基于时序分析与模糊聚类的变速箱齿轮故障识别

通过对LC5T81变速箱疲劳寿命台架试验采集的齿轮运行状态振动信号进行时间序列分析和特征向量提取，并采用模糊聚类分析方法确定变速箱齿轮运行状态特征向量样本的亲疏关系，实现了对变速箱齿轮的跑合运行状态、磨损运行状态和故障运行状态的识别与诊断。验证表明，基于时间序列分析与模糊聚类分析相结合的故障识别方法能够有效地识别出变速箱齿轮运行状态。     

变速箱齿轮故障的模糊聚类诊断法

在对变速箱齿轮振动信号提取特征参数向量的基础上建立运行状态样本 ,通过模糊聚类的方法对特征参数向量进行分析 ,进而将待诊断信号的特征参数向量根据运行状态样本分类而达到诊断的目的。该方法能有效识别正常运行状态与故障状态     

齿轮传动的故障形成原因及其振动监测诊断的探讨

本文从制造、装配、运行等方面分析了齿轮传动中故障形成的原因,并从齿轮副产生的振动中来获取频率或周期的各种信号进行分析处理和发现齿轮副运行的潜在故障,采用科学的故障诊断技术找出实质性因素,为机械设备是否需要停机维修提供了较充分的依据.     

小波神经网络故障诊断系统的设计与应用

采用能量分布特征提取方法和优化BP算法，提出了一种基于小波变换和BP神经网络的故障诊断系统。利用该系统对汽车变速箱三挡齿轮磨损程度进行估计，诊断结果与实际完全吻合，表明该小波神经网络故障诊断系统的有效性。由于小波分析特别适用于非平稳信号的处理，因此该小波神经网络诊断系统对复杂机械设备的故障诊断有着广阔的应用前景。     

拖拉机变速箱的齿轮故障诊断研究

通过对拖拉机变速箱的故障分析，列举了故障发生率较大的变速箱齿轮所在的主要故障形式，并对齿轮故障诊断的试验台搭建、故障信号特征的提取、诊断模型的选择及遗传算法的应用做了论述。     

车辆变速箱故障诊断的发展现状与展望

车辆在运输过程中,一旦变速箱发生异常或故障,则导致变速箱失效而发生事故。以车辆变速箱为对象的故障诊断技术属于旋转机械故障诊断技术的应用领域,是基于机械故障诊断技术的发展而发展起来的产物。为此,简要介绍了国内外车辆变速箱故障诊断的发展现状和存在的问题,并对未来的车辆变速箱故障诊断研究与应用的发展方向进行了探讨,从而为我国的农用车辆故障诊断的发展提供一定的参考。     

基于Lab VIEW的拖拉机变速箱故障诊断系统研究

随着社会的进步与发展,拖拉机的研发和应用也得到快速发展。但拖拉机的一个突出问题——传动系统运行稳定性问题,至今没有得到很好的解决。影响稳定性的因素很多,而以变速箱为代表的传动装置的性能在很大程度上对前者有着直接影响。因此,有必要通过理论分析,建立对变速箱的技术检测和故障诊断模型,研究基于虚拟仪器技术的、以Lab VIEW为软件平台的拖拉机变速箱检测技术,以期开发出一种新型实用的拖拉机变速器状态检测和自动故障诊断系统。为此,介绍了系统的组成以及目前流行的故障诊断方法在Lab VIEW软件里的实现过程,提出了实现拖拉机变速器故障信号在线诊断功能的方法与流程。     

利用小波分析诊断农机产品变速箱齿轮故障

介绍小波变换的基本原理，针对农机产品变速箱齿轮出现故障时产生的非稳态脉冲信号特点，选择合适的小波。应用小波变换准确地诊断变速箱齿轮裂纹故障，证明了小波分析的应用价值。     

拖拉机变速箱故障层次诊断及模糊识别技术

对手扶拖拉机变速箱故障层次诊断模型及模糊识别方法进行了理论探讨和试验研究,应用典型实例进行了故障诊断分析。结果表明,采用层次诊断模型及模糊识别方法能有效地应用皇手扶拖拉机变速箱复杂系统的故障诊断和模式识别。     

感应电机故障诊断研究现状与发展趋势

感应电机在工业中扮演重要角色,它的可靠安全运行至关重要.由于感应电机结构、湿度以及温度的影响,感应电机的故障时有发生.感应电机在线故障诊断的基本步骤包括提取故障信号、提取故障特征信息以及故障状态识别.首先在线提取故障信号,然后通过信号处理技术提取故障特征信息,最后通过算法确定故障类别.文章对当前的感应电机在线故障诊断的研究现状和发展趋势进行探讨.     

