基于虚拟技术的发动机智能故障诊断系统

运用多种传感器实时采集和反映发动机工作状况的技术数据，结合虚拟仪器数据采集分析技术和模糊数学故障诊断方法，提出了一种基于虚拟技术的发动机智能化故障诊断系统。介绍了该系统的硬件结构、软件功能以及系统的设计方法。通过实验论证：系统具有较高的准确性、实用性，并且易于操作和使用。     

基于虚拟技术的网络化设备管理系统的研究

现在的设备管理已经从过去的事后维修、计划维修发展成为状态维修、网络化维修。为此,通过将网络通讯技术、虚拟仪器技术和故障诊断理论相结合,使监测现场、管理部门、故障诊断中心及设备生产厂家联合起来,实现对企业大型设备进行实时状态监测和远程故障诊断。企业内部Intranet实现对设备的实时状态监测和快速故障诊断;同时,通过Internet与专门的设备故障诊断中心通信,实现复杂故障诊断与技术支持。设备生产厂家可以实时跟踪设备,对设备进行的完善与改进。网络化设备管理系统不仅增强了设备综合管理能力,而且对提高企业竞争力、降低设备维修成本、提高经济效益具有非常重要的意义。     

发动机振动信号采集系统的设计和实现

介绍了一种新型的车载式发动机振动信号采集系统,深入分析该系统软硬件设计和实现方法。通过采样提高采样精度和稳定性,解决在室外行驶或作业条件下采集发动机信号可靠性和抗干扰性等问题,并以多种工作模式来对发动机振动信号进行实时采集,为以后发动机故障诊断和状态监测打下良好的基础。     

面向大数据新能源拖拉机发动机智能故障监测系统

以新能源拖拉机发动机为研究对象,首先介绍了发动机智能故障诊断原理和监测方法,然后基于大数据和神经网络技术,设计了面向大数据新能源拖拉机发动机智能故障监测系统,并进行了发动机故障诊断仿真和试验。结果表明:该方法能够有效地对新能源拖拉机发动机故障进行诊断,诊断正确率较高,可为发动机故障诊断及维修人员提供参考。     

联合收割机脱粒状态监测及故障诊断系统设计

针对联合收割机在环境恶劣多变工作条件下关键部件状态不易监测,且系统发生故障无法及时排除的问题,设计了联合收割机状态监测及故障诊断系统。利用数据采集系统获取联合收割机工作参数(包括温度、转速和振动参数),通过云端通信模块实现数据与手机客户端的对接,用户采用Android客户端获取联合收割机实时运行状况,可通过设置相关阈值实现故障预警及报警。试验结果表明：利用WIFI无线通信技术和RS485串口通信技术相结合,通过Socket方式可以实现Android客户端与服务器的数据通信;所监测的温度、转速、振动速度及振动幅度的曲线图及数据能够实时动态更新,数据延迟为100ms,满足监测要求。所提出的联合收割机脱粒系统故障诊断方法,能够准确做出故障预警及报警,具有较高的可靠性。     

基于虚拟仪器和神经网络的汽车发动机故障诊断方法的研究

针对发动机电控系统故障的多样性和复杂性特征,为了便于汽车检修人员更便捷地检测出故障的原因,现研究一种基于虚拟仪器和人工神经网络相结合的汽车发动机电控系统故障诊断的新方法。利用虚拟仪器技术,可方便地对电控发动机运行状况进行数据采集,配合神经网络系统,能对采集的数据作实时有效的分析,直接给出故障诊断结果。通过对文中采集的数据进行分析,证实了方法的有效性和可行性。     

玉米精量播种监测系统的设计与试验

针对玉米精播机作业时常会发生导种管堵塞、地轮排种轴机械传动系统故障及种箱排空造成的漏播等现象,基于单片机技术设计了一套玉米精量播种监测系统,包括整体结构与排种监测传感器电路,完成了相关参数设置。该系统实现了对玉米精播机的播种量、播种速度、播种面积、地轮转速、排种轴转速、种箱料位及机具升降状态等指标的实时监测和漏播故障诊断功能,支持对精播机作业数据远程实时监控管理功能。试验结果表明:玉米精量播种监测系统单粒测量精度约为98.8%,能够实现作业过程的实时监测及远程监管功能。     

基于BP神经网络的电控柴油机故障诊断

运用了优化算法的BP神经网络设计高压共轨式电控柴油机的故障诊断系统,以高压共轨式电控发动机的传感器数值作为BP网络的输入,把发动机的故障状态作为BP网络的输出,以此来对电控柴油机进行实时的故障诊断.将诊断结果与实测结果进行比较后,证明此方法是可行的.     

汽车发动机的状态监测及故障诊断技术的研究

作为汽车动力源的发动机,运行状况将直接影响汽车的整体运行状态,关系到汽车运行的安全可靠性。然汽车发动机的零部件众多,结构庞大繁杂,加上运行环境复杂,在实际工作中难免会出现各种故障,故障的排除难度也较大。因此采用专门的仪器设备对汽车发动机状态进行实时监测并及时做好故障诊断和排除是很有必要的。文章将在概述状态监测与故障诊断的基础上,对相关技术进行分析,并分析汽车发动机诊断维修技术的未来发展。     

城市排水在线监测系统的应用

探讨了城市排水监测方法及在线监测系统开发的必要性.介绍了镇江市排水管网和污水泵站的分布情况和监测要求,以及镇江市实时监测和自动控制系统的组成、数据处理情况;介绍了监测数据的无线传输方式,即GPRS无线传输系统的特点;介绍了在线监测仪器仪表等设备的选用情况.介绍了监测系统数据的实时显示原理.通过分析表明,GPRS尤其适用于各监测点所采集的数据与中心主机的通信.该市实时监测和自动控制系统可以实现全天候观测污水排放数据,了解pH值、流量、水位等数据的实时变化.通过该系统对部分重点排污企业监控点进行的观测结果表明,强酸强碱污水的偷排,不仅对城市排水管网、泵站以及污水处理厂的设施产生腐蚀危害,还会影响污水处理微生物的活性,降低污水处理能力.     

