曾岳[1]2004年在《基于网络环境的油液监测数据采集与管理系统的研究》文中研究表明油液监测技术是近来工业界采用的监测与诊断技术之一。油液监测的方法很多，如：光谱油料分析法、红外光谱分析法、颗粒计数法、油品理化分析法等。通过这些方法所获得的数据能够从一方面或多方面反映油品的性能和磨粒的特性，从而得到机器故障信息。一个油样完成一次完整的油液分析，所获得的数据量是很大的，数据种类是很多的，科技工作者很难从这些纷繁芜杂的数据中获得有用的信息，这已成为油液监测技术发展的一个瓶颈问题。另一方面，现在的油液监测数据管理系统很多，而这些系统都是基于手工方式获得数据，从而给科研工作者增加了劳动量，有时也会带来一定的误差。 本文以上述为研究目的，以武汉理工大学可靠性工程研究所油液监测中心为工作平台，利用当前先进的计算机技术、网络技术、数据库技术和动态网页技术，探讨了基于网络化的油液监测实验室的自动化改造方案。研究了多种油液监测数据采集方法，重点探讨了基于RS-232C串口协议的全自动数据采集方法、文本文件的半自动采集方法、局域网的图像采集方法和远程数据采集方法；利用数据流技术开发了图像的采集与传输系统；针对不同类型的监测实验设备和数据采集接口的特点，编写了相应的数据采集、转换和传输程序，以解决数据用手工输入进库的问题；利用SQL SERVER数据库服务器建立了油液监测中央数据库，开发了基于C／S模式油液监测数据库管理软件，对油液监测实验数据、监测设备基本情况以及油品分析标准等进行有效地管理；利用当前先进的B／S模式数据库管理技术，开发了基本B／S模式的电子磨粒图谱，用户可以在线查询并根据不同的设置权限对图像资源进行相应的更新和修改。在此基础上，建立以数据库服务器为数据维护工具的监测计算机软硬网络。经试验，该方法为油液监测实验室自动化改造探索了一个可行的途径。
朱宗铭[2]2006年在《基于Web的油液监测与故障诊断系统的研究》文中研究说明随着计算机网络技术的发展,尤其是Internet/Intranet技术的广泛应用,作为机械设备状态监测与故障诊断主要技术之一的油液监测技术,它的应用方式也发生了很大的变化。因此将以前的由单机采集、分析数据的监测模式,向基于Web的油液监测与故障诊断模式发展,进而向提供油液监测和故障诊断方面的Web服务的方向转型是可行和必要的。 本文结合国家自然科学基金项目——“摩擦学系统状态特性智能化描述方法的研究(编号:50275111)”,研究了基于Web的油液监测与故障诊断系统开发技术,提出了基于浏览器/服务器模式的油液监测系统的体系结构和实施方案,探讨了系统实现的关键技术。论文在理论和实践中的主要成果与特色如下: (1)分析了基于Web的油液监测与故障诊断系统原理,并详细讨论了两种不同的网络实施方案;在此基础上设计实现了基于Web的叁层B/S结构油液监测与故障诊断系统,取得了较好的效果。 (2)详细讨论了实现该系统的几种关键技术——COM技术、ASP.NET技术和Web数据库技术。 (3)详细分析了油液监测与故障诊断系统的系统管理、数据采集、数据管理、知识管理、在线交流区、BBS技术论坛、资料交流中心等模块的实现技术和方法,设计和实现了一种采用串口转换服务器组网的数据采集模式。 (4)研究了异构平台下基于Matlab web server的在线磨粒图像处理方法;详细分析了基于Web的油液监测与故障诊断系统的数据传输方式和网络安全,并把数据加密技术应用于数据库表的存贮加密。 (5)系统有效地集成了大量的油液分析知识、信息和资源,形成丰富的诊断数据库和诊断知识库,提高了系统的整体诊断能力,实现资源的重复利用和信息共享,具有良好的可扩展性。本系统既可在监测和诊断中心的内部使用,也可以在中心外运行,供用户查询设备的故障信息,了解设备的故障动态等web服务。
