电路有故障 方法来解决

<正>电路故障类问题是近些年来各地中考命题的热点。电路中的故障,主要有两个方面的内容:一是电路故障的性质,即电路中出现的故障是短路或是开路;二是电路故障发生的位置,即电路中的故障发生在哪个     

基于GA-BP算法的水电机组故障诊断模型

将GA-BP算法引入水电机组的故障诊断中,建立了基于GA-BP算法的水电机组故障诊断模型.通过Matlab的相关工具箱进行仿真,结果表明基于GA-BP算法的诊断模型的正确性高于基于BP算法的诊断模型.     

基于非线性接触测量的步进电机故障诊断技术

为实现对步进电机故障的精准诊断,引进非线性接触测量技术,设计了一种步进电机故障诊断方法。将非线性接触测量过程作为一种对信号的时间序列重构过程,使用加速度传感器,主动采集步进电机在作业中的频谱信号;对步进电机在作业过程中的电流、电压和脉冲等参数进行时间域分析,采用短时傅立叶转换方式,处理步进电机作业信号;通过步进电机故障范围确定与故障点查找,完成步进电机故障诊断方法的设计。设计对比实验证明：该方法不仅可以准确识别步进电机作业过程中的采样信号故障,还可以精准诊断步进电机在不同故障状态下的异常电流值。     

噪声预估下的变压器铁芯松动故障诊断技术

为精准诊断变压器铁芯松动故障,开展噪声预估下的变压器铁芯松动故障诊断方法的设计研究。根据信号在传输过程中可能携带的噪声,对信号实行交叉分段与分帧处理,引进海明窗函数,设计噪声预估下的变压器铁芯松动声纹信号采集;根据信号的功率频谱密度,建立针对提取信号的转换处理函数。使用Mel滤波器,设计信号的降维处理与数据矩阵的压缩处理;计算变压器铁芯在作业中的磁通密度,并计算因磁通量发生变化而直接引起的铁芯振动频率,将其作为松动故障特征频率,实现松动故障特征频率提取与故障诊断。设计对比实验,实验结果证明：噪声预估下的变压器铁芯松动故障方法实际应用效果良好,可以精准诊断变压器的松动故障形式,能够及时排查并高效率处理故障。     

基于LabVIEW的离心泵机组故障诊断系统设计与应用

为了实现离心泵的预测性维护策略实施,基于LabVIEW图形化编程语言,设计了一种离心泵机组远程在线监测与故障诊断系统。通过具体的设计实例,从总体架构设计、硬件选配和系统软件构建三个方面阐述了旋转机械振动信号监测与诊断系统的一般性设计流程及软件系统的LabVIEW实现方法。     

基于核熵成分分析的工业过程故障诊断

针对实际工业过程数据往往具有高斯与非高斯共存、非线性的特点,及传统核主成分分析在特征提取时仅考虑变量方差最大化导致信息丢失,并且处理非高斯数据能力欠佳,因此传统核主成分在故障诊断分析中难以取得令人满意的结果的问题,提出一种核熵成分分析(kernel entropy component analysis, KECA)、余弦相似度K均值(K-means of cosine similarity, CSK)的故障诊断方法。首先将数据投影至高维空间,KECA方法根据Renyi熵大小选取投影方向,对数据进行降维;然后,基于KECA能够以角结构方式捕捉数据内部的集群结构信息,设计一种余弦相似度的K均值聚类器,对数据进行聚类并建立故障诊断模型;最后,将KECA-CSK方法应用于田纳西-伊斯曼化工过程进行仿真实验。结果表明：与核主成分聚类分析相比,KECA-CSK方法具有更好的诊断结果,验证了所提方法的优越性。     

大规模模拟电路软故障快速诊断法

研究了大规模模拟电路软故障的故障统一特征向量的提取方法，并在此基础上提出了大规模模拟电路软故障快速诊断法。该方法根据大规模模拟电路故障诊断网络交叉撕裂搜索方法，采用改进BP算法的神经网络记载电路多次撕裂信息，从而可以迅速检测出大规模电路的软故障模块。仿真实例证明该方法能快速有效地并行处理定位故障模块，具有测前工作量小、适用范围广、诊断速度快等优点。     

小波变换在信号奇异性检测中的应用

小波变换突破了传统傅里叶变换等信号处理方法的限制,在时域和频域上可同时对信号实现局部化处理,这更符合信号非平稳的变频带结构特征,因而在信号检测奇异性等方面具有广泛的应用价值。本文简要地介绍了小波应用在信号奇异性检测方面变换的基本原理,并通过仿真实验进行了验证。     

关于数控机床流程图的故障维修与诊断

文中提出的教控机床故障诊断的流程图，不仅适用数控车床，也适用于数控铣床、加工中心或其他数控机床的故障诊断与维修。对于大多数数控机床故障维修来说，均可用该流程圈的逻辑思维方法进行分析，但值得注意的是用单囡素分析法得出的故障原因只是可能的，不能忽视机械与电气相互作用的复合原因的存在．为此，应进行充分的综合分析，才能快速准确地判断故障的原因并正确维修。