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離心泵振動故障融合診斷方法及振動信號采集裝置
一種離心泵振動故障融合診斷方法及振動信號采集裝置,其特點是:它通過離心泵振動信號采集裝置采集離心泵的正常狀態(tài),質(zhì)量不平衡,轉(zhuǎn)子不對中和基礎松動振動信號;利用小波包分解,重構技術實現(xiàn)離心泵振動信號的特征量提取,并將特征向量分別輸入子模糊神經(jīng)網(wǎng)絡I和II,由模糊模式識別子系統(tǒng)預處理后代替相應的傳感器信度函數(shù)分配的相關系數(shù),整個子模糊神經(jīng)網(wǎng)絡包括數(shù)據(jù)模糊化層,輸入層,隱含層和輸出層,利用D-S證據(jù)理論的組合規(guī)則,求得融合后信度函數(shù)分配,從而實現(xiàn)離心泵的正常,不平衡,不對中和基礎松動狀態(tài)的融合診斷.其方法科學合理,診斷效率高,診斷結果準確;信號采集裝置具有結構簡單,性能可靠,信號采集全面,真實有效優(yōu)點.
東北電力大學
2021-04-30
一種基于小波差分算法的電纜故障測距方法
發(fā)明專利 “ 一種基于小波差分算法的電纜故障測距方法應用于電力電纜在線故障定位 ” ，證書證號 955827 ，專利號 ZL 2010 1 0235507.7 。該方法用于電力電纜的在線故障測距。
西安科技大學
2021-04-11
智能化嵌入式軟件隨機故障分析再現(xiàn)與診斷技術
針對特定的故障現(xiàn)象（尤其是隨機故障、間歇性故障等），通過綜合貝葉斯網(wǎng)絡、FMEA、FTA等多種故障分析方法、融合多元故障相關信息（故障現(xiàn)象、故障案例、專家經(jīng)驗、故障模型等），進行系統(tǒng)深入的故障分析、找出可能的故障原因；利用智能化的方法（如遺傳算法、群智能算法等），結合強度和異常等測試理念，自動生成滿足多目標（如各種覆蓋率、故障現(xiàn)象的匹配度等）的測試用例，借助自主構建的通用嵌入式軟件仿真測試環(huán)境，實現(xiàn)故障的快速再現(xiàn)和基于貝葉斯的動態(tài)故障定位。 通過智能化的嵌入式軟件隨機故障分析再現(xiàn)與診斷，可以在故障分析、故障再現(xiàn)、故障定位等方面，利用智能化方法進行系統(tǒng)性、啟發(fā)式的故障診斷研究，形成一系列的智能故障診斷分析工具包、進而形成嵌入式軟件故障診斷分析專家系統(tǒng)，可有效提高故障診斷與定位分析的效率。
北京航空航天大學
2021-04-13
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實時智能監(jiān)測與故障診斷專家系統(tǒng)的研究開發(fā)
項目是國家科技攻關計劃“先進控制與優(yōu)化軟件及綜合自動化軟件平臺產(chǎn)業(yè)化關鍵技術”子課題，項目在PCS層（過程控制層）與實時信息集成系統(tǒng)的基礎上，實時智能監(jiān)測與故障診斷專家系統(tǒng)充分利用網(wǎng)絡技術、計算機技術、控制技術、通訊技術以及人工智能技術將分散的PCS層信息進行集成，實現(xiàn)信息管理的智能化。系統(tǒng)實現(xiàn)從已有的PCS層通訊網(wǎng)絡獲得數(shù)據(jù)，進行高一層次的綜合和處理，進行安全監(jiān)督、故障診斷和預報，而不改變使用人員已經(jīng)熟悉的操作程序和規(guī)則，因而可達到更好的安全監(jiān)控與管理的效果。
南京工業(yè)大學
2021-01-12
基于Kriging模型的風力機齒輪箱故障診斷方法
成果簡介：本發(fā)明公開了一種基于Kriging模型的風力機齒輪箱故障診斷方法。本發(fā)明具有診斷結果快速準確、非線性擬合效果好、使用靈活、計算量小的優(yōu)點，能夠為實現(xiàn)風力機齒輪箱故障在線診斷奠定基礎。市場預測：2015年全國（除臺灣地區(qū)外）新增安裝風電機組16740臺，新增裝機容量30753MW，同比增長32.6%；累計安裝風電機組92981臺，累計裝機容量145362MW，同比增長26.8%。同時，隨著風電機組運營時間累積，