曾岳, 严新平[3]2004年在《网络环境的油液监测数据管理系统》文中研究表明针对当前油液监测信息来源分散、数据量大、具有时间性等特点 ,开发了网络环境的油液监测数据管理系统 ,此系统将信息自动分类综合 ,对信息自动处理后将结果准确及时地反馈给用户 .其最大的特点是 :数据的输入、处理和输出是全自动的 ,这样给用户提供了一个轻松的环境 .经使用后 ,该系统稳定可靠
杨勇[4]2007年在《基于Moxa Nport的油液监测仪器数据采集系统研究》文中进行了进一步梳理油液监测技术是近来工业界采用的监测与诊断技术之一，油液监测技术无论是从技术发展，还是从技术流程的发展来说都呈现出多样性态势，各种测试仪器按监测功能配置也更加细密。虽然这些仪器设备的自动化程度都很高，但相互之间在物理上是隔离的，单独一个设备输出的数据如果要进一步分析诊断，或生成技术报告，都需要人工进行数据的录入、处理；仪器设备在实验室的分布是分散式的，基本上没有对仪器进行有效的管理。这给监测技术人员进行数据处理、故障诊断和仪器管理带来了很多不便。本文以武汉理工大学可靠性工程研究所油液监测中心为工作平台，利用当前先进的计算机技术、网络技术和数据库技术，探讨了利用实验室已铺设的局域网，实现油液监测实验室的数据自动采集方案。重点探讨了基于MOXA公司的Nport5110的协议转换的仪器组网方案，并将其与传统方法进行比较分析，研究了各种仪器数据网络化采集方法；由于配置到各实验室的大部分监测仪器设备都有数据的输出接口，针对不同类型的监测实验设备和数据输出接口的特点，编写了相应的数据采集、转换和传输程序，以解决数据用手工输入进数据库的问题，同时保留了这一功能；利用SQL Server数据管理软件建立了油液监测中央数据库，并设计了基于C／S模式油液监测数据库管理软件，同时保留成为B／S结构的功能，对油液监测实验数据、监测设备基本情况以及油品分析标准等进行有效地管理；用户可以在客户端在线查询并根据不同的设置权限对数据资源进行相应的更新和修改。该采集系统的开发，为油液监测实验室的自动化改造提供了一种有效的方案。现阶段油液监测实验室中，各种仪器设备比较分散，如何对这些仪器进行统一管理，实现对仪器状态、完好性能等在线自动监测成了监测实验室发展的瓶颈。随着实验室工作量的逐步扩大，对实验室仪器设备的组网数据采集的需求也越来越强烈。仪器数据的集中保存、信息化自动采集，为今后的专家系统、故障诊断等提供了必要的前提，是必然的发展方向。
杨小宇[5]2014年在《基于ASP.NET的船舶油液监测信息系统开发》文中研究说明船舶轮机油液监测技术是实现轮机设备状态监测及故障预警、诊断的重要途径之一:它利用各种常规、简易、精密或综合的润滑油分析仪器和方法对轮机设备在用润滑油的理化指标、油液中磨损颗粒状态、污染程度等进行定性定量分析与测量,从而得到有关零部件磨损状态、机器工作情况以及设备系统污染程度等技术状态信息,为航运公司机务管理人员和船舶轮机管理人员提供实时查询和设备故障预警指导和检修建议,有利于船舶的航行安全,促使轮机设备维修方式从定期维修转向视情维修,对于提高柴油机的效率和延长使用寿命都具有十分重大的经济意义与技术意义。