提出了一种应用灰度击中击不中变换提取故障特征的方法.从待分析信号中指定若干个目标波形,由此计算得出击中击不中结构元素对,在每个采样点位置进行模式匹配,具有故障特征的波形段将具有较高的输出.应用于制氧厂驱动电机的碰摩信号和转子试验台的冲击信号,成功提取出削波特征和冲击特征.该方法与人工分析信号的思路接近,算法容易理解,可以作为从时域波形直接提取故障特征的一种有效方法

任务1 计算机硬件产生故障的原因 任务2 计算机硬件维修的方法 任务3 计算机硬件故障检修实例分析 任务4 计算机故障检测方法

针对转子不平衡故障和滚动轴承微弱损伤性故障的复合故障诊断问题,提出了一种基于经验模式分解的故障诊断方法,进行复合故障的耦合特征分离和轴承损伤性故障信号特征提取研究.该方法首先通过经验模式分解将复合信号分解为若干个本征模函数(intrinsic mode function,IMF);然后通过计算各IMF与原始复合信号的相关系数确定包含故障特征信息的主要成分,除去虚假分量;最后针对主要成分中的低频成分进行频谱分析提出转子故障特征,针对主要成分中的高频成分进行Hilbert包络解调提取调制故障特征,即轴承损伤性故障特征.仿真及实验结果表明该方法的有效性和实用性

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

4.4.1变配电系统监控 (1)监控管理功能 A.检测运行参数,为正常运行时的计量管理、事故发生时的故障原因分析提供数据。 B.监视电气设备运行状态,并提供电气主接线图开关状态画面;如发现故障,自动报警,并显示故障位置、相关电压、电流数值等

3.1信号的类型及特征 3.2信号的幅值域分析 3.3信号的时差域分析 3.4信号的频率域分析

由于对旋转设备可靠性的要求更迫切,碳氢化 合物、发电、流程和运输工业一贯需要,在这 个领域产生持续的进展。 由于工程和材料科学的进步,旋转机器变得更 快和更轻。同时要求它们能运行更长的时间。 在追求高度可靠运行的过程中,故障的检测、 定位和分析起着关键的作用。 如果利用振动分析,可以连续地监测机器的状 态。可以通过详细的分析确定机器的完好性和 识别可能出现或已经存在的故障

【智能系统】系统故障因果关系分析的智能驱动方式研究

【人工智能基础】多因素集对分析的系统故障模式识别方法

【综述】空间故障树与因素空间融合的智能可靠性分析方法