基于LabVIEW的矿井提升机液压制动在线监测

为保障矿井提升机液压制动系统在运行过程中的可靠性和安全性,设计一种基于LabVIEW的提升机液压制动系统在线监测装置,将LabVIEW和可编辑逻辑控制器(PLC)相结合,充分利用LabVIEW强大的数据处理能力,通过检测液压制动系统的状态参数,分析评价设备工况;并利用新型碟簧座传感器,建立制动正压力和应变的数学模型,通过分析液压站和制动器的故障参数,采用故障诊断专家系统诊断液压制动故障,实现对提升机液压制动系统的安全预警。结果表明：该矿井提升机液压制动系统在线监测装置通过8个功能模块的实时监控,利用液压系统故障树能够系统实时诊断故障,对于保证矿井提升机的安全和可靠性、延长使用寿命、提高矿山生产效率和降低维修成本具有重要的意义。     

基于孤立电网的综合故障诊断系统设计与实现

针对孤立电力系统的特点及其在线监测方面存在的问题,基于TCP/IP协议的光纤局域网接口技术,运用C++和汇编语言,依托100/1 000 Mbps以太网通讯技术,采用分层分布式结构,设计了孤立电网综合故障诊断系统。实现孤立电网设备的在线状态监测、电气量动态记录、故障预报、故障分析等功能。结果表明:该系统通过监测系统负荷变化、谐波含量、频率变化,有效解决了孤立电网的监测和电能质量问题,在孤立电网发生故障时,可迅速采取有效措施,减小孤立电网故障对主网的冲击,避免设备损坏,确保了电力系统运行的稳定性。     

基于模糊理论的湿法脱硫故障诊断和优化模型研究

为了指导脱硫系统故障检修和运行优化,以石灰石-石膏湿法脱硫系统为对象,探讨了浆液循环泵常见故障模式及故障原因,运用模糊理论建立了浆液循环泵的故障诊断模型和石灰石-石膏湿法脱硫效率的优化模型,并对某70MW机组石灰石-石膏湿法脱硫装置进行了验证。结果表明:故障诊断模型能准确诊断出故障问题;效率预测模型的数值和实际监测值其相对误差较小(在±1%范围内),预测值与实际监测值的均方根误差RMSE为0.0021,曲线趋势基本一致。这说明本研究成功地将模糊理论运用于湿法脱硫系统的故障诊断和优化运行。     

海洋平台不间断电源锂离子蓄电池故障诊断

目的针对海洋平台不间断电源(Uninterrupted Power Supply,UPS)可靠性要求高,工作环境复杂等特点,建立一种基于多模型粒子滤波的海洋平台UPS故障诊断系统。方法该系统基于飞思卡尔芯片建立各模块间的通信,并根据锂离子电池故障实验后的参数建立故障模型,通过条件概率对海洋平台UPS的正常、过充、过放和过热四类状态进行诊断,提高海洋平台UPS的可靠性。结果使用部分实验所得数据测试了诊断系统对单一故障和复合故障诊断的结果,得到诊断算法对过充、过放和过热三种故障的诊断时间在5 s以内,准确率极高。结论测试结果显示,设计得到的海洋平台UPS故障诊断系统可以准确迅速地诊断故障类型。     

基于Internet的大气分布式实时在线可控监测网的应用

主要论述了分布式实时在线可控大气监测网的总体设计、技术要点及解决途径。通过软件的设计策略和数据流图阐明了当前大气监测控制技术向网络化、分布性和互操作性方向发展的特点，结合开发的实例介绍了网络监测技术的应用效果。     

基于SVM的通风系统故障诊断惩罚系数与核函数系数优化研究

使用支持向量机（SVM）方法对矿井通风系统进行故障诊断,存在惩罚系数（c）和核函数系数（g）,通过人工方法选取效率低、难以达到较高准确率并且出现过拟合的问题。为了提高矿井通风故障诊断的效率、准确率,同时避免过拟合现象,提出了一种改进遗传算法（GA）,在故障诊断过程中对支持向量机的c,g参数进行优化。经过多组试验分析,研究结果表明:用遗传算法优化的SVM矿井通风故障诊断系统相比于未优化系统的故障诊断准确率有所提升,参数未优化前故障诊断的准确率为60%,优化后的准确率为97.894 7%,并且优化参数经过大数据样本验证,未出现过拟合现象,证明了本文提出方法的有效性。     

基于LabVIEW的远程实时监控和故障诊断系统的开发

为提高工业生产中机械设备工作状态的监测效率,设计了一种基于LabVIEW的远程实时监控与故障诊断系统。系统硬件采用以太网总线的数据采集平台——CompactDAQ、西门子S7-200控制器和PC机等,软件设计分为现场采集和远程监控与故障诊断两个子系统。现场采集端负责信号的采集,并把采集到的温度、转速、振动信号利用DataSocket技术传输给远程端,同时接收远程端的控制命令;远程端则对传输过来的信号进行处理,包括信号的波形显示、存储、故障报警、故障记录以及故障诊断等,并且可向现场采集端发送远程控制命令。其中,故障诊断主要是利用EMD幅值谱和包络谱方法对振动信号的分析来实现。实验测试表明,系统运行稳定、可靠,具有较好的适用性和通用性。     

基于SDAE的无绝缘轨道电路调谐区故障诊断研究

调谐区是无绝缘轨道电路的重要组成部分,考虑到其在故障诊断中存在的不确定性和复杂性,提出了一种基于栈式自编码的无绝缘轨道电路调谐区故障诊断方法.首先,利用CEEMD方法完成不同故障模式下的轨面电压信号分解,形成原始特征数据集.其次,利用SDAE进行数据"提纯",获取同一故障下的相关性,并采用BP神经网络从标签层对模型进行微调,实现故障分类.最后,利用测试集数据对模型进行测试.试验结果表明,基于SDAE算法的调谐区故障诊断模型在准确率和召回率上均超过98％,验证了算法的有效性.     

多变量故障诊断方法在危废焚烧系统中的应用

分析了当前工业危险废物(含医疗废物)焚烧处理主要工艺过程的特征,以及对电气自控系统稳定性和容错性的控制要求和常用的控制方法。针对系统"故障"的概念和诊断,提出了基于多变量数据处理技术的故障诊断的方法。介绍了系统硬件选型及搭建和算法程序:故障诊断系统的硬件基于SIEMENS S7 414-H系列PLC,利用多变量数据综合的处理技术对故障进行综合判断和定位,对焚烧系统的工艺参数和过程进行精确诊断,并提出了基于专家库的故障处理策略。     

基于决策树支持向量机算法的船用设备故障诊断

目的 提高船用设备的智能化水平,增强船舶的安全性、可靠性,对船上设备进行状态监测,并基于监测数据对设备健康状况进行评估,对可能存在的故障工况进行识别.方法 通过采集机舱内的振动数据,对数据进行预处理、快速傅里叶变换,提取1/3倍频带特征,将倍频带谱信号作为特征向量,利用支持向量机算法进行模型训练及分类.对于船上多种工况及可能存在的多种故障类别,采用决策二叉树方法,提出一种快速、准确的状态监测及故障诊断策略.结果 在实验室工况下识别准确率接近100％.结论 该方法能够对船用设备进行状态监控、故障诊断、健康评估等提供支持,为设备检修、传感器布置等决策提供依据.