导读:本文包含了远程机械故障诊断论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:故障诊断,机械,系统,数控机床,故障,互联网,神经网络。
远程机械故障诊断论文文献综述
郭杨[1]（2019）在《基于远程监控系统的旋转机械故障诊断分析》一文中研究指出旋转机械广泛应用于冶金、石油、化工、气体液化和输送等诸多领域,且大多数为各个工业领域的关键设备。随着我国工业技术水平的不断提高,旋转机械设备向着大型化、高速化、自动化和智能化方向发展,因此旋转机械的安全、平稳运行具有非常重要的意义。应用远程监控系统对大型旋转机械进行故障分析与诊断,可以有效减少机组停车检修的次数,延长机组运行的周期,把故障损失降到最低水平。(本文来源于《科技创新与品牌》期刊2019年08期）
孙佳榆[2]（2019）在《旋转机械故障诊断远程实验平台》一文中研究指出旋转机械作为最常见的机械设备,是工业连续化生产的核心部分。当旋转机械出现故障,轻则造成设备损坏、经济损失,重则造成人身伤害甚至伤亡出现。因此旋转机械稳定可靠运行尤为重要,必须时刻了解设备实时运行状况。当设备运行过程中出现异常时需及时分析原因,进行故障诊断。通过运用网络通讯技术、数据库技术、ASP.NET技术和人工智能技术,开发出基于B/S模式的旋转机械故障诊断实验平台,同时研究旋转机械不同故障类型的分类方法。研究内容主要分为数据传输的实现、诊断方法的探索以及网络平台的搭建叁个部分。数据传输功能的实现方案主要为,使用Visual Studio软件对采集软件进行二次开发,以获取实验数据,同时将实验数据实时存入数据库中。设置现场服务器数据库与远程服务器数据库,将其进行连接,实现远程获取实验数据的功能,以便进行远程数据处理及网页调用显示等操作。对于旋转机械多种故障类型,挑选了平行不对中、角度不对中、碰摩等典型故障类型进行诊断方法的探索。通过对采集的不同故障类型的数据信号进行时频域分析后,确定最终的故障类型分类识别算法。网络平台主要的功能模块有,旋转机械运行状态监测模块、旋转机械故障类型识别和诊断模块、故障诊断相关知识模块、设备资料介绍模块、历史数据查询模块以及相关文献资料查询和下载模块。其中,旋转机械运行状态监测模块以及旋转机械故障类型识别和诊断模块为主要开发模块,分别实现了旋转机械运行状态实时监测功能以及故障类型的识别与诊断功能。最后,针对开发出来的网络平台进行测试与现场应用。测试结果表明,本实验平台能够有效地对现场实验台旋转机械设备进行工况监测与故障诊断,具有良好的普适性和可操作性。(本文来源于《太原理工大学》期刊2019-06-01）
田雪琴[3]（2013）在《基于LEACH协议的远程机械故障诊断研究》一文中研究指出远程故障诊断是利用计算机网络，实现异地对现场设备故障监测和诊断的技术。工程车辆作为工程建设所必需的施工工具，安全、可靠的运行能有效保证工程的进度和质量，由于其处于恶劣的工作环境，极易导致故障发生。首先，传统的检测技术常采用有线方式，对于这种大型设备或野外工况很难实现有线的布线与传输；其次，液压系统作为工程机械的核心，将会直接影响其工作效率。本文针对上述问题，做了以下研究：1.基于LEACH协议提出一种改进的低功耗路由协议。无线传感器网络技术能够较好解决传统故障诊断中的布线难、不灵活等问题，然而无线传感器网络协议存在能量消耗高、网络生存期较短等问题，本文对现有的路由协议进行研究，深入分析应用领域较广的分簇路由协议LEACH，提出改进方案，最后以Matlab为平台，对LEACH协议和改进后的协议进行仿真，结果表明，改进后的协议降低了网络各节点能量消耗，从而延长了网络生存时间。2.基于局部均值分解提出一种新型故障诊断方法。工程车辆的液压系统具有结构复杂、不易拆卸、故障原因不易辨识等问题，如何有效的提取故障特征是智能故障诊断的关键。针对该问题，本文提出一种基于局部均值分解近似熵的故障特征提取方法，并将其与LSSVM相结合来诊断机械故障。首先对故障信号进行LMD分解来实现故障特征的分离，然后计算各PF分量的近似熵来更精确的提取故障特征，最后将特征向量输入LSSVM中进行故障识别。将其与EMD分解及小波分解的方法相比，结果表明，该方法提取故障特征更加准确，提高了故障诊断的准确率和速度。(本文来源于《太原科技大学》期刊2013-05-01）
