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[期刊] 实验技术与管理
[作者]
李峥 李宗 王天杨 秦朝烨 卢文秀 褚福磊
机械故障诊断实验具有工程实践背景,对于培养学生的综合能力有着重要意义。为此基于MATLAB GUI设计开发了机械故障诊断实验系统,系统包含振动信号的时域、频谱、时频分析3大功能模块,借助案例分析有效地验证了系统的适用性。该实验系统的开发与应用有助于学生理解相关领域的原理与分析方法,切实提高了学生在机械故障诊断领域里的实践和应用能力,为学生今后开展相关研究奠定了理论与工程实践基础。
[期刊] 上海水产大学学报
[作者]
王永鼎 王世明
工程机械使用工况复杂,系统可靠性要求高,在故障识别和诊断的方法上,利用顶事件与底事件之间的内在关系,采用液晶屏上棒条模拟量显示,加分级声光报警的形式,在专家故障知识库的基础上,建立了工程机械发动机和变速器的故障树,设计了基于虚拟仪器的远程网络监测与诊断系统,提供了在LabVIEW平台下的远程网络监测及故障诊断方法,实现故障巡回检查、故障回放、故障查询、液晶灰度自动调节等功能,为提高工程机械整机系统的可靠性提出了有效的措施。
关键词：
工程机械 故障树 LabVIEW 可靠性
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
王向华 王静远 任衍恒 盖文东
这是利用风力机实验平台和MATLAB开发的故障诊断实验项目。利用风力机实验平台上的传感器采集齿轮振动信号并传输到电脑，利用MATLAB软件对振动信号进行特征提取，所提取的特征包括时域特征和频域特征。对于时域特征，直接利用计算公式即可求出具体特征值；对于频域特征，先利用傅里叶变换将采集的时域信号转换为频域信号，再通过公式计算频域特征值。从时域和频域特征中，选择了不同工况间特征值差距较大的两个特征，并利用所选择的特征和阴性选择算法进行了风力机齿轮的故障诊断。该文详细阐述了风力机齿轮故障诊断的实验原理和具体过程，旨在帮助学生掌握基本的信号处理方法和具体的故障诊断流程。
[期刊] 工业工程
[作者]
石惠芳 苗永浩 夏雨
解卷积方法是机械装备故障诊断的有力工具，但传统研究仍属于浅层特征提取，难以处理极低信噪比情况。针对此问题，在传统解卷积理论的基础上引入特征学习思想，提出一种基于基尼指数(Gini index, GI)的稀疏特征深度解卷积方法 (GI-based sparse deep deconvolution, GI-SDD)进行机械装备早期故障诊断。采用频带均分策略初始化输入层滤波器，为后续解卷提供方向。以能够表征机械故障稀疏特征的GI作为损失函数，指导深度网络进行训练。基于广义的特征向量法(eigenvector algorithm, EVA)执行权重优化，进而对微弱故障特征进行逐层学习。利用相关系数和包络谱峭度(envelope kurtosis, EK)准则联合评价故障信息，降维输出最为显著的故障分量。经仿真分析及试验验证，所提方法对背景噪声具有强鲁棒性，故障特征得到显著加强，其EK值相较于传统MED和MGID结果分别提升163.43%和187.11%。
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
王祝平 李小昱 王为 张军
内燃机工作状态的正常与否直接关系到整个系统的安全性和可靠性,对内燃机的燃气系统进行快速无拆卸故障诊断在生产实际中具有重要意义。采用美国NI公司虚拟仪器开发平台LabVIEW,组建了一套基于关联维数的内燃机状态监测与故障诊断系统。用490BPG发动机分别在怠速、1 200 r/min2、400 r/min无负荷时进行了测试,结果表明:缸盖振动信号在正常工况时的关联维数最高,漏气故障的关联维数次之,断油故障的关联维数最低,且不同工况下的关联维数区分显著。该系统以关联维数作为特征参量,能快速准确地对内燃机的工作状况进行连续、在线监测与故障分类。
[期刊] 工业工程
[作者]
刘晶 季海鹏
采用加权关联规则算法对设备历史数据库进行挖掘,建立加权关联规则模式库。设备监控数据通过与模式库匹配,实现设备故障诊断。同时,针对钢铁企业中液压设备的特殊性,提出利用自组织竞争神经网络模型确定权值,即将设备故障信息的3个主要属性:重要程度、易损程度、故障等级作为模型的输入,通过训练样本确定设备故障的加权关联规则的权值。实例证明了该方法的有效性。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
刘龙浩 张厚升 蒋俊杰 靳舵 王傲 赵翔宇 邢雪宁
随着仿真软件的快速发展，虚拟仿真实验已成为高校教学中的重要组成部分。为了提高学生的系统建模分析能力，实现电机驱动系统的安全可靠运行，针对五相永磁同步电机（FPMSM）驱动系统单相开路故障问题，提出了一种基于电流特征分析的故障诊断定位方法，并利用MATLAB/Simulink仿真软件进行验证。首先，研究根据故障前后三次谐波平面电流的不同表现特征，依次使用有效值计算、均方根等方法处理三次谐波平面电流，提取故障信号。其次，利用反正切函数求取的故障相位角以及滑动采样获取的符号信息进行故障定位、隔离，克服因谐波污染造成的诊断短时失效问题。最后，搭建Simulink仿真模型并进行相应分析。结果表明，所提的故障诊断算法能够快速准确地实现FPMSM驱动系统单相开路故障诊断，避免因故障长时间存在而产生的系统二次损伤及生产事故问题，为后续容错操作及故障后系统持续稳定运行奠定基础。同时，该研究为电机控制类高校虚拟教学实验提供了一个潜在案例，具有较高的理论与实用价值。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