長沙理工大學
2021-01-12
一種電力系統(tǒng)故障錄波格式轉(zhuǎn)換方法
本發(fā)明公開了一種電力系統(tǒng)故障錄波格式轉(zhuǎn)換方法，讀取數(shù)據(jù) 信息文件，從文件中獲取當前數(shù)據(jù)的格式特征；根據(jù)格式特征判斷當 前數(shù)據(jù)格式；根據(jù)當前數(shù)據(jù)格式獲取數(shù)據(jù)的通道總數(shù) Sum、模擬量通 道總數(shù) nASum、狀態(tài)量通道總數(shù) nDSum；獲取選擇的通道號 nID，根 據(jù) nID 查詢數(shù)據(jù)文件對應的通道信息；將數(shù)據(jù)歸一化；獲取信息文件 中的錄波開始時間及用戶自定義的開始時間，獲取用戶自定義的頻率， 對數(shù)據(jù)進行時間及頻率的變換；獲取用戶選擇轉(zhuǎn)換的數(shù)據(jù)格式，將數(shù) 據(jù)轉(zhuǎn)化指定格式。本發(fā)明可以克服故障錄波器來自不同
華中科技大學
2021-04-14
基于網(wǎng)絡的大型機電裝備遠程運行監(jiān)視和故障診斷
重點圍繞實施大型機電設備預測性的狀態(tài)檢修需要，建立設備狀態(tài)劣化監(jiān)測模型，在線評價設備健康狀態(tài)。采用自動邏輯推理的自主故障診斷方法，結合專家人機交互方式進行觀察、推理的人工診斷方式，形成更準確全面的故障原因分析和故障定位。根據(jù)狀態(tài)評價和故障定位結果，自動給出設備維修建議的方法。利用長期積累的設備試驗、運行、故障前后的各種狀態(tài)數(shù)據(jù)，進行設備狀態(tài)劣化模型、故障診斷模型的更新和修正方法。基于Internet的遠程協(xié)作診斷機制，遇到疑難問題時邀請多領域?qū)＜疫M行在線會商。可以用于機電設備、水電機組、風力發(fā)電機組
揚州大學
2021-04-14
一種繼電保護系統(tǒng)的多模式隱藏故障風險分析方法
本發(fā)明屬于電力系統(tǒng)繼電保護和風險分析領域，公開了一種繼 電保護系統(tǒng)的多模式隱藏故障風險分析方法，包括建立繼電保護系統(tǒng) 的多模式隱藏故障模型；根據(jù)多模式隱藏故障模型對由繼電保護隱藏 故障導致的電網(wǎng) N-k 故障進行風險分析，獲得繼電保護系統(tǒng)隱藏故障 的風險指標值。本發(fā)明對保護系統(tǒng)的隱藏故障進行簡化建模分析；分 析不同種典型模式的保護隱藏故障特點，建立多種模式的隱藏故障模 型；針對隱藏故障的風險分析問題，提出一種電網(wǎng) N-k 故障分析方法。 分析中采用了基于改進功能組分解法和事件樹分析方法的 N-k 故
華中科技大學
2021-04-14
軌道交通供電系統(tǒng)故障預測與健康管理（PHM）系統(tǒng)
本成果來自國家級、省部級科技計劃項目和有重大應用前景的橫向項目，已登記軟件著作權1項，公開發(fā)明專利4項，知識產(chǎn)權屬于西南交通大學。該系統(tǒng)通過利用各類傳感器采集供電系統(tǒng)中關鍵設備的狀態(tài)數(shù)據(jù)及服役環(huán)境信息，借助信號處理、信息融合及智能推理算法對系統(tǒng)進行故障預測與健康狀態(tài)管理，在短時間尺度上進行故障預測與快速診斷、在中時間尺度上進行健康評估與剩余壽命預測、在長時間尺度上進行系統(tǒng)可靠性評估與風險評估，并根據(jù)健康狀態(tài)制定系統(tǒng)的狀態(tài)維修策略，保障軌道交通系統(tǒng)的安全可靠、經(jīng)濟高效運行。
西南交通大學
2016-06-27
二進制遞歸網(wǎng)絡的隨機多故障條件診斷性分析
項目簡介： 隨著并行計算系統(tǒng)中處理器數(shù)目的快速 增加， 系統(tǒng)
西華大學
2021-04-14