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.     

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。     

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。     

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。     

小波分析技术在故障诊断中的应用

小波分析是20世纪80年代中期发展起来的新的数学理论和方法,并已在实践中得到了广泛应用.本文对小波分析、小波分析与神经网络相结合的小波网络及小波分析与模式识别相结合在故障诊断中的应用进行了详细的介绍,最后指出了这一领域有待进一步研究的问题和发展趋势.     

基于自动化控制的机械设备故障诊断系统设计

机械设备的最重要的组成单元就是控制系统,其性能的好坏对机械设备的生产效率起着决定性作用。本文对这一机械设备常出现的故障和造成故障的原因进行分析,并且以遗传算法(GA)与粒子群算法(PSO)为优化工具,然后结合BP神经网络的方法对系统的故障诊断进行研究。分析结果显示,采用这种方法能够很好的使BP神经网络远离局部极小值,也就是提高了机械设备的精度,能够快捷、方便、准确地对机械设备进行故障诊断。