本文研究了基于ASP.NET的油液监测信息处理系统的开发方案,研究以浏览器/服务器模式为基础的油液监测信息处理的系统结构以及开发效用,解决了系统实现的关键技术,主要进行了以下几个方面的研究工作:分析了基于ASP.NET的油液监测信息处理的系统原理,论述了网络架构不同的两种方案,以此为基础开发了基于ASP.NET的叁层B/S结构油液监测信息处理和事故分析系统,达到了预期设计效果;认真研究了系统实现的相关技术问题—Web应用程序通信服务技术、Web数据库技术、Http协议、ASP.NET页面编译和工作原理;认真研究了油液监测信息处理系统和事故分析系统管理、分析报告发布等模块的实现技术和方法以及相关数据处理与管理;最后使用Visual Studio 2010平台和Web数据库技术,基于评价设备磨损情况的油液分析数据处理方法,编写网站整体页面布局、成员角色原理、监测报告发布与管理和油液数据分析页面的相应的前台和后台代码,建立了叁层B/S结构轮机设备油液监测信息系统,系统使用界限值和趋势分析方法,分析油液理化参数、铁谱颗粒浓度和光谱成分浓度变化趋势及其变化规律,并将分析结论进行发布,方便工作人员查看、交流和讨论,有利于轮机设备维护措施的视情制定,提高工作效率及效益。该系统的优点是不仅可以在油液监测中心使用,也可以远程遥控运行,客户通过网页可以查询设备的油液状况和故障信息,掌握故障趋势等web服务。
马建, 孙守增, 芮海田, 王磊, 马勇[6]2018年在《中国筑路机械学术研究综述·2018》文中提出为了促进中国筑路机械学科的发展,从土石方机械、压实机械、路面机械、桥梁机械、隧道机械及养护机械6个方面,系统梳理了国内外筑路机械领域的学术研究进展、热点前沿、存在问题、具体对策及发展前景。土石方机械方面综述了推土机、挖掘机、装载机、平地机技术等;压实机械方面综述了静压、轮胎、圆周振动、垂直振动、振荡压路机、冲击压路机、智能压实技术及设备等;路面机械方面综述了沥青混凝土搅拌设备、沥青混凝土摊铺机、水泥混凝土搅拌设备、水泥混凝土摊铺设备、稳定土拌和设备等;桥梁机械方面综述了架桥机、移动模架造桥机等;隧道机械方面综述了喷锚机械、盾构机等;养护机械方面综述了清扫设备、除冰融雪设备、检测设备、铣刨机、再生设备、封层车、水泥路面修补设备、喷锚机械等。该综述可为筑路机械学科的学术研究提供新的视角和基础资料。
刘杰[7]2010年在《分布式资源环境下船舶动力设备诊断系统的关键技术研究》文中提出船舶动力设备是船舶的关键部件,对其进行状态监测和故障诊断受到国内外学者和研究机构的广泛关注。在船舶动力设备的故障诊断中,判据知识欠缺-直是制约其发展的一个关键因素,为此非常需要构建一个分布式的船舶动力设备故障诊断的资源环境,在这个资源环境下能共享诊断数据、案例和知识,并利用数据挖掘等技术从中提炼出新的诊断判据。针对目前船舶动力设备故障诊断研究领域的研究工作基本处于相互分离状态的现状,论述了构建船舶动力设备状态监测和故障诊断分布式资源环境的重要意义；分析了构造分布式资源环境的几个关键问题,定义了分布式资源环境中的角色分类和角色功能,论述了资源的分类特征和表述方法；给出了分布式资源环境体系结构和创建步骤,为推动船舶动力设备故障诊断系统真正走向实用建立坚实基础。对状态监测和故障诊断中的仪器设备特征分类进行深入分析,实现了串口类型仪器数据的自动高效采集集成,同时利用文件夹监控方式和消息通信方式实现了自带电脑型仪器的网络化数据集成；在此基础上构建了监测分析实验中心的自动化数据采集系统,经实际运行验证,取得良好效果；提出并实现了基于聚类相似度分析的分析仪器数据格式分析算法,为对加密型仪器设备数据进一步利用奠定了很好的基础；针对船舶移动工况,论述了在状态监测与故障诊断中集成机务维护信息的必要性,利用程序脚本代码自动生成技术方便高效的解决了机务维护信息修改后的集成问题；这些技术的运用,提高了检测信息的集成度,为更好地在分布式资源环境下利用这些数据建立坚实的基础。获取判据知识一直是设备状态监测与故障诊断中的难点。传统的获取方式是依靠不断总结专家的经验,但所形成的诊断知识不一定准确和高效。