早期故障诊断

摘要： 针对强噪声背景下行星齿轮箱早期微弱故障难以提取以及经验小波变换对信号频率区间边界划分不恰当以及不能有效确定模态数目的问题,提出了一种基于改进经验小波变换(modified empirical wavelet transform,简称MEWT)和自适应稀疏编码收缩(adaptive sparse coding shrinkage,简称ASCS)的早期微弱故障特征提取方法。根据信号频谱的尺度空间表示,将原始故障信号自适应地分解为一系列的窄频带本征模态分量。利用包络谱峭度(envelope spectrum kurtosis,简称ESK)值选择敏感分量,为了进一步凸显分量中的故障信息,使用ASCS算法对敏感分量进行稀疏降噪处理,从其包络谱中即可提取到清晰的故障特征频率成分。数值仿真和实际数据分析结果表明,本研究方法能够自适应地实现故障信号的模态分解并增强微弱的故障冲击特征。此外,与经验小波变换(empirical wavelet transform,简称EWT),EWT-ASCS和ASCS进行对比,本研究方法可有效提取包含故障信息丰富的分量,经ASCS处理后信号故障特征得到凸显,实现了行星齿轮箱早期微弱故障的准确识别。

摘要： 轧机作为机械制造行业的重要设备,工况环境复杂,其关键零部件极易发生故障,对其进行早期故障诊断,趋势预测存在困难;对此文章以轴承为例,提出了一种新型性能退化指标用于检测出现早期故障的时刻;对于防止轧机工作环境复杂的问题,首先要对采集到的样本信号进行降噪,实现对噪声信号的去除,之后利用互相关函数对样本前后数据进行互相关分析,然后求分析所得数据的所有极值点能量与总能量得比值,最后将做的比值带入信息熵公式,即为最终得性能退化指标,即互相关能比熵,并通过包络谱分析验证指标的有效性;针对轴承性能退化趋势预测的问题,利用门控循环单元网络(GRU)和双向门控循环单元网络(BiGRU)各自的优点建立了BiGRU-GRU网络。将采集到的数据分为训练数据和测试数据,在训练数据中训练之后,对测试数据进行预测,实现了对轴承性能退化趋势的预测。并通过对比实验证明了所提性能评估指标和网络比一般指标和网络具有更好的效果。

摘要： 通过安装和运用数据分析软件、轴承振动监测系统、自动灭火系统多种智能化监测手段和措施,建立黑岱沟露天煤矿8750-65型吊斗铲设备预测性维修分析系统,利用大数据分析结果实时指导吊斗铲维护工作。结果表明:智能化监测手段的应用,为吊斗铲日常维护和检修工作带来便利的同时,极大提高了设备的使用效率。

摘要： 针对非线性、强背景噪声下滚动轴承振动信号早期故障特征微弱,难以识别的问题,提出一种改进经验小波变换(EWT)降噪和快速谱相关相结合的滚动轴承早期微弱故障诊断方法。针对EWT频带划分方式受噪声影响较大,存在划分不合理的问题,提出极大值包络处理的划分方式;采用改进的EWT进行自适应信号分解,获得不同的固有模态分量,采用峭度准则筛选出有用模态分量,并进行重构得到降噪后的信号;为增强早期故障信号中的故障冲击周期成分,对降噪后的信号采用快速谱相关(Fast-SC)进行分析,获得平方增强包络谱;对平方包络谱中幅值突出的成分与故障频率进行对比分析,实现早期故障诊断。结果表明:与快速谱分析、改进EWT降噪结合快速谱峭度图相比,所提方法能有效增强早期故障特征频率,实现早期故障的准确诊断。

