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三、噪声可作为工况监视和设备的故障诊断的重要手段。这里讲的工况监视是指通过各种传感器连续地或经常地测取工作机械在运行中的信号包括噪声、振动及温度等,并用计算机对采集到的信号进行分析处理,从而确定设备的工作状况是否正常。设备诊断是对设备在运行中的各种信号或信息进行分析处理,发现其故障或非正常状态的征兆,并按一定的逻辑推理关系由各种征兆去判断出故障所在。噪声是工况监视及设备诊断领域里的一个重要方 相似文献
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目的针对BP神经网络对转子故障诊断方法存在的局限性,提出一种融合Sugeno模糊积分和BP神经网络的转子故障轴心轨迹识别诊断方法。方法首先利用轴心轨迹图像的不变矩为特征向量,提取常见旋转机械转子故障特征,随后利用多个BP神经网络对故障类型进行识别,最终采用Sugeno模糊积分对BP神经网络识别结果进行决策,从而构建转子故障诊断模型,并应用于转子系统故障的诊断。结果通过机械故障仿真模拟实验平台采集了6种常见转子系统故障信号,利用matlab2012a软件编程建模仿真处理,试验表明,该模型有效地提高了转子系统多类别故障的识别正确率。同时,该方法对同一故障类型识别所需样本少,大大节省了数据获取和处理的时间。结论该方法提出并用于转子系统故障诊断中,诊断准确性高,可靠性强,利用样本数据量少,节约时间,对小样本数据的故障诊断有着良好的效果。 相似文献
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状态维修是以设备的当前实际的工作状况为依据,通过先进的状态监测、可靠性评价以及寿命预测手段,综合各种设备的状态信息,判断设备南状态,识别故障早期征兆,对故障部位及其严重程度、故障发,展趋势做出判断,并根据分析诊断的结果在设备性能下降到一定程度或故障将要发生前进行维修。 相似文献
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目的识别除湿机的性能状态和预测吸附剂的剩余寿命。方法针对除湿机故障过程缓变的特点,提出一种基于数据驱动的遗传神经网络模型。首先,为解决设备失效程度划分模糊的问题,由5个热力参数组成反映吸附剂劣化程度的特征向量,关联分析得到除湿机的5类故障模式。其次,利用遗传神经网络建立状态参数和故障模式的映射关系。最后,对表征设备吸附能力的主参数进行外推预测。结果训练好的诊断网络可准确地识别出设备的劣化程度及其演变过程,预测网络的预测精度非常高。结论该方法可有效地实现对除湿机的故障诊断与预测。。 相似文献
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目的 快速定位天然气脱水装置的故障源.方法 对反映脱水系统运行状态的众多监测参数进行主成分分析,从而识别其中的异常参数.结合脱水工艺流程图,对所有参数及潜在设备故障进行因果分析,以建立脱水装置整体的SDG模型,将各异常参数的符号代入到该模型,按照双向推理规则最终确定造成这些参数异常的故障源.结果 通过主成分分析构造的SPE和T2统计量在脱水装置正常运行的时间段分别保持在低于20和141的控制限范围内,出现故障时两者几乎同时急剧增大,随后一直在远高于控制限的区间上波动.用贡献图法识别出的该故障的主导参数有三甘醇循环量、重沸器温度和缓冲罐液位.结论 将PCA与SDG相结合能够综合两种方法各自的优点,提高石化装备检维修的效率,保障设备的可靠运行. 相似文献
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运用水务物联监测技术对典型区域进行分析,以在线监测数据为基础,构建以数据统计分析为核心的物联监测与管网问题诊断系统,智能诊断评估管网运行状态,分析排水管网入流入渗、淤积、漫溢等问题,掌握整个排水系统在不同工况下的运行状态。结果表明,物联监测技术有助于识别排水管网问题,有效减少排水系统问题排查的成本投入。通过开展入流入渗风险评估、淤积风险评估及漫溢风险评估等工作﹐识别可能存在问题的管段,为后续开展管网改造工作提供数据支撑。该项目可为其他城市推广物联监测技术提供参考。 相似文献