借助于网络环境,将拥有相同设备的不同公司、用户组织成一个整体,将各自在实际监测诊断中收集的原始数据和形成的诊断判据知识共享,借助于知识挖掘、信息融合等方法,可形成准确度更高的判据知识。文中讨论了在船舶动力设备状态监测和故障诊断领域中应用数据挖掘方法来获得诊断知识的途径；针对数据挖掘中的聚类算法,提出并实现了一种新的谱系图生成算法；分析了传统正态分布方法获取监测数据基线的不足,介绍了用最大熵方法计算判据基线值的过程,通过.net编程语言实现了最大熵算法程序,分析了最大熵方法的应用要求,针对柴油机台架试验数据用最大熵方法和正态分布方法分别计算了油液光谱分析元素浓度绝对值的判据和变化率判据,并对数据进行了分析,得出了最大熵方法挖掘判据基线的前提条件要求；针对目前数据挖掘方法发展变化非常迅速的特点,提出了用反射技术来构建可扩展式数据挖掘应用系统的方法,对分布式资源环境的创建有非常重要的意义。分析了船舶动力设备故障诊断知识的特征,提出了用数据库技术来保存产生式规则知识的体系,研究了相应的存储结构,提出了一种方便灵活的动态知识匹配诊断方法。针对目前故障诊断中,有些知识是模糊性的,还无法表示为规则,只存在相应案例样本的情况,实现用神经网络来保存该类型知识,并编程实现了神经网络的构造、训练、保存、加载和诊断,对分布式资源环境提供了有力的支持。论述了知识服务的概念和意义；提出以远程知识服务的形式来对外开展诊断服务,描述了基于Web Service技术的远程知识服务系统体系的关键技术；解决了分布式资源环境下不同节点的对外服务运作形式问题；以构建远程磨粒图像处理知识服务为例,描述了构造知识服务的过程。介绍了构造的基于分布式资源环境理念的远程船舶故障诊断系统平台,包括设计理念、扩充的接口、运行效果等。
盛晨兴[8]2009年在《挖泥船动力机械远程诊断系统关键技术研究》文中研究说明挖泥船(又称疏浚船舶)在航道疏浚和港口建设中起着重要的作用。作为一种复杂机器系统,挖泥船不但具有主推进系统,还具有用于疏浚施工的挖泥作业系统。由于工作条件恶劣导致的动力设备故障成为影响作业的主要根源。为此,研究挖泥船动力设备的综合监测及故障分析理论及方法具有重要意义。针对挖泥船两种典型的动力设备,包括柴油机和液压系统的故障监测诊断开展工作,主要围绕发动机基于多参数综合监测及多方法融合故障诊断,建立基于远程监测的综合诊断系统；围绕液压系统的污染度监测,建立液压系统的自动污染度分析方法及远程诊断系统。以柴油机的可靠性台架试验为基础,对柴油机的性能参数和油液分析(包括光谱分析数据、铁谱分析数据、油液PQ指数等)等特征参数进行多指标融合分析,实现了对柴油机运转状况、磨损状况与趋势的综合分析,并据此对柴油机的可靠性进行评价。结合诊断技术、网络技术及分布式系统理论研究了船舶远程诊断模式和系统架构。基于Internet的计算技术,建立了人机共栖、远程异地协作诊断系统的关键技术,形成了远程监测系统的体系结构。将挖泥船动力设备监测系统划分为船载监测系统、船岸通信系统和岸基远程监测系统叁部分。运用模块化设计思想,研制了船舶柴油机数字化监测与诊断系统和基于网络的船舶动力系统的远程诊断与维修决策支持系统,实现了船舶、诊断中心和机务中心等叁级,振动、油液、瞬时转速和性能参数等四种方法的船舶动力系统运行保障的技术体系,构建了“叁级四法”船舶维修管理模式。研究了基于油液、瞬时转速和性能参数等在线监测方法,实现了基于性能参数监测、瞬时转速监测与油液分析多技术融合的监测与诊断方法,并通过实例验证,最终构建了船舶柴油机监测系统。分析了挖泥船液压油中污染物的主要来源和对液压设备的影响,确定了挖泥船液压系统污染度的等级评定标准与系统目标清洁度,研究了挖泥船液压系统的污染度在线监测和污染评判方法,实现了对挖泥船液压系统污染度的实时监测与评价。
