设备管理与维修杂志   部级期刊

摘要：<正>开放流动联合竞争北京信息科技大学是在原北京机械工业学院、北京信息工程学院合并基础上于2008年成立,现代测控技术教育部重点实验室依托北京信息科技大学设立。实验室于2008年经教育部批准立项建设,2010年通过教育部验收并正式运行和对外开放。实验室紧密结合国家、地方及行业的社会经济发展目标,围绕测控技

摘要：通过对循环泵现场检泵数据的统计处理,得到循环泵中重点单元寿命的概率分布规律及其可靠性特征。根据单元在循环泵中的逻辑功能关系建立系统可靠性模型,并对系统模型进行抽样模拟,获得循环泵寿命的统计模型,进而确定其可靠性指标,实现对循环泵使用可靠性的定量评定,为把握循环泵总体运行状况、合理安排维修以及施工的经济性核算等环节提供了科学依据,从而最大限度地避免盲目管理。

摘要：风力发电机齿轮箱振动信号中蕴含大量的运行状况信息,针对故障信号中调制边频带复杂这一特点,利用倒频谱方法在复杂混叠信号中提取边带调制频率的优势,识别风机齿轮箱振动信号频谱中的复杂周期成分,有效地提取故障特征,事实证明倒频谱分析可作为风力发电机组设备运行与故障诊断有效方法之一。

摘要：焦化厂酚氰污水处理好氧池溶解氧检测中,原使用的溶解氧分析仪故障较多,如硫化氢之类的气体污染阳极和电解质溶液,导致阳极、电解质溶液消耗过快;传感器的膜被油脂和污物覆盖;必须定期校准传感器;控制仪表内部电路板易受腐蚀。分析溶解氧分析仪存在的问题,提出解决办法。介绍荧光法溶解氧分析仪的工作原理、性能特点及安装使用情况。

摘要：针对复杂数控加工中心的故障呈现非线性、非平稳性、弱信息等不确定性特点,为向复杂数控加工中心故障诊断系统设计提供分析基础,以复杂立式加工中心为对象建立多传感器分布式故障检测平台。提出基于检测平台的复杂数控加工中心静态精度和机械动态特性相结合的样本获取方法以及故障推理方法,设计由3种局部检测装置(电涡流传感器、声发射传感器、直线度测量传感器)分别组成的并行和串行结构检测融合系统,且各局部检测装置在同一故障模式下都是独立和同分布的进行检测,通过利用主观贝叶斯推理,获取判决规则,最后产生全局判决。实验表明较传统的单一传感器检测分析方法,该平台具有故障信息识别率高、诊断速度快等优点,为复杂数控加工中心多信息融合故障诊断研究提供可靠样本数据。

摘要：设备运行状态监测、故障诊断及故障预报技术是保障机电设备在健康状态下安全可靠运行的关键技术之一,为了新技术工程应用,介绍一种设备运行状态健康监测系统集成平台装备,利用该平台装备提高系列运行状态健康监测系统集成水平、研发效率以及扩展适用范围,以适应具有高技术、多品种、小批量特点的系列安全监测仪器产品的系统集成研发;介绍若干面向多类型设备的系列运行状态健康监测系统、设备群远程网络监测中心及其应用领域,工程应用案例表明:新系统在保障设备安全运行、稳定产品质量、优化运行状态、节约能源消耗、减少环境污染、改善工作条件、实行科学维护、提高设备利用率、节约维护费用及提升信息化管理水平等方面发挥了重要作用。

摘要：由于矿用汽车的载荷巨大,工作环境恶劣,为了保证车辆安全、稳定、长周期、满负荷、优质高速运行,需要对车辆运行状态进行车载检测。嵌入式系统体积小、功耗低、可靠性高,而且能够实现车载检测诊断系统的功能,系统采用高性能的嵌入式微处理器,辅助以必要的接口实现车载监测诊断系统。介绍系统的结构设计思想、硬件组成和软件功能,通过实验测试验证系统的性能。

摘要：利用Vb7振动分析仪对分解槽减速机轴承进行振动监测与故障诊断,对减速机振动信号进行频谱分析,判断减速机轴承存在故障,经解体检修验证判断的正确性,更换轴承后,机组恢复正常。

摘要：2005年以来,我国重载机车及高速动车组陆续投入运用。从运用实践来看,引进消化及自主创新的各项新技术,对铁路运营及管理均产生了深远影响,因此对现有的管理规程、标准及检测方法进行修改完善的必要性也日显紧迫。机车车辆交流牵引电机、辅助电机的状态检测方法及标准。

摘要：以LabVIEW软件为开发平台,建立往复机械故障诊断测试系统,完成系统硬件的设计和系统软件设计。系统采用美国NI公司PCI-6281数据采集卡,对发动机缸体的振动、超声、温度等参数进行采集,以发动机曲轴的相位为基准,进行数据的时频谱分析。此系统多通道采样频率可达到50kS/s,实现了高速采集、数据保存、数据回放、数据分析等功能。

摘要：炼钢转炉除尘风机是钢铁生产过程的关键性设备,需要对其产生的故障进行分析研究,以延长其连续运行寿命,达到提高生产效率,增加企业效益目的。采用故障根源性分析理论对某除尘风机进行分析研究,得出除尘风机产生故障的原因,为检修提供可靠依据,提高维护效率,以达到降低故障频率,提高生产效益目的。

摘要：为保证机械设备在一定的工作环境中以及在一定的连续的工作期间内可靠有效地实现其功能,近年来,单纯的监测诊断已经难以满足工业设备正常工作的要求,变定期维护为预知维护,故障预测技术是该技术领域今后的主要研究方向。而人工智能方法的发展以及在许多案例中的成功应用,为机械设备故障预测技术开拓了新的途径,其中人工神经网络就是其中重要的新兴技术,随着人工神经元网络(ANN)研究的进展,神经网络越来越多地应用于机械控制领域的各个方面,从过程控制、生产控制、模式识别、故障诊断直到决策支持都有应用神经元网络的例子,而且取得了很好的效果。首先介绍机械设备故障诊断的发展过程和人工神经网络的特点,然后着重介绍人工神经网络在机械设备故障诊断中的应用方法的提出及其应用现状。

摘要：面向复杂变工况的风力发电旋转机械设备,将故障发展趋势信息与载荷变化、噪声等非故障信息进行能量解耦,研究三维轴心轨迹流形图特征提取方法,实现旋转机械的图形形式故障信息获取;实现变工况、弱故障信息获取,有效抑制风况、噪声等干扰,为机械故障预报提供新方法,提高故障趋势预示信息的准确性和有效性,提高设备安全运行及科学维护水平。

摘要：往复机械具有结构复杂、工作条件恶劣和运行状态不平稳的特点,使得往复机械比较容易发生故障。在往复机械故障诊断中,曲轴转速是最基础的参考数据。研究往复机械曲轴转速测量,基于霍尔型转速传感器设计,改进出一种转速信号调理电路,克服了稳压型调理电路可靠性差、低输入阻抗的缺点和上拉型调理电路输入低电平不为零的问题,解决了传感器输出的脉冲信号发生微量偏移造成施密特反向触发器无法识别低电平的问题,提高了电路在复杂环境下的抗干扰能力。

摘要：以C8051F020单片机为核心,通过硬件电路和软件程序设计,开发便携式多芯电缆性能及故障检测系统。通过对电路、程序调试,系统实验及工程应用证明,系统能高效率完成电缆的故障检测,并且操作简便,运行稳定可靠。