邓晓刚 张学鹏 王平
针对传统慢特征分析（SFA）无法充分解析连续搅拌釜式反应器（CSTR）非线性特性问题，提出一种改进的慢特征分析故障诊断方法——随机傅里叶SFA(RFSFA)，并开发了相应的仿真实验平台。该方法引入随机傅里叶映射技术实现过程变量的非线性变换，进而利用慢特征分析建立非线性统计监控模型。为了避免模型随机参数的影响，应用贝叶斯推理理论构建了集成学习模型。为验证该方法的有效性，设计了一个CSTR故障模拟与算法测试实验平台，包括正常工况模拟、故障工况模拟、故障检测等多个子系统。测试结果表明，RFSFA方法具有比传统SFA方法更好的故障检测性能，所开发的实验平台易于操作，开放性好，能够很好地验证算法的有效性。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
陈梅 王健
为在"自动控制原理"课程中直观地讲解PID控制中各参数对系统性能的影响,设计了基于MATLAB GUI的PID控制仿真系统。该仿真控制系统可以通过直接输入和从工作空间获取两种方式获取数据,并实现PID参数的动态调整、控制系统动态性能参数及对应单位阶跃响应曲线的绘制等功能。该系统数据的获取及图形的显示实时、直观,可用于课堂教学演示中,也可用于实验教学中,以提高学生分析问题的能力。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
黄鹏 陈虹丽 李强
研究使用基于模型的方法来发现一个突发故障并估计这个故障的大小。对XZ-II型旋转式倒立摆建立T-S模糊模型以及提出一种T-S模糊模型描述的非线性系统残差生成器的设计方法,以XZ-Ⅱ型旋转式倒立摆的模糊系统为基础,设计故障诊断器。利用Matlab对XZ-Ⅱ型旋转式倒立摆的故障诊断器进行仿真实验,并对实验仿真结果进行分析,验证提出的故障诊断器设计方案的可行性。
[期刊] 工业工程
[作者]
陈光林 于丽娅 张成龙 周鹏 李笑瑜
对滚动轴承做健康监测和故障诊断可以保证机械设备持续有效地进行工作。利用深度学习对工业大数据背景下的海量复杂数据进行建模时，需要耗费大量的计算资源，出现训练停滞或难以训练等问题。尝试采用宽度学习系统代替深度学习进行轴承故障诊断，同时针对宽度学习系统分类效果受限于自身超参数的选择这一问题，利用元启发算法中的麻雀搜索算法对宽度学习系统的超参数进行优化，提高宽度学习系统的准确率。将优化后的模型应用于西储大学轴承数据集，并与多种神经网络模型进行对比以验证所提方法的故障诊断能力。
[期刊] 物流技术
[作者]
戴立坤
针对如何在物流配送车辆运输过程中提供远程车辆故障诊断与故障定位的问题,提出采用物联网技术构建以配送车辆为研究对象的远程故障诊断定位系统。通过车载终端设备与车辆的电子控制单元连接,采集车辆的状态信息,并进行故障诊断定位,然后将信息通过无线通信网络传送给物流控制中心,控制中心对故障代码与故障现象进行分析处理后,及时提醒工作人员进行快速处理,并根据车辆行驶状态检测给出车辆的维护保养意见,从而实现配送车辆的故障预防以及在配送过程中的故障诊断与技术支持,避免了意外事故的发生,同时提升了配送效率。
[期刊] 工业工程
[作者]
叶祎旎 李艳婷
海上风电场地处偏远环境，长期受到盐碱腐蚀。为解决风电机组运行过程中产生的多种故障检测识别问题，在传统卷积神经网络LeNet-5的基础上构建模型。该模型采用ReLU函数作为激活函数，增加了卷积层、池化层和全连接层。针对风电机组的监督控制和数据采集(supervisory control and data acquisition, SCADA)系统及状态监控(condition monitoring, CM)系统所提供的数据集，进行多元类别故障诊断。并对多台风电机组进行聚类分析，应用集成学习方法，构建多风电机组故障诊断模型。实验表明，所提方法取得了97%～99%的诊断精度。通过将实验结果与其他算法进行对比，验证了该方法的有效性。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
宋佳 石若凌 郭小红 刘杨
针对高超声速飞行器反作用控制系统(reaction control system,RCS)的推力器故障,展开了基于核极限学习机(kernel extreme learning machine,KELM)的故障诊断方法研究,并对该诊断方法进行了参数优化和核函数优化,为飞行器执行器故障提供了快速准确的诊断方法.结果表明:该方法可以克服对飞行器模型的依赖,以数据驱动的方式对飞行器执行器故障实现快速准确的诊断.
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
夏丽莎 吕文元
针对工业系统监控数据不均衡导致的故障状态难以被识别问题,提出一种基于随机旋转森林的集成支持向量机(RRFESVM)故障诊断算法,通过将监控数据进行属性随机分割、组合、PCA变换和样本有放回重采样,组建多个新训练子集并使用支持向量机算法进行训练,得到多个支持向量机故障诊断基分类器,集成得到强分类器,由此既保证基分类器之间的差异性,又保证故障诊断精度和分类器性能稳定性,从而解决故障诊断易偏置问题,提高作为少数类的故障状态实时诊断准确率。亚轨道飞行器再入过程实验与TE化工过程实验都表明RRFESVM故障诊断算法能够有效提升不均衡数据情况下的实时故障诊断性能。
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