旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷若干關(guān)鍵技術(shù)研究及應(yīng)用

內(nèi)容概要

　　《旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷若干關(guān)鍵技術(shù)研究及應(yīng)用》對水輪發(fā)電機(jī)組和風(fēng)機(jī)典型故障的機(jī)理進(jìn)行了分析和總結(jié)。應(yīng)用小波分析方法提取了旋轉(zhuǎn)機(jī)械三類常見故障以及葉片裂紋故障的特征，并通過實(shí)例分析說明運(yùn)用小波分析方法可以較好地診斷旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障，且把小波和聚類分析相結(jié)合對旋轉(zhuǎn)機(jī)械典型故障進(jìn)行了診斷，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)了在故障類層次上的模糊模式識別的自動(dòng)診斷方法。采用Visual
C++語言和Access數(shù)據(jù)庫工具開發(fā)了功能完善、運(yùn)行速度快、操作簡單、界面友好的水輪發(fā)電機(jī)組故障診斷系統(tǒng)（HGSFDS）和風(fēng)機(jī)在線狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)（FDMS），并給出了系統(tǒng)運(yùn)行實(shí)例。《旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷若干關(guān)鍵技術(shù)研究及應(yīng)用》的研究成果對旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷理論與應(yīng)用的發(fā)展具有積極的促進(jìn)作用。
　　《旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷若干關(guān)鍵技術(shù)研究及應(yīng)用》可作為機(jī)械、冶金、礦業(yè)、化工、能源等領(lǐng)域從事機(jī)械設(shè)備監(jiān)測和故障診斷、設(shè)備維修和管理的工程技術(shù)人員以及高校教師、研究生進(jìn)行科研、教學(xué)和學(xué)習(xí)的參考書。

書籍目錄

前言
第1章 緒論
1.1 旋轉(zhuǎn)機(jī)械在線監(jiān)測與故障診斷的研究意義
1.2 故障診斷技術(shù)的發(fā)展概況
1.3 故障診斷的方法與技術(shù)
第2章 旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動(dòng)故障機(jī)理研究
2.1 旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動(dòng)故障的特點(diǎn)
2.2 旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動(dòng)故障的特征和識別
第3章 信號分析方法及旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障分析實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
3.1 信號分析方法
3.2 旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障分析實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
第4章 基于小波分析技術(shù)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障分析
4.1 幾類常見故障的特征提取
4.2 葉片裂紋故障特征提取
第5章 基于小波和聚類分析相結(jié)合的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷
5.1 聚類分析
5.2 基于小波和聚類分析相結(jié)合的轉(zhuǎn)子故障診斷
第6章 基于粗糙集和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障知識識別
6.1 知識系統(tǒng)的構(gòu)建
6.2 粗糙集屬性約簡
6.3 數(shù)據(jù)化知識識別
第7章 基于模糊聚類分析的自動(dòng)診斷
7.1 水輪發(fā)電機(jī)組振動(dòng)特征分析
7.2 模糊診斷方法
7.3 基于核函數(shù)的聚類理論與方法
7.4 基于核函數(shù)聚類分析的綜合自動(dòng)診斷
第8章 基于知識的故障診斷方法研究
8.1 故障診斷專家系統(tǒng)
8.2 診斷知識的表示
8.3 診斷系統(tǒng)的模糊推理與控制策略
8.4 基于數(shù)據(jù)庫的知識庫管理系統(tǒng)
第9章 旋轉(zhuǎn)機(jī)械狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷硬件系統(tǒng)設(shè)計(jì)
9.1 中小型水輪發(fā)電機(jī)組狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷硬件系統(tǒng)設(shè)計(jì)
9.2 風(fēng)機(jī)狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷硬件系統(tǒng)設(shè)計(jì)
9.3 PCI-1713卡編程方法的選取
9.4 PCI-1713卡的測試
第10章 旋轉(zhuǎn)機(jī)械狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)應(yīng)用研究
10.1 水輪發(fā)電機(jī)組故障診斷系統(tǒng)（HGSFDS）
10.2 基于網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)機(jī)在線狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷系統(tǒng)（FMDS）
參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