摘要： 滚动轴承早期故障信息微弱并且夹杂大量背景噪声,故障特征难以识别,为增强传统轴承故障诊断算法的噪声适应性、智能性和鲁棒性,提出一种将经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和卷积稀疏滤波(Convolutional sparse filtering,CSF)相结合的故障诊断模型。首先对振动信号进行EMD处理,选取峭度值较大的前几阶固有模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF)进行重构,然后将重构信号进行稀疏特征学习,最后通过分析时域波形和Hilbert包络谱的特征频率及其谐波判别轴承的故障信息。通过滚动轴承的仿真数据与实测试验数据,证明了采用所提方法能够更好识别轴承故障特征,具有更强的抗噪性。

摘要： 为准确提取轴承故障特征信息,提出以峭度指标和包络熵为综合目标函数的变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)参数优化方法,并改进了诊断流程实现了无需指定参数优化范围的自适应参数优化算法.通过遗传算法对综合目标函数最小值进行搜索,以确定模态分量个数及惩罚参数的最佳组合.原始故障信号经最佳参数组合下的VMD方法分解为若干个本征模态函数,选择最小综合目标函数值对应的模态分量进行包络解调分析,进而通过模态分量的包络谱判断轴承故障类型.通过实测故障信号分析表明,该方法能够从噪声干扰中有效提取到早期故障信号的微弱故障特征,实现了轴承故障类型的准确判定,验证了该方法的有效性.

摘要： 针对燃煤火力发电站,基于智能DCS操作系统的智能发电平台,建立逻辑故障树的标准分析方法,对故障现象进行综合分析,提取故障典型特征,将专家的宝贵经验和实践知识,形成计算机能识别的专家知识图谱,进而辅助故障的诊断、早期预警和及时处理,提升火电机组长周期安全稳定运行的能力。结果表明,基于逻辑故障树的专家自动诊断报警系统体现了初级的独立分析、判断、决策等智能特点。将高岗位专业技术人员数十年积累的分析策略和宝贵经验固化成程序和代码,实现故障类型的快速精准辨识和根源分析。基于逻辑故障树建立专家知识图谱,从故障全寿命周期管理的角度,创造性地在底层DCS平台真正实现了故障追溯、根源分析、诊断、预警、报警和处理的全过程闭环控制。专家自动诊断报警系统投运后,帮助火电企业避免了多次故障停机风险,显著提升了电力生产过程的安全性。

摘要： 针对燃煤火力发电站,基于智能DCS操作系统的智能发电平台,建立逻辑故障树的标准分析方法,对故障现象进行综合分析,提取故障典型特征,将专家的宝贵经验和实践知识,形成计算机能识别的专家知识图谱,进而辅助故障的诊断、早期预警和及时处理,提升火电机组长周期安全稳定运行的能力.结果表明,基于逻辑故障树的专家自动诊断报警系统体现了初级的独立分析、判断、决策等智能特点.将高岗位专业技术人员数十年积累的分析策略和宝贵经验固化成程序和代码,实现故障类型的快速精准辨识和根源分析.基于逻辑故障树建立专家知识图谱,从故障全寿命周期管理的角度,创造性地在底层DCS平台真正实现了故障追溯、根源分析、诊断、预警、报警和处理的全过程闭环控制.专家自动诊断报警系统投运后,帮助火电企业避免了多次故障停机风险,显著提升了电力生产过程的安全性.

摘要： 本文针对双馈式风电机组中发电机的碳刷-滑环在早期出现打火故障时面临的诊断困难问题,利用FIR带通滤波器对发电机的转子电流信号的时域波形进行滤波,并对滤波后的信号进行希尔伯特变换,通过包络谱分析,可以得到明显的碳刷-滑环打火特征信号;然后在发电机对拖试验平台上,对2 MW双馈式风电机组的发电机进行了碳刷-滑环打火试验,分析了发电机的转子电流信号与碳刷-滑环打火现象之间的相关性.通过将仿真分析结果与试验结果进行对比发现:该方法能很好地提取电流信号中的特征信号,并可应用于双馈式风电机组中发电机的碳刷-滑环的早期故障诊断.

摘要： 利用测振仪器点检设备排除事故隐患是预知维修的一项重要方法,传感器选择与早期故障诊断与维修决策时间相关.通过离心泵早期故障诊断与预知维修案例分析证明,设备早期故障探测加速度振动分析优于速度分析.