任瑞红,韩晓丽[4]（2012）在《数控机床远程机械故障诊断研究》一文中研究指出数控机床在实际运行过程中,各级零部件往往会受到外部作用力、热能作用力、摩擦作用力和机械性作业磨损等因素的影响,使原本设置较为紧密的零部件传动副的间距不断扩大,运动件联结频频松动。各个机械零部件在机械加工和作业中相互振动或猛烈撞击,致使整个数控机床的加工效率与作业精度(本文来源于《河南科技》期刊2012年02期）
吴笛[5]（2011）在《基于Labview的机械故障远程诊断系统的设计与实现》一文中研究指出为实现机械设备故障的快速诊断,提高设备运行的稳定性,设计了一种基于Labview的机械故障远程诊断系统。介绍了系统的总体结构和功能,重点研究了硬软件分系统设计中的关键技术问题。采用聚类分析法、RBF神经网络和模糊推理相融合的方式,构建了系统的推理机结构模型,给出了系统的故障诊断推理算法,提高了系统的诊断速度和准确性。最后,分现场在线监测与诊断和远程故障诊断两种工作模式介绍了系统的应用情况。实践表明,该系统具有诊断速度快、诊断结果准确、工作稳定等优点,具有极大的工程应用价值。(本文来源于《机械传动》期刊2011年01期）
张光甫[6]（2006）在《混凝土机械故障远程诊断系统》一文中研究指出混凝土机械在现场施工中难免会出现这样那样的故障。一旦现场人员无法排除时,若请厂家派人维修会等待很长的时间,又因厂家远离设备现场,无法作出准确的判断,故在出行时又不能准确地准备所需备件,将造成再次等待。(本文来源于《工程机械与维修》期刊2006年04期）
康葳,乔新勇,安钢[7]（2004）在《远程装甲车辆机械故障诊断技术研究》一文中研究指出提出了远程机械故障诊断系统的框架结构和功能模块 ,运用分布式计算、数据库、虚拟仪器和CSCW (计算机支持的协同工作 )等关键技术实现了远程数据传输、信号分析、远程诊断、远程维修等功能 ,建立了为部队服务的远程装甲车辆机械故障诊断系统(本文来源于《现代制造工程》期刊2004年09期）
吕晓[8]（2004）在《基于远程机械设备故障诊断的研究与开发》一文中研究指出本论文在通过对旋转机械设备故障机理和特征的研究分析的基础上,结合专家系统技术和计算机技术,分析了基于Internet的远程故障诊断系统的可行性和优越性,介绍了诊断系统的Browser/Server体系结构,简述了远程故障诊断的系统框架和主要功能模块,同时指出了诊断系统的自学能力特点,系统自我完善、自我更新的智能化功能。特别是利用粗糙集理论来实现BP神经网络的结构优化。在故障诊断领域,对具有多种故障类型,并且每一种故障可能表现出多种征兆集的工程诊断,神经网络模型的学习数量级往往很大,应用粗糙集的数据约简实现神经网络的输入层神经元的减少,相对的简化了神经网络的结构,从而提高诊断的效率和准确率,最后的输出结果利用模糊理论,在适当的限定值上进行截取,获得相应的故障类别。该模型在故障诊断中有良好的应用前景。在开发工具上,本系统采用了Visual Studio.Net作为开发平台,主要是采用Visual C#.Net结合XML、ASP等开发工具,利用SAX、DOM、SOAP及SOCKET和组件技术实现开发效率和执行效率的完美结合。(本文来源于《北京化工大学》期刊2004-05-25）
