1. 石油矿场注水柱塞泵振动特征、故障特征与诊断方法的研究； 2. 石油机械监测诊断系统的研究开发

为提高开关电流电路故障诊断的精度,提出了一种基于小波包优选和优化BP神经网路的开关电流电路特征抽取与识别方法.首先对开关电流电路原始响应信号进行多层次的小波包分解,接着计算N层分解后的归一化能量值,以特征偏离度作为评价选择最优小波包基,构建最优故障特征向量,最后将提取的最优故障特征通过遗传算法优化的BP神经网络进行分类.该方法以实例电路进行验证,结果表明所有的软故障均得到了有效的分类,说明了该方法在开关电流电路故障诊断中的优越性

滚动轴承局部故障振动信号中的周期性冲击是识别故障的关键特征.形态分量分析在由多种形态原子组成的过完备字典基础上提取信号中的不同形态成分,基于这种思想提出了一种基于新型过完备复合字典的形态分量分析方法.依据滚动轴承故障振动信号中分量间的形态差异性,改进字典后该方法可以更具针对性地提取出包含故障特征的冲击分量,配合包络谱分析准确提取故障特征频率,诊断滚动轴承局部故障.对比基于快速谱峭度法的轴承故障诊断方法,该方法可以避免人为选择共振带产生的不准确性和非最优问题,提高了故障诊断效果.通过轴承仿真信号和故障实验信号分析验证了该方法的有效性

1、掌握液压和气压制动系常见故障的故障现象、故障的主要原因及处理方法和诊断方法 2、掌握液压和气压制动系的维修方法 3、了解最新的故障诊断设备和方法

运用人工智能(AI)理论和知识工程技术,使传统的设备故障诊断系统成为基于深知识的知识中心型专家系统。它与机械设计专家系统利用同样的对象模型及其阶层构造和性能框架,在进行设计推理,探索最优设计方案的同时,从深知识推导出诊断故障所需的因果关系,寻找设备的故障及其原因所在,从而使原本各自独立存在、独立运行的两类专家系统融成一体,形成故障诊断,机械设计综合专家系统

本文阐述了Green函数的原理。以轴承为例阐明了Green函数对设备故障的敏感性,并在以Green函数诊断轴承故障的定量标准方面进行了初步探索

为了解决齿轮故障诊断中传统的声振信号分析方法容易受到周围设备及环境噪声干扰的问题,提出了一种独立分量分析和自相关分析相结合的齿轮故障诊断方法.首先用独立分量分析分离特征信号和干扰信号,然后用自相关分析提取特征信号中的周期成分.实验结果表明,该方法可以有效地提取在强背景噪声干扰下的齿轮故障特征

以流量信号作为特征信息进行液压故障诊断,分析了液压系统中出现流量异常时的主要表现及产生原因,基于流量信号与液压系统工况之间关系的分析及CBG 2040型齿轮泵的4种故障的实验研究,指出:流量信号也是状态信息的丰富载体,利用流量信号来监测液压系统的状态及进行故障诊断是可行的、有效的

10.1 概述 10.2 远程监测与诊断系统的设计原则与基本构成 10.2.1 船舶动力机械的远程监测与诊断系统的设计原则 10.2.2 船舶动力机械的远程监测与诊断系统的基本构成 10.3 远程监测与诊断系统的监测方法与测点布置 10.4 船载监测子系统的组成及功能

5.1 机械振动基础 5.2 简易振动诊断技术 5.3 简易振动诊断的常用仪器设备 5.4 简易振动监测标准及机器状态评价 5.5 简易振动诊断的开展方法与实施 5.6 滚动轴承的简易诊断法 5.7 精密振动诊断技术