诊断方法。首先对矿井提升机主轴系统结构及故障振动频率特征进行了分析,然后采用自适应神经网络算法对矿井提升机主轴故障诊断建立模型,实现对故障类型和故障程度的精确诊断,最后对所提出的模型进行了仿真测试。实验结果显示,该方法可以提供较高识别精度的故障诊断结果,为提升机的故障判断提供了参考依据。

基于包络谱分析的航空发动机主轴轴承故障诊断

针对某型航空发动机地面检测条件下采集到的机匣振动信号,利用小波变换和包络分析相结合的方法提取主轴轴承故障信息并进行故障诊断。首先对所采集到的航空发动机振动信号进行小波降噪,再利用小波变换提取降噪后的滚动轴承故障特征信号,然后对该故障特征频段进行包络谱分析,以获得特征峰值频率。将该方法应用到试验数据中,分析发现该方法能够有效地诊断出航空发动机主轴轴承故障及具体的故障位置。这为航空发动机主轴轴承故障诊断提供了重要的判断依据,具有广阔的应用前景。

模糊C-均值聚类算法及其在船舶故障诊断中的应用

船舶设备故障的早期诊断和预测,对船舶的安全运行具有非常重要的意义。由于船舶设备繁多,运行环境特殊,各种设备的故障症状与故障原因之间的关系十分复杂,致使传统诊断方法在实际应用中效果不理想。因此,研究采用模糊C-均值聚类算法来实现船舶故障的诊断乃是非常必要的。将被诊断对象间故障和症状的特征通过建立模糊关系矩阵进行故障分类,用当前所得的故障征兆群与过去该设备故障征兆结果相对照,找出最相似的结果,从而确定其故障。通过船舶主机轴系诊断的实例,证明了该方法的有效性。

缠绕式提升机主轴装置的常见故障原因分析与现场维修

主轴装置是缠绕式提升机整个机构的关键部件,而主轴装置故障是影响提升机安全运行的主要因素。针对其常见的故障现象,分析了故障产生的原因,提出了切实可行的维修措施。这些针对发生故障和事故设备的维修措施,不仅简便、费用少,而且实际效果显著。

航空发动机主轴轴承故障诊断

某型航空发动机的主轴轴承由于频繁出现早期失效而引起发动机故障,因此,对滚动轴承进行状态监测和故障诊断具有重要的实际意义。针对常规方法难以准确分析非平稳信号的局限性,本文研究了基于小波分析的滚动轴承故障诊断方法,通过滚动轴承外表面损伤的仿真信号进行小波包频谱分析,验证了基于小波分析的滚动轴承故障诊断方法是可靠、准确的,可以应用于航空发动机主轴轴承的状态监测和故障诊断。

优化的BP网络在船舶故障诊断中的应用

船舶各种设备故障的早期诊断和预测,对船舶的安全运行具有非常重要的意义。由于船舶上设备繁多,运行环境特殊,因此,各种设备的故障症状与故障原因之间关系十分复杂,使用传统诊断方法在实际应用中效果不理想。BP神经网络在故障诊断中有广泛的应用,但由于BP网络采用的是沿梯度下降的搜索求解算法,存在收敛速度慢,且容易陷入局部极小等问题。而遗传算法具有全局搜索速度快的优点。为此,采用自适应遗传算法来优化BP神经网络,并以船舶主机轴系的故障诊断为实例,证明遗传算法优化的BP网络方法非常适用于对船舶各种设备故障的早期诊断和预测。

模糊聚类算法船舶故障诊断中的应用

众多船舶设备构成一个复杂设备系统,对其使用传统的故障诊断方法,不能及时检测出相应故障,进而对船舶的安全运行产生重大影响。因此,本文将WRTCM聚类算法结合模糊故障诊断方法应用到船舶设备的故障诊断中。?WRTCM算法是建立在概率典型性和聚类排斥基础上的一个的新型无噪声模糊聚类方法,它是对RTCM算法的有效改进,该算法解决噪声环境下有可能产生一致聚类中心,从而提高了聚类精度。通过船舶主机轴系的故障数据试验,证明了该算法的有效性。

基于模糊聚类算法的船舶故障诊断技术

由于大型设备故障症状与故障原因之间关系十分复杂,使得传统诊断方法在实际应用中效果不理想。研究采用模糊C-均值聚类算法,将被诊断对象间故障和症状的特征通过建立模糊关系矩阵进行了故障分类,用当前所得的故障征兆群与过去该设备故障征兆结果相对照,找出最相似的结果,从而确定其故障。通过船舶主机轴系诊断的实例,充分证明了该方法的有效性。

