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1) fault diagnosis and dealing
故障诊断和处理
1.
According to the theory of Artificial Neural Network and Expert System,A design conceit fault diagnosis and dealing system of substation based on Neural Network and Expert System is presented.
根据人工神经网络和专家系统理论,提出了基于人工神经网络和专家系统的变电站故障诊断和处理系统的设计构想。
2) fault diagnosis and treatment
故障诊断与处理
3) onboard trouble diagnostic processing unit
车载故障诊断处理单元
4) faults monitoring and diagnosis
故障监视和诊断
1.
In order to meet the general demands of faults monitoring and diagnosis of electric drives, and by taking the safety and efficiency into account, a general fault model has been established to handle the faults of electric drives in this paper.
为了满足电气传动装置的故障监视和诊断的通用性要求,本文从电气传动装置运行的安全可靠性和高效性出发,根据对故障处理的要求,建立了电气传动装置的通用故障模型,依据这种模型,研制了电气传动装置的故障监视和诊断的实时专家系统开发工具。
5) fault detection and diagnosis
故障检测和诊断
1.
Combined with the decision tree method, fault detection and diagnosis were carried out.
对某大型液体火箭发动机的热试车数据及通过发动机模型仿真得到的故障数据进行动态时间弯曲分析,得到弯曲路径集,然后结合决策树方法进行了故障检测和诊断。
2.
All possible critical decisive combinations for fault detection and diagnosis of liquid rocket engine are obtained,fault detection and diagnosi.
对某发动机的4组热试车数据进行了分析,将原来的24个属性约简为2个,将原来的213个记录约简为5个和4个,得到了影响液体火箭发动机的所有可能的关键的、决定性的故障检测和诊断因素组合,实现了故障的检测和诊断。
3.
On fault detection and diagnosis of stable process (such as chemical industries), there are a lot of measurable data.
在稳态过程的故障检测和诊断中 ,有大量反映故障状态的数据 ,在用测量方法来获取这些数据的情况下 ,异常数据能被快速、有效的检测出来就显得非常重要。
6) fault diagnosis and prognosis
故障诊断和预报
1.
Wavelet-based algorithm for fault diagnosis and prognosis of radar fuze;
基于小波分析的雷达引信故障诊断和预报算法
补充资料:大型汽轮发电机组故障诊断技术现状与发展
设备状态监测与故障诊断技术是一种了解和掌握设备使用过程状态的技术。它可以确定设备整体或局部是正常还是异常,能早期发现故障及其原因,并能预报故障发展趋势。设备状态监测与故障诊断过程包括状态监测、故障检测、故障识别或诊断、故障分析与预测、故障处理对策与建议等[1]。 在汽轮发电机组的各种故障中,振动故障是一类对生产和运行产生很大影响的故障。一方面,振动故障的诊断比较复杂,处理时间比较长;另一方面,振动故障一旦发散酿成事故,所造成的影响和后果是十分严重的[2]。 1 大型汽轮发电机组状态监测和故障诊断 由于我国用电的需要和资金制约,降低老机组故障发生率,延长老机组的使用寿命是非常重要的[3]。目前在国内电厂各类大型汽轮发电机组的运行监测方面,只有部分装有美国本特利公司或德国飞利浦公司的振动监视系统,尚有许多机组的监视系统是落后和不完善的。由此可见,开展大型汽轮发电机组的故障诊断技术研究是非常必要的。 随着机组容量增大,所出现的振动故障也越来越复杂,目前采用的在线监测装置一般只具有振动专家系统的很少且很不完善。利用先进的检测、诊断仪器,采取科学有效的技术方法开展现场故障诊断工作是目前电厂各类机组故障诊断和预测分析的主要方法[4]。 目前在国际上,以美国为主的西方发达国家在大型汽轮发电机组在线监测与诊断技术的综合研究方面处于领先地位:一方面,美国的信号处理与数据分析技术发展较快,而这些处理机、分析仪和数据采集系统是机械设备状态监测的基础和核心,是发展后续技术(故障诊断)所不可分割的部分;另一方面,美国的几家专业公司,如Bently,IRD,BEI,从事对大型电站机组的运行和监控的研究,以及对机组可靠性、安全性、维修性与经济管理技术方面的研究,已有了40多年的历史,建立了庞大的数据库管理系统,并开展了专家系统的研究,具有雄厚的数据与软件实力。此外,国际上还有许多著名的诊断仪器公司,如丹麦的B&K,德国的申克及日本的武田理研等,生产有多种用于设备诊断的分析仪器及软件系统。然而国外的在线监测系统、现场诊断仪器及诊断管理软件一般价格十分昂贵,且存在维护不便、因缺少汉化而使用不便等问题,因此还难以在我国基层电厂普及。 我国工业企业的设备诊断技术自1983年起步,初期主要应用于石化、冶金及电力等行业,进入20世纪90年代后,迅速渗透到国民经济的各个主要行业。其中旋转机械的故障诊断是诊断技术应用最广、涉及行业最多的应用领域,如电力行业中的汽轮发电机组,石化行业的压缩机,航空工业的各种航空发动机等。大型汽轮发电机组的在线监测与故障诊断技术作为国家“七五”、“八五”重大科技攻关项目,并在“九五”期间仍继续受到支持,其重要意义是显而易见的。西安交通大学、哈尔滨工业大学、清华大学等一些高校及西安热工研究院等一些研究单位在大型汽轮发电机组故障机理及其诊断技术研究方面总体上处于国内领先水平。但是,由于近年来大型汽轮发电机组单机装机容量的不断增大(如国内目前己投产700 MW汽轮发电机组),而对大型机组许多常见故障的机理、故障特征及现场诊断方法的研究还有待进一步的深入。此外,在现场信号采集与故障诊断仪器及数据管理软件的研制方面,国内虽有一些大学及研究所推出了自己的产品,如北京振通检测技术研究所推出的902和903便携式数据采集器、重庆大学测试中心的QLSA-W型振动噪声测试分析仪、大连理工大学推出的PDM2000数据采集分析仪及管理软件等,但随着计算机技术尤其是微处理器及软件技术的飞速发展,上述装置及软件系统在性能指标、可靠性、软件对不同公司数据采集装置的适应性等方面均存在一定的局限性。
说明:补充资料仅用于学习参考,请勿用于其它任何用途。
参考词条
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