基于人工智能的农用拖拉机发动机故障快速诊断研究

为了达到拖拉机发动机不解体故障诊断的目的,提高诊断效率,利用发动机缸盖的振动信号的采集原理,提出了一种基于神经网络的人工智能故障检测方法,并构建了拖拉机发动机振动信号采集系统。基于人工智能的拖拉机发动机故障诊断系统,综合运用信号采集技术、信号处理技术、数据库技术、神经网络技术和人工智能专家系统,实现了和数据库及具有强大信号分析的处理功能,提高了系统的诊断实时性和诊断精度。最后,采用田间试验方法,对拖拉机故障快速诊断系统进行了试验验证。试验结果表明:采用人工智能诊断方法不仅可以有效提高系统的准确率,而且诊断系统的响应更加迅速,并且曝晒、震动、灰尘等恶劣的现场环境中仍能保持正常工作的稳定性。     

基于LabVIEW的淮安一站水泵机组振动监测系统设计与开发

为实现淮安一站水泵机组的智能化运行状态监测,基于LabVIEW虚拟仪器开发软件,研发了一套集数据采集、三维显示、信号分析、状态推送、故障预警为一体的智能化振动监测系统.采用“生产者—消费者”模型作为程序设计的主体结构,其中“生产者”循环对实时采集的数据进行队列缓存,“消费者”循环通过出队操作获取缓存数据供后续处理.该系统主要实现了:水泵机组重要运行状态参数的采集、显示、分析;动态联查水泵机组的运行状态参数;水泵机组监测点处振动信号的时频域分析;调用Python的企业微信脚本向泵站管理人员推送水泵机组运行状态;设定水泵机组振动阈值进行自动故障预警.通过淮安一站水泵机组的试验测试发现,所开发的智能化振动监测系统不但实现了预期开发目标,而且具有开发成本低廉、人机交互界面友好、可移植性较强、后期维护方便等优点.     

车辆发动机振动信号采集系统的设计与实现

介绍了一种新型的车载式车辆发动机振动信号采集系统,深入分析了该系统软硬件设计和实现方法。通过提高采样精度和稳定性,解决了在室外行驶或作业条件下采集车辆发动机信号可靠性和抗干扰性等问题,并实现了多种工作模式对车辆发动机振动信号的实时采集,为以后车辆发动机车载式诊断系统打下了良好的基础。     

基于ARM嵌入式的免耕播种机盘刀轴承故障诊断

圆盘破茬刀是免耕播种机的重要部件,其性能好坏直接决定播种机的作业效率,而其轴承是最易出现问题的部件,对其检修也比较麻烦。为此,提出了一种嵌入式的圆盘破茬刀的轴承实时故障诊断方法,以ARM的S3C2440为核心微处理器,外扩了以太网通信模块和数据采集模块等,采用Linux系统开发操作界面和驱动程序,使系统使用更加方便。最后,对该方法的可行性进行了验证,分别测试了有故障和无故障轴承的时域和频域特性。实验结果表明:该方法可以成功地实现振动音频信号的采集、存储、处理和初步的诊断功能,最终达到在线实时监测和故障诊断的目标,为免耕播种机的故障诊断及设计优化提供了重要的参考。     

果脯隧道式干燥机温湿度监控系统设计与试

设计了果脯隧道式干燥机多段温湿度监控系统.系统以可编程控制器与工控机为控制中心,基于组态软件的二次开发,对隧道式干燥机多段变温变湿干燥过程的温度、湿度和干燥时间进行实时监控和集中管理.运行试验表明,该系统实现了温湿度的参数设置、实时动画显示、趋势曲线、数据库查询、报表输出打印等功能,温度控制精度为2℃,相对湿度控制精度达到8%.     

拖拉机发动机故障诊断系统设计——基于虚拟仪器和CAN总线

以拖拉机发动机为研究对象,利用虚拟仪器和CAN总线,配合必要的传感器,设计了一套拖拉机发动机故障诊断系统。系统将采集到的传感器参数信息与本地参数信息数据库进行对比,诊断出发动机存在的故障问题。实验结果表明:系统对发动机故障信号的采集以及诊断具有较好效果,且系统可靠性高、操作简单,能够精准地检测出发动机故障。     

基于数据融合与专家系统的发动机故障诊断系统

提出了数据融合与专家系统相结合的汽车发动机故障诊断技术，其基本思路是：首先对来自发动机的多源信息进行预处理与特征提取，并通过数据融合计算获取发动机故障的初步结论；然后采用专家决策系统对此诊断结论进行反向推理求证，从而确保诊断结果的精确性与可靠性。为此，给出了系统的基本结构，并对数据采集与处理系统、数据融合技术以及专家决策系统进行了分析，为现代发动机故障诊断系统的建立提供了新的思路。     

基于主成分分析和遗传支持向量机的发动机故障诊断

为了实现发动机故障的快速实时诊断,提出一种基于主成分分析（PCA）和遗传支持向量机（GA-SVM）的发动机故障诊断方法。该方法利用振动信号经小波变换和主元分析来提取故障特征,以减少信号的冗余。针对人为选择SVM参数的盲目性,应用遗传算法优化其参数,并与BP神经网络（BPNN）比较。试验结果表明：GA-SVM比BPNN具有更强的分类识别能力,小样本故障诊断正确率达100%。