版權(quán)頁：   插圖：   （5）Part—of槽 此種槽要注意與上面四種的區(qū)分，它們有本質(zhì)區(qū)別的。Part·of槽是用來表示“部分”與“整體”的關(guān)系，它在性質(zhì)上不具有繼承性，只說明下一層是上層的構(gòu)成部分。對于上例來說，平行不對中與不對中就不是部分與整體的關(guān)系，因?yàn)闃?gòu)成平行不對中的是各種屬性值，可以說軸心軌跡是平行不對中的一個(gè)部分考察屬性。也就是說，在這個(gè)診斷知識庫中，軸心軌跡才是與平行不對中構(gòu)成部分與整體的關(guān)系。而不能從字面上來說平行不對中是不對中的一部分，它們應(yīng)該屬于子類與類的關(guān)系。再舉一個(gè)與故障不相關(guān)，但更好理解的例子，發(fā)動(dòng)機(jī)是火車的一部分，但兩者的構(gòu)造和材料，種類是完成不一樣的，發(fā)動(dòng)機(jī)這個(gè)集合沒有火車的大量屬性，火車是一個(gè)整體，它包括了發(fā)動(dòng)機(jī)，但火車有的屬性，發(fā)動(dòng)機(jī)沒有，這一差異是很重要的。當(dāng)然一個(gè)框架里的對象可同時(shí)具有上、下層結(jié)構(gòu)關(guān)系和“整體”與“部分”的關(guān)系時(shí)，例如魔方里的小方塊和魔方的關(guān)系。 （6）Infer槽Infer槽是用來表示邏輯推理關(guān)系的，大多數(shù)用于表示產(chǎn)生式規(guī)則。它是一種必要的關(guān)系，對產(chǎn)生的問題可以采取什么樣的對應(yīng)措施，邏輯推理性強(qiáng)是它的顯著特點(diǎn)。 （7）Possible—Reason槽 此槽與上面的Infer槽是方向相反的推理。它用來表示往前推，產(chǎn)生這個(gè)問題的原因在什么地方。當(dāng)然，它主要也是用來表示邏輯推理類的。 此外還有表示時(shí)間關(guān)系槽、空間關(guān)系槽、相似關(guān)系槽等，總之，它們都是一種數(shù)據(jù)、知識的組織形式，用來使大量的數(shù)據(jù)符號有秩序地組織在一起，便于查詢和管理。 3.合理的組織框架的槽 由于槽具有繼承性這個(gè)特點(diǎn)，通過一些槽（如AKO槽、Instance槽等）即可實(shí)現(xiàn)框架間上下層的聯(lián)系，這一特性使得有可能抽取不同框架的相同屬性，放入到上層框架中，這樣做的好處在于：很大程度上減少冗余的信息；有效保證了知識的一致性。通過這樣合理的處理，就可把相同的屬性放在上一層，而下一層就可以放一些特有的屬性，實(shí)現(xiàn)了最簡捷有效的框架區(qū)分。 4.實(shí)現(xiàn)框架的有效推理 一般來說，知識系統(tǒng)由兩部分構(gòu)成：一是知識庫；另一是框架推理。知識庫可以通過框架理論來建構(gòu)，用來解決知識的構(gòu)成問題；框架推理是要達(dá)到解釋功能，通過知識庫中的知識來解決問題，它是一個(gè)反復(fù)進(jìn)行具有不確定性的框架匹配的過程。具體的設(shè)置的框架匹配槽值有如下類別：“充分條件”槽、“必要條件”槽、“觸發(fā)條件”槽、“否決條件”槽及“閾值”槽等。不同槽值來配合不確定性匹配的實(shí)現(xiàn)。根據(jù)其所用的推理方法，設(shè)置不同種類的槽來配合推理?？傊@些都是很基礎(chǔ)的，要做到全局出發(fā)，統(tǒng)籌安排，合理組織，以避免信息的重復(fù)和冗余，使應(yīng)用方便。只有這樣，才能為旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷專家系統(tǒng)建立一個(gè)良好的基礎(chǔ)。 5.框架表示法的特點(diǎn) （1）結(jié)構(gòu)性用框架構(gòu)建知識系統(tǒng)的最大優(yōu)勢是它的結(jié)構(gòu)性，運(yùn)用框架表示知識的基本單位為框架，而框架下有多個(gè)槽，槽又有多個(gè)側(cè)面，這樣就結(jié)構(gòu)性地把知識表示出來，也能夠表示出內(nèi)部結(jié)構(gòu)關(guān)系和知識間的聯(lián)系，所以說它的結(jié)構(gòu)性強(qiáng)。

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