摘要： 故障在设备运行中出现都要经历一个渐变过程,所以故障产生后设备征兆参数也要经历一个由隐蔽到明显的过程.这就意味着如果能在故障出现早期对故障进行特征提取,尽早地准确识别故障信息,将具有与常规故障诊断所不同的意义.由于小波分析在时域和频域都有表征信号局部特征的能力,因此适合用于分析以非稳态信号为特征的振动早期故障信号.本文采用小波包能量谱分析方法,对振动的几种常见的早期故障信号进行分析,利用实验进行仿真,并与传统的频谱分析法进行了比较,得出小波包能量谱分析法优于频谱法的结论.本文的研究为振动早期故障诊断技术研究提供了有益的参考.

摘要： 微弱信号的特征提取是设备早期故障诊断中的关键问题之一.以平衡点参数p,q构造出一类对称三稳态势函数,进而提出微弱信号和噪声共同驱动的标准化三稳态随机共振模型,以实现低信噪比条件下的微弱信号检测.结合幅值变换方法和变尺度方法,提出一种三稳态调参随机共振模型.在充分研究参数调节规律的基础上,提出基于标准化三稳态系统调参随机共振的微弱信号检测方法.通过实验研究,验证该方法在旋转设备早期故障诊断中的应用可行性.

摘要： 针对球轴承滚动体早期故障,提出一种改进的变分模态分解(VMD)的特征提取与诊断方法.首先,利用互相关方法,对变分模态分解算法的分量个数进行选择,确定变分模态分解的阶次;然后利用变分模态法对轴承信号进行处理,根据提出的峭度准则筛选出最佳分量;最后对该分量进行包络解调,提取滚动体故障的特征频率,实现轴承早期滚动体故障的诊断.利用改进的变分模态算法对轴承滚动体故障的实验信号进行分析,可成功提取出故障的特征频率.通过与传统的经验模态分解(EMD)结果对比,该方法表现出一定的优势,可以实现滚动体早期故障的诊断.

摘要： 针对齿轮箱轴承早期故障特征信号微弱且受环境噪声影响严重,故障特征信息难以识别的问题,提出了双树复小波变换(Dual-Tree Complex Wavelet Transform,DT-CWT)和最小熵反褶积(Minimum Entropy Deconvolution,MED)的故障诊断方法.首先对采集到的振动信号进行双树复小波分解,得到几个不同频段的分量,由于噪声的干扰,从各个分量的频谱中很难对故障做出正确的判断.然后对包含故障特征的分量进行最小熵反褶积滤波处理以消除噪声影响,凸显故障特征信息.最后对滤波后的信号进行Hilbert包络谱分析,即可从中准确地识别出轴承的故障特征频率.通过对齿轮箱轴承故障实验数据的分析,验证了该方法的有效性与优越性.

摘要： 提出了一种基于变分模态分解(VMD)消噪和核模糊C均值(KFCM)聚类相结合的滚动轴承早期故障识别方法.首先提出了一种通过综合运用泄漏能量和互相关系数函数确定VMD预设尺度数K的新方法,弥补了VMD方法通常按经验选取预设尺度数方法的不足;然后对振动信号进行VMD分解得到K个限带的内禀模态函数(BIMF)分量,利用归一化的自相关系数函数能量集中比大于0.9的原则确定含有噪声的BIMF分量,并剔除这些含噪BIMF分量,再将剩余的BIMF分量叠加进行信号重构,实现了信号的消噪;最后计算各样本重构信号的均方根值和归一化能量值得到二维特征向量样本集,并输入到KFCM聚类器进行故障诊断.利用实测轴承故障数据进行验证,结果表明与经验模态分解(EMD)方法相比,本文所提方法可以有效地实现滚动轴承早期故障诊断.