液压系统故障诊断的高阶统计量-模糊神经网络法

利用高阶统计量-模糊神经网络方法对液压系统故障进行诊断，解决低信噪比故障特征信号下的故障诊断问题。介绍了高阶统计量和模糊神经网络的基本原理，阐述了利用高阶统计量-模糊神经网络诊断液压系统故障的方法，给出了以阀控液压缸系统为研究对象的诊断实例。试验结果表明，利用该方法对液压系统进行故障诊断可以有效地提高故障特征信号的信噪比，提高液压系统故障诊断的准确性和诊断效率。     

基于模糊神经网络的旋转设备故障模式识别

针对农业机械中大型旋转设备6种常见故障，采用BP网络，运用模糊理论产生训练样本，根据经验公式和实际运算结果选择网络拓扑结构，经验证，其对单一故障模式具有很好的识别能力，与传统BP网络的诊断结果相比，诊断精度有所提高。     

基于模糊神经网络的滚动轴承滑动擦伤诊断

针对故障诊断知识模糊性及引起轴承滑动擦伤的参数间的非线性特点，提出了基于模糊神经网络的故障诊断方法，建立了模糊神经网络模型，并将其应用于滚动轴承的滑动擦伤诊断。网络测试结果表明，本文方法对于滚动轴承的滑动擦伤诊断是十分有效的。     

汽车发动机故障诊断研究的理论与方法

随着现代社会汽车制造技术的不断研究与完善,汽车工艺的不断提升,建立更加合理、更加科学、更加完善的系统汽车故障诊断理论体系成为发展的必要趋势。文章对汽车发动机故障诊断的理论和方法进行分析研究,分别从信号处理、模糊故障诊断、知识等方面进行分析和探讨,望对以后发动机故障的诊断研究提供帮助。     

机械故障诊断技术研究综述

随着国民经济的飞跃发展和人们日益增长的生活需求,机械系统越来越复杂,功能越来越完善。同时,鉴于各行业对机械使用的密切性和广泛性,机械故障的发生和检测诊断技术也引起了各国的关注和研究。在机械中,旋转机械是使用最广泛的,几乎每个机械系统中都有旋转部件的存在,因此,对旋转机械故障的检测和诊断技术的研究也备受关注。基于此,从振动信号处理技术和图像处理技术对国内外故障检测和诊断的研究进行分析,以及对故障检测诊断领域的发展方向进行展望。     

太阳能杀虫灯物联网故障诊断特征分析及潜在挑战

太阳能杀虫灯物联网（SIL-IoTs）是一种基于农业场景与物联网技术的新型物理农业虫害防治工具，通过无线传输太阳能杀虫灯组件状态数据，用户可后台实时查看太阳能杀虫灯运行状态，具有杀虫计数、虫害区域定位、辅助农情监测等功能。但随着SIL-IoTs快速发展与广泛应用，故障诊断难和维护难等矛盾日益突出。基于此，本研究首先阐述了SIL-IoTs的结构和研究现状，分析了故障诊断的重要性，指出了故障诊断是保障其可靠性的主要手段。接着介绍了目前太阳能杀虫灯节点自身存在的故障及其在无线传感网络（WSNs）中的体现，并进一步对WSNs中的故障进行分类，包括基于行为、基于时间、基于组件以及基于影响区域的故障四类。随后讨论了统计方法、概率方法、层次路由方法、机器学习方法、拓扑控制方法和移动基站方法等目前主要使用的WSNs故障诊断方法。此外，还探讨了SIL-IoTs故障诊断策略，将故障诊断从行为上分为主动型诊断与被动型诊断策略，从监测类型上分为连续诊断、定期诊断、直接诊断与间接诊断策略，从设备上分为集中式、分布式与混合式策略。在以上故障诊断方法与策略的基础上，介绍了后台数据异常、部分节点通信异常、整个网络通信异常和未诊断出异常但实际存在异常四种故障现象下适用的WSNs故障诊断调试工具，如Sympathy、Clairvoyant、SNIF和Dustminer。最后，强调了SIL-IoTs的特性对故障诊断带来的潜在挑战，包括部署环境复杂、节点任务冲突、连续性区域节点无法传输数据和多种故障诊断失效等情形，并针对这些潜在挑战指出了合理的研究方向。由于SIL-IoTs为农业物联网中典型应用，因此本研究可扩展至其它农业物联网中，并为这些农业物联网的故障诊断提供参考。     

基于模糊逻辑诊断技术的汽车空调系统故障诊断方法研究

在分析汽车空调系统故障特点的基础上,介绍了模糊诊断原理,给出了利用模糊逻辑诊断技术对汽车空调系统故障进行分析诊断的方法,并通过实例验证了其在汽车空调系统故障诊断中的良好效果。     

发动机连杆轴承故障噪声诊断研究

提出了基于小波包和模糊聚类分析的连杆轴承故障的噪声诊断方法。在EQ6100型发动机上预先模拟连杆轴承故障,根据发动机故障时变、非平稳的特点,运用小波包对发动机噪声信号进行特征提取并削减了背景噪声的影响。选取时域上5个参数作为评价故障的特征指标。通过对模糊聚类理论方法的分析比较,引入模糊C-聚类划分理论及方法对噪声信号的指标样本进行分类,得到最优分类矩阵和聚类中心,从而建立了故障的标准类型样本。通过对新测取的噪声信号样本进行检验,证明该方法能有效地判断待检样本的类型,诊断连杆轴承故障。     

电动汽车国标充电报文解析及应用

为了更有效准确确定电动汽车有关国标充电的故障范围,熟练掌握电动汽车CAN报文的分析方法非常重要。文章论述了电动汽车国标充电报文的接收方法,充电流程及分析,国标充电常见故障与原因,通过实例解析了如何应用CAN报文来进行国标充电故障诊断的方法。