高立新,丁庆新,邢钧[9]（2001）在《数控机床远程机械故障诊断和服务系统》一文中研究指出数控机床不仅可以通过高速、在线的远程诊断系统降低停机时间、减少故障发生和提高设备使用率 ,还可以通过动态数据进行机床加工状态监测和质量跟踪。文章介绍了基于华中Ⅰ型数控系统上层软件和网络技术开发的数控机床远程诊断系统 ,并阐述了其主要功能模块、技术特点和操作步骤。试验研究表明 ,数控机床远程诊断系统具有实用性(本文来源于《制造技术与机床》期刊2001年11期）
黄磊,吴今培,吴伟蔚,刘永清[10]（2000）在《基于Internet的远程机械故障诊断技术研究》一文中研究指出介绍了利用Internet进行远程机械故障诊断的技术。重点介绍了远程诊断专家系统和远程信号处理系统的方法 ,同时介绍了动态网页 ,CORBA等技术在其中的应用。(本文来源于《计算机自动测量与控制》期刊2000年04期）
远程机械故障诊断论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
旋转机械作为最常见的机械设备,是工业连续化生产的核心部分。当旋转机械出现故障,轻则造成设备损坏、经济损失,重则造成人身伤害甚至伤亡出现。因此旋转机械稳定可靠运行尤为重要,必须时刻了解设备实时运行状况。当设备运行过程中出现异常时需及时分析原因,进行故障诊断。通过运用网络通讯技术、数据库技术、ASP.NET技术和人工智能技术,开发出基于B/S模式的旋转机械故障诊断实验平台,同时研究旋转机械不同故障类型的分类方法。研究内容主要分为数据传输的实现、诊断方法的探索以及网络平台的搭建叁个部分。数据传输功能的实现方案主要为,使用Visual Studio软件对采集软件进行二次开发,以获取实验数据,同时将实验数据实时存入数据库中。设置现场服务器数据库与远程服务器数据库,将其进行连接,实现远程获取实验数据的功能,以便进行远程数据处理及网页调用显示等操作。对于旋转机械多种故障类型,挑选了平行不对中、角度不对中、碰摩等典型故障类型进行诊断方法的探索。通过对采集的不同故障类型的数据信号进行时频域分析后,确定最终的故障类型分类识别算法。网络平台主要的功能模块有,旋转机械运行状态监测模块、旋转机械故障类型识别和诊断模块、故障诊断相关知识模块、设备资料介绍模块、历史数据查询模块以及相关文献资料查询和下载模块。其中,旋转机械运行状态监测模块以及旋转机械故障类型识别和诊断模块为主要开发模块,分别实现了旋转机械运行状态实时监测功能以及故障类型的识别与诊断功能。最后,针对开发出来的网络平台进行测试与现场应用。测试结果表明,本实验平台能够有效地对现场实验台旋转机械设备进行工况监测与故障诊断,具有良好的普适性和可操作性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
远程机械故障诊断论文参考文献
[1].郭杨.基于远程监控系统的旋转机械故障诊断分析[J].科技创新与品牌.2019
[2].孙佳榆.旋转机械故障诊断远程实验平台[D].太原理工大学.2019
[3].田雪琴.基于LEACH协议的远程机械故障诊断研究[D].太原科技大学.2013
[4].任瑞红,韩晓丽.数控机床远程机械故障诊断研究[J].河南科技.2012
[5].吴笛.基于Labview的机械故障远程诊断系统的设计与实现[J].机械传动.2011
[6].张光甫.混凝土机械故障远程诊断系统[J].工程机械与维修.2006
[7].康葳,乔新勇,安钢.远程装甲车辆机械故障诊断技术研究[J].现代制造工程.2004
[8].吕晓.基于远程机械设备故障诊断的研究与开发[D].北京化工大学.2004
[9].高立新,丁庆新,邢钧.数控机床远程机械故障诊断和服务系统[J].制造技术与机床.2001
[10].黄磊,吴今培,吴伟蔚,刘永清.基于Internet的远程机械故障诊断技术研究[J].计算机自动测量与控制.2000
论文知识图