摘要： 本文基于垃圾焚烧炉的历史工况记录以及相应数据,建立专家系统,实现对垃圾焚烧炉的在线早期故障诊断.结果表明该方法具有较高的准确性,对焚烧炉进行在线的早期故障诊断具有一定的实用性.

摘要： 通过一起110 kV 主变高压套管故障案例，从油纸绝缘电容型套管结构出发，详细分析了早期绝缘受潮故障诊断的思路、方法及注意事项，对现场的事故分析有一定指导意义。同时，提出了改善油纸电容式套管电容芯棒结构，阻碍受潮发展通道，提高故障检出率的设想。

摘要： 通过一起110 kV 主变高压套管故障案例，从油纸绝缘电容型套管结构出发，详细分析了早期绝缘受潮故障诊断的思路、方法及注意事项，对现场的事故分析有一定指导意义。同时，提出了改善油纸电容式套管电容芯棒结构，阻碍受潮发展通道，提高故障检出率的设想。

摘要： 通过一起110 kV 主变高压套管故障案例，从油纸绝缘电容型套管结构出发，详细分析了早期绝缘受潮故障诊断的思路、方法及注意事项，对现场的事故分析有一定指导意义。同时，提出了改善油纸电容式套管电容芯棒结构，阻碍受潮发展通道，提高故障检出率的设想。

摘要： 一种减速器的故障诊断装置、故障诊断方法及具备上述故障诊断装置的机械装置。本发明的减速器的故障诊断装置是以将马达的旋转动力减速而传递至机械装置的动作部(12)的方式马设置于由达(14)驱动的机械装置(11)的减速器(13)的故障诊断装置(1)，其构成为，确定机械装置的动作进行加减速的加减速时段，基于该加减速时段中的与马达的转速的变化相对的马达电流的频谱的变化，判定减速器是否存在故障的征兆。

摘要： 一种太阳能电池串的故障诊断装置(20)，该太阳能电池串具有多个太阳能电池模块，该多个太阳能电池模块具有太阳能发电部和导电性的框架，多个太阳能电池模块被电气地串联连接，多个太阳能电池模块的框架被电气地共通连接，该太阳能电池串的故障诊断装置(20)具有：电压供给部(25)，其将直流电压施加于被串联连接的多个太阳能电池模块的正极和负极之间；测量部(22a)，其对通过施加直流电压而产生的被串联连接的多个太阳能电池模块的正极或负极与框架之间的电位进行测量；以及故障判定部(36)，其基于由测量部(22a)测定出的电位，对太阳能电池串内的产生了故障的太阳能电池模块的位置进行判定。

摘要： 故障诊断装置具备：通信部，取得传感器单元所取得的用于进行家电设备的故障诊断的第1物理量数据及与第1物理量数据不同种类的第2物理量数据、及家电设备所取得的与第2物理量数据有关的第1控制信息；数据比较部，比较第2物理量数据与第1控制信息；以及合格性判定部，基于数据比较部的比较结果，判定第1物理量数据作为用于故障诊断的数据是否合格，由此，能够提供能使家电设备的故障诊断的精度提高的故障诊断装置。

摘要： 本发明的驱动机构的诊断装置是机械装置(11)的包括减速机(13)和马达在内的驱动机构(51)的故障诊断装置，上述机械装置(11)具备：主体(31)，包括马达(14)、对马达(14)的旋转动力进行减速的减速机(13)、以及通过被减速机(13)减速后的旋转动力进行动作的动作部(12)；和防振控制部(33)，进行防止主体(31)的振动的防振控制，构成为：向机械装置(11)的防振控制部(33)发送使防振控制停止的指令，其后，确定停止了防振控制的机械装置(11)的动作进行加减速的加减速期间，并基于该加减速期间的马达(14)的负载电流或者与该负载电流具有相关关系的电流值即马达电流的频谱的变化相对于马达(14)的转速的变化，来判定在驱动机构(51)是否存在故障的征兆。