船舶推进轴系瞬时转速的测试与分析

瞬时转速作为柴油机缸内燃烧状态的监测参数一直受到重视,但对船舶推进轴系瞬时转速的诊断应用研究目前还不多。为了解船舶推进轴系不同部位瞬时转速的波动特征,分别在自动化机舱实验室和远洋实习船上对柴油主机飞轮端、水力测功器轴段和船舶尾轴段的瞬时转速进行测试与分析,证实了船舶主机飞轮端的瞬时转速受螺旋桨的影响较小,可以反映柴油主机各缸内的燃烧状态,也验证了尾轴段的瞬时转速可以反映螺旋桨的工作状态。可以利用船舶尾轴段瞬时转速的转速波动特性和频率特性判断螺旋桨的工作状态,为利用推进轴系的瞬时转速进行船舶推进装置的状态监测和故障诊断奠定了基础。

倒频谱在直驱风机主轴轴承故障诊断中的应用

为了能够有效的识别直驱式风电机组主轴轴承的故障信号,针对轴承故障所产生的调制多边频带成分在时频谱中较难辨识的特点;基于倒频谱的特点(1)对信号加权处理,突出了小周期信号,使信号的边频带成分得到凸显,(2)对信号取对数,将振源信号与传递信号分离。并通过实例对比分析进行验证,以时频域特征为辅助确定了其故障及故障的信号特征,倒频域方法诊断出故障发生的部位。该方法为风电机组轴承的故障检测提供了良好的方法,也为风电机组的在线监测提供了很好的借鉴。

基于知识图谱的水电机组主动维护体系探讨

针对目前水电站故障维修向主动维修的发展迫切需求,初步探索了基于知识图谱的水电机组故障主动维护体系。通过将知识图谱的技术架构与主动维护理论有机结合,构建基于知识图谱的水电机组故障主动维护体系,包括故障数据层、专家支持层和主动维护层。通过丰富故障诊断的数据类型,构建专家故障案例库和将诊断、预测、分类模型的有机耦合,提高对故障诊断及预测工作的应用范围,最终将结果输入专家故障案例库中,得出专家建议,实现从数据-故障预测-故障诊断-故障推理-检修决策全过程的水电机组故障主动维护策略。

风电机组主轴总成窜动监测与故障预警

风电机组主轴总成窜动故障是风电场发生频次较高、危害性较大的一类故障模式,目前对其监测的方法效率低,测量精度差。对此提出一种高效的主轴总成窜动在线监测技术,并开发了相应的监测装置和预警系统,现场实现了对风电机组主轴总成窜动位移的实时在线监测和预警。采用合理安装激光位移传感器,获得主轴总成窜动监测数据,通过时间序列预测方法对其进行分析,建立主轴总成窜动的ARMA模型。实际案例应用表明,该监测系统能对主轴总成窜动的发展趋势进行预测,可及时掌握主轴总成窜动状态,提前发现其异常或劣化趋势,当判断主轴总成有较大可能发生窜动故障时给出预警信息,避免主轴总成故障的产生和蔓延,保障机组安全稳定运行。

TK6920数控铣镗床伺服电机故障诊断及维修

直流伺服电机是TK6920数控铣镗床的主要动力部件,是日本产品,国内没有备件。通过对直流伺服电机故障进行诊断,找出了故障产生的原因,自制了维修专用工具进行故障维修,使机床能够正常生产,取得了较好的效果。

风电主轴轴承强化工况故障仿真分析

以FD240/600CA/W33型双列调心滚子轴承为对象,基于HyperMesh/Ls-Dyna建立了风电主轴轴承内、外圈和滚动体特定故障下的动力学模型以获取故障损伤处的振动响应。通过对比主轴轴承在转速强化下动力学仿真值和理论计算值验证了风电主轴轴承故障模型准确性,然后基于此模型分别分析了在转速和径向载荷强化下,主轴轴承典型故障特征参数的适用性、敏感性和稳定性。研究表明,转速强化时均方根值和方根幅值适合作为故障诊断指标;径向载荷强化时,峰峰值、峰值因子和均方根值可作为故障诊断指标;波形因子不适合作为故障诊断指标。

丹江口水电站3号机主轴密封故障分析及处理

分析了丹江口水电站3号水轮机主轴密封出现故障的原因,介绍了有关的处理措施。

BIVIS制浆生产中的主要故障及解决方法

介绍了某造纸厂BIVIS制浆系统生产过程中的主要故障点,分析了故障产生的原因,提出了解决方法。通过改造1#BIVIS进料端轴头及其外围设备,消除了生产中的主要故障点,稳定了生产。同时,在保证半浆质量的基础上,极大地提升了该套系统的开机率及制浆产能。

浓密机断轴分析

分析浓密机在试生产阶段常出现断轴事故的原因，并提出解决办法。