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石油生产中有杆抽油机故障诊断研究
来源:计算机仿真 发布日期:2016-11-30
及时发现并排除抽油机故障对于降低生产成本、提高油井产量具有重要作用。由于抽油机故障种类多,测量的悬点示功图形态多样且容易受环境噪声的影响,测量数据的区分性特征难以提取,造成通过传统神经网络进行故障诊断时的准确率较低。为提高抽油机故障诊断的精度,提出一种基于深度信念网(DBN)和支持向量机(SVM)混合模型的抽油机故障诊断方法。采用深度信念网从样本示功图图像中学习特征,支持向量机根据特征判断抽油机的
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液压机械无级变速箱换段液压故障诊断的BP方法
来源:中国农机化学报 发布日期:2016-11-30
提出一种针对液压机械无级变速箱离合器液压系统的故障诊断方法。首先,试验得到87组压力数据并进行数据预处理;而后,通过随机抽取的方法得到训练样本集与测试样本集,基于BP神经网络对训练样本集进行训练并得到故障判别模型,使用该模型对随机样本集进行分类测试;最后,基于神经网络特征选择方法对所得分类模型进行属性约简,并对BP神经网络的多值分类作了比较研究。结果显示:BP二值分类方法对正常及4种典型故障模式的
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论农业机械故障修复
来源:农民致富之友 发布日期:2016-11-30
1农业机械的故障诊断方法可分为主观故障诊断方法和客观故障诊断方法。1.1农业机械的客观故障诊断方法1.1.1物理检验法:利用电、磁、光、声、热等物理量,通过对工件引起的变化来探测零件技术状况的一种方法。这种方法通常用来检验零件内部隐蔽缺陷而又不损坏零件本身的一种无损的探伤检验,如磁力探伤法,磁粉法、渗透法和射线法等。1.1.2仪器检验法:就是使用仪器、仪表、传感器、故障诊断仪器、设备等去检测、分析
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工程机械故障诊断的新技术和方法
来源:工程建设与设计 发布日期:2016-11-30
随着科学技术的不断发展,工程机械设计越来越复杂,工程机械故障诊断的难度越来越大。工程机械在运行中,一旦发生了故障,不仅会给企业造成严重的经济损失,还会导致灾难性的人员伤亡。因此,相关部门一定要注重工程机械故障诊断。论文主要分析了工程机械故障诊断的新技术,并重点讲述工程机械故障诊断的方法。
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基于无限隐Markov模型的旋转机械故障诊断方法研究
来源:仪器仪表学报 发布日期:2016-11-30
针对传统隐Markov模型(HMM)在机械故障诊断中存在的不足,即HMM过学习或溢出问题以及隐状态数需要事先假定,提出了基于无限隐马尔可夫模型(i HMM)的机械故障诊断方法。在提出的方法中,以谱峭度为特征提取,i HMM为识别器,并以最大似然估计来确定设备运转中出现的故障类型。同时,将提出的方法与传统的HMM故障识别方法进行了对比分析。实验结果表明,提出的方法是有效的,得到了非常满意的识别效果。
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基于解析模态分解的机械故障诊断方法
来源:中国机械工程 发布日期:2016-11-30
针对旋转机械故障诊断问题,提出了一种基于解析模态分解(AMD)的旋转机械故障诊断方法。只要知道信号的频率成分,AMD方法就可以将含不同频率成分的信号分解为单频率信号,尤其能够分解有紧密间隔频率成分的信号。对于可预知故障特征频率的旋转机械的故障诊断,可利用AMD方法提取机械振动信号中故障特征频率所在频段的信号,并求该段信号的频谱,若频谱中含有故障特征频率,则说明机械振动信号中存在该故障。通过对滚动轴
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浅谈船舶柴油机主要机械故障诊断和排除
来源:珠江水运 发布日期:2016-11-30
为了保证船舶安全航行,船机设备的操作人员必须掌握操作规程和维护保养要求,针对具体的船舶机械设备故障,采取对应的措施进行诊断和排出,保证船机设备运行良好。本文结合船舶柴油机运行过程中的常见故障,提出了诊断和排除方法。
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海洋石油模块钻机故障诊断算法应用探讨
来源:石化技术 发布日期:2016-11-30
本文选取钻机上关键设备F-1600型泥浆泵作为研究对象,通过对泥浆泵故障诊断常用算法的分析比较,选定BP神经网络作为实现手段,介绍了其算法、原理及在某钻机平台上的实现方法,经测试取得了良好的效果。
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矿井提升机变速箱机械故障特征提取与诊断
来源:现代制造工程 发布日期:2016-11-30
煤矿井内提升机变速箱发生故障时,传动轴上信号的传播路径复杂,导致振动信号中故障特征提取困难加大,针对利用常规振动信号处理方法从振动信号中将故障特征提取难的问题,提出一种先广泛布置检测点,再分时段检测的方法。首先通过分析检测点的振动烈度逐步缩小故障范围,再利用谐波小波分解方法对小范围内的可疑检测点的振动信号进行三层次分解,最后通过分析a2和a3层信号的频谱,可从振动信号中提取出故障特征。试验结果表明
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旋转机械设备智能故障诊断方法的研究
来源:工业控制计算机 发布日期:2016-11-30
针对传统的故障诊断方法不能满足旋转机械设备故障诊断要求的问题,对智能故障诊断方法在旋转机械故障诊断中应用进行研究。首先介绍国内外智能故障诊断方法的发展及其研究现状,然后将智能故障诊断方法分为基于模型、信号处理以及知识的三类方法,并分析每类方法的诊断原理和特点。在此基础上讨论了三种常用的智能故障诊断方法在旋转机械设备的实际应用。最后对旋转机械故障智能诊断方法进一步研究方向进行展望。
027-87841330