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目的针对石化设备常用的维修方式导致设备检维修成本高的问题,同时保障设备的可靠运行,建立基于灰色关联度的设备异常检测模型,快速识别异常设备。方法利用灰色关联度分析法计算增压站数据清洗后各生产监测参数间的关联度,并以计算得到的关联度建立参数间的关联度矩阵,实现参数间的聚类。利用基于参数之间的灰色关联度变化的方法,识别参数聚类结果中同类监测参数对应设备的异常状态。结果在大部分时间段,同类监测参数的关联性较高,预测关联性出现异常时为设备异常状态。结论相对于监测参数阈值判断等方法,基于灰色关联度分析法的预测模型具有较高的预测精度,实现了异常设备的快速有效识别,保障了设备的可靠运行,降低了设备检维修成本。 相似文献
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袁壮 《安全.健康和环境》2021,21(1):58-65
针对实际生产中,石化设备故障呈现出“不均衡小样本”特性,致使传统诊断模型适用性不足,准确率低下这一问题,基于一类支持向量机(One-Class SVM)和遗传算法优化的支持向量机(GA-SVM),提出一种分步诊断策略。利用One-Class SVM构建超球诊断模型,可在没有任何故障先例的前提下实现异常状态辨识和未知故障甄别,提升算法对不均衡监测数据(正常样本数量远超故障样本数量)的适用性;利用GA-SVM,针对小样本故障数据集构建并优化智能诊断模型,判别故障模式,降低算法对大量有标签故障样本的依赖。故障诊断实验结果表明,该方法能够在不均衡小样本场景中显著降低漏报率、误报率和误诊率,对实验数据和工程数据的诊断准确率分别达99%和100%。 相似文献
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针对高压电网输变电设备的大气腐蚀问题,研究了几种典型的大气腐蚀监测技术。基于文献分析,探讨了电偶腐蚀电池、电化学阻抗谱、薄膜电阻传感器、石英晶体微天平以及交流导纳等腐蚀在线监测技术的研究进展,并对比分析了各种监测技术在电力设备中应用的优缺点。采用薄膜电阻探针和交流导纳技术可以实现高压输变电塔、架空地线以及变压设备大气腐蚀的在线监测。对输变电设备的大气腐蚀实施自动化在线监测,可以为设备安全诊断提供重要依据,与大数据分析结合,还可以为故障诊断与寿命评估提供参考。 相似文献
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本文分析了CAST污水处理工艺故障诊断的特点和需求。在此基础上,提出了建立CAST工艺故障诊断系统的思路和方法,利用自动化监控系统实现在线故障监测和报警,利用故障树分析法构建故障诊断模型,结合运行参数趋势图,实现故障快速诊断。文章通过实例分析,介绍了该方法在污水处理厂的实际应用。 相似文献
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目的 获得高质量实船结构监测数据,减少数据因外界干扰造成的异常现象,现开发一套面向真实海况的实船结构监测数据的异常处理方法。方法 将统计学中的Z-score异常检测方法与数据处理中常用的平均值计算法相结合,实现对船舶结构应力数据的异常处理。基于正常信号创建含有异常现象的验证数据,对新的异常处理方法进行精度验证。结果 相比Hampel滤波法、Smooth平滑函数等传统的信号处理方法,Z-score异常检测及平均值计算方法的异常处理精度最高,且以此为基础计算的结构信号统计值准确度较好。结论 Z-score异常检测及平均值计算方法可实现真实海况下的实船结构监测数据的异常处理,并在结构应力数据的价值挖掘上可提供有力支撑。 相似文献
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目的 研究缆索拉力的实时监测技术和装置,以保障海工装备的系泊安全。方法 以导向滑轮的主承力构件滑轮轴为研究对象,在保证结构强度的前提下,对滑轮轴结构进行改造,研制缆索拉力监测新结构新装置,将求解大径长比滑轮轴剪力问题转化为测量局部特征点的单向变形,并通过实尺度试验得到标定系数,间接推算缆索拉力,将试验数据与有限元计算结果进行对比,验证监测方法的可行性和精确度。结果 经过仿真分析与试验标定表明,滑轮轴特征点的变形与缆索拉力之间存在线性关系,以缆索拉力280 kN为界,可分段线性拟合缆索拉力标定系数,测点1系数为0.312 4和0.137 6,测点2系数为0.2699和0.098 2。结论 本文研究的监测技术和装置能够较为准确地监测海工装备系泊缆索的实时拉力,兼具高可靠性、低成本、易实施的特点。 相似文献
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