摘要： 一种减速器的故障诊断装置、故障诊断方法及具备上述故障诊断装置的机械装置。本发明的减速器的故障诊断装置是以将马达的旋转动力减速而传递至机械装置的动作部(12)的方式马设置于由达(14)驱动的机械装置(11)的减速器(13)的故障诊断装置(1)，其构成为，确定机械装置的动作进行加减速的加减速时段，基于该加减速时段中的与马达的转速的变化相对的马达电流的频谱的变化，判定减速器是否存在故障的征兆。

摘要： 本发明的故障诊断系统(1)包括第1故障诊断装置(3)和第2故障诊断装置(5)，第1故障诊断装置(3)根据同步信号获得电池(2)的电压值，并且发送该电压值和同步信号。而且，第2故障诊断装置(5)根据接收到的同步信号获得逆变器(4)的电压值，并根据接收到的同步信号使电池(2)的电压值和逆变器(4)的电压值的获得定时一致，在这些电压值之间进行比较从而诊断故障。

摘要： 本发明提供开关故障诊断装置、电池组以及开关故障诊断程序、开关故障诊断方法，能在继续充电或放电的同时对开关元件的无法断开故障进行诊断。电池保护装置(3)具备：设于二次电池(2)的充电电流以及放电电流流动的电流路径上的充电切断用FET(31)；和与其并联连接、且以放电电流流动的方向为正向的寄生二极管(D1)，该电源保护装置(3)具有如下构成：在判断为二次电池(2)处于放电状态的情况下，对充电切断用FET(31)赋予断开指令信号，在此时检测出的充电切断用FET(31)的输入输出间电压、或与所述输入输出间电压相应的电压小于第1基准值的情况下，诊断为是无法断开故障。

摘要： 本发明公开了一种基于实时车况的可配置故障诊断方法及故障诊断系统，根据待测车辆的车系信息和实时车况数据，来动态配置其车系信息对应的基础故障检测项目和实时车况数据对应的车况配置故障检测项目，再根据配置的故障检测项目各自对应的故障诊断检测规则进行故障诊断检测，得到故障诊断结果；还能够借助车辆的维护经验的积累以及借助大数据分析挖掘的信息，进行数据调整和持续更新，使其中的数据信息更符合车辆实际的故障诊断项目需求和故障检测实际逻辑，使得不同车辆的故障诊断检测项目和检测规则都根据实际情况得以差异化和多元化，避免了诊断维度的固化和单一性，有助于提升不同车况下对车辆故障诊断检测的检测效率和准确性。

摘要： 本发明公开了一种基于视觉图像的永磁驱动电机退磁故障诊断模型构建方法及故障诊断方法和系统，其中，本发明所述方法将电机表面漏磁信号作为故障诊断的原始信号，并将其转换为二维傅里叶频谱图，进而提取全局特征和局部特征并进行融合。最后利用融合后的特征构建分类器，尤其是优选softmax分类器进行故障诊断。本发明采用二维傅里叶变换将一维时域信号转换为频谱图，展现了时域信号中隐藏的有效故障特征；并通自编码器方法提取图像的视觉特征提升了特征的有效性，采用结构简单计算量少的softmax分类器进行故障诊断，有效地解决了电动汽车用永磁驱动电机退磁故障诊断难题。

摘要： 本发明公开了一种基于声谱图的CNN故障诊断模型的发动机故障诊断方法,涉及发动机故障检测的技术领域，将发动机声信号转变为声谱图；首先将声谱图的非特征部分删除；再将图片压缩成合适大小的正方形；构建合适深度的CNN模型；确定网络参数；通过前向传播求得网络输出与预期目标的误差；判断网络是否收敛到最优：若是，则执行第七步；若不是，则执行第六步；将第四步求得的误差反向逐层传播到每个节点，并更新权值；重复执行第四步～第六步，直至网络收敛；根据验证集的精确度判断网络是否满足实际要求：如满足执行第八步；如不满足，跳转到第三步，修改网络参数；输出网络用于发动机故障诊断；本发明具有使用方便、对发动机检测精度高等优点。