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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,質量不平衡,轉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網絡I和II,由模糊模式識別子系統預處理后代替相應的傳感器信度函數分配的相關系數,整個子模糊神經網絡包括數據模糊化層,輸入層,隱含層和輸出層,利用D-S證據理論的組合規則,求得融合后信度函數分配,從而實現離心泵的正常,不平衡,不對中和基礎松動狀態的融合診斷.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,真實有效優點.
東北電力大學
2021-04-30
基于信息融合的傳感器故障的智能在線診斷技術
該項目以基于信息融合的故障診斷技術為背景，研究傳感器故障診斷相對于一般故障診斷的特殊性及其已有的各種方法的內在聯系，建立能夠融合主要診斷方法、具有廣泛適應性的診斷框架體系。主要研究內容包括：故障診斷的對象由單個傳感器變為傳感器系統；故障診斷的技術由單一方法轉變為適應傳感器不同過程的相應方法共同作用；為傳感器故障的在線檢測與信號恢復提供一致的方法；對可能的故障傳感器，利用正常工作的傳感器信息，恢復其性能。
武漢工程大學
2021-04-11
一種基于小波差分算法的電纜故障測距方法
發明專利 “ 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與診斷技術
針對特定的故障現象（尤其是隨機故障、間歇性故障等），通過綜合貝葉斯網絡、FMEA、FTA等多種故障分析方法、融合多元故障相關信息（故障現象、故障案例、專家經驗、故障模型等），進行系統深入的故障分析、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境，實現故障的快速再現和基于貝葉斯的動態故障定位。 通過智能化的嵌入式軟件隨機故障分析再現與診斷，可以在故障分析、故障再現、故障定位等方面，利用智能化方法進行系統性、啟發式的故障診斷研究，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，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
基于Kriging模型的風力機齒輪箱故障診斷方法
成果簡介：本發明公開了一種基于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、計算量小的優點，能夠為實現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
一種電力系統故障錄波格式轉換方法
本發明公開了一種電力系統故障錄波格式轉換方法，讀取數據 信息文件，從文件中獲取當前數據的格式特征；根據格式特征判斷當 前數據格式；根據當前數據格式獲取數據的通道總數 Sum、模擬量通 道總數 nASum、狀態量通道總數 nDSum；獲取選擇的通道號 nID，根 據 nID 查詢數據文件對應的通道信息；將數據歸一化；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， 對數據進行時間及頻率的變換；獲取用戶選擇轉換的數據格式，將數 據轉化指定格式。本發明可以克服故障錄波器來自不同
華中科技大學
2021-04-14
基于網絡的大型機電裝備遠程運行監視和故障診斷
重點圍繞實施大型機電設備預測性的狀態檢修需要，建立設備狀態劣化監測模型，在線評價設備健康狀態。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。根據狀態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數據，進行設備狀態劣化模型、故障診斷模型的更新和修正方法。基于Internet的遠程協作診斷機制，遇到疑難問題時邀請多領域專家進行在線會商。可以用于機電設備、水電機組、風力發電機組
揚州大學
2021-04-14
一種繼電保護系統的多模式隱藏故障風險分析方法
本發明屬于電力系統繼電保護和風險分析領域，公開了一種繼 電保護系統的多模式隱藏故障風險分析方法，包括建立繼電保護系統 的多模式隱藏故障模型；根據多模式隱藏故障模型對由繼電保護隱藏 故障導致的電網 N-k 故障進行風險分析，獲得繼電保護系統隱藏故障 的風險指標值。本發明對保護系統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 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
軌道交通供電系統故障預測與健康管理（PHM）系統
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，公開發明專利4項，知識產權屬于西南交通大學。該系統通過利用各類傳感器采集供電系統中關鍵設備的狀態數據及服役環境信息，借助信號處理、信息融合及智能推理算法對系統進行故障預測與健康狀態管理，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可靠性評估與風險評估，并根據健康狀態制定系統的狀態維修策略，保障軌道交通系統的安全可靠、經濟高效運行。
西南交通大學
2016-06-27
二進制遞歸網絡的隨機多故障條件診斷性分析
項目簡介： 隨著并行計算系統中處理器數目的快速 增加， 系統
西華大學
2021-04-14