胡邦喜[9]2007年在《基于信息化的现代大型企业设备管理理论与方法研究》文中进行了进一步梳理为适应知识经济和信息化时代对现代大型企业设备管理的新要求，本文对基于信息化的现代大型企业设备管理理论与方法进行了研究。依据现代设备管理理论与方法，以及现代分布式信息技术和人工智能技术的最新理论成果，构建了企业设备管理信息平台模型，并着重从设备中期管理的角度，研究了设备监测与运行管理系统、设备协力维修保产体系、设备备件管理新模式、以及设备智能故障诊断系统的理论、方法和技术。主要内容包括：设备管理信息平台模型分析了大型企业设备管理信息化的特点和需求，结合现代分布式信息技术的最新发展，构建了基于企业服务总线(ESB)的平台架构，并设计了标准的设备管理功能模块，探讨了该平台的数据库支持、运行环境与信息安全管理问题。设备监测与运行管理系统以预知维修理论、全寿命周期费用控制与决策理论以及可靠性理论为指导，基于企业设备资产管理信息平台(PMIS)，将离线检测无线传输趋势分析系统、在线监测智能诊断系统和设备寿命周期费用决策支持系统进行无缝集成，研究了各系统的拓朴结构、实现的关键技术与模型，最终构建起设备监测与运行的综合管理系统，实现对数以万计的关键设备受控点有效的监测诊断，全面控制设备的技术经济状态。设备协力维修保产体系针对传统维修体制维修力量分散、维修能力过剩或忙闲不均、维修成本过高、劳动生产率低等问题，提出了一种新型的协力维修保产体系；建立了两种典型的协力维修保产模式：专业化矩阵式维修保产模式和分区包干、专业综合式协力维修保产模式；构建了协力维修保产的经济效益评价指标体系，并重点研究了该评价指标体系的离散数学模型评价方法。设备备件管理新模式针对传统备件采购仓储模式中存在的问题，提出了叁类新型的备件采购仓储模式，即基于电子商务平台的低值、小批量备件的网上超市模型；小概率、超值事故备件联合储备的共享模型；高频率低附加值消耗件和通用备件的JIT供应方式。探讨了每种备件采购仓储模式的实现原理和方法。设备智能故障诊断系统在剖析现代智能诊断理论方法的基础上，重点研究了智能诊断系统网络平台模型设计、推理逻辑模型设计、数据存储与管理模块设计、数据远程通讯模块设计等关键技术，并以武钢炼铁厂5#高炉炉顶齿轮箱为实例验证了上述技术。实证研究将以上信息平台构建、设备运行管理、设备维修管理、设备备件管理和故障诊断管理的原理方法与技术手段应用于武钢的实证研究，并对实施的经济效益作了评估。
尹达[10]2002年在《基于INTERNET的轮机油液监控智能诊断专家系统》文中提出船舶柴油机动力装置是船舶的重要组成部分，保持船舶柴油机动力装置的技术状态良好是轮机管理的关键性工作，而船舶油液监控技术是当前国际船舶动力装置状态监测、故障诊断、失效分析，实现以可靠性为中心的预防维修的发展大趋势之一。以船舶柴油机动力装置为研究对象，消化吸收国外先进经验，研制开发具有自主知识产权的轮机远程油液监控智能诊断专家系统，填补国内领域空白，已成为当务之急。 本文综合应用以常规理化检验为基础、以油料光谱分析为核心，以铁谱分析和颗粒计数为验证的油液检测技术，采集船舶柴油机动力装置典型数据和相关信息，提取船舶柴油机动力装置润滑油中涉及的各种数字、图像与知识类特征信息的基础上，应用模糊理论和神经网络理论，对船舶柴油机动力装置润滑油的常规理化分析、光谱分析、铁谱分析、颗粒计数分析等技术手段获得的特征数据，以及其他相关定性定量特征信息进行信息融合，建立了船舶柴油机动力装置状态评价、故障诊断、维修管理原始规则的数学模型。然后，结合广泛搜集的本研究领域内船舶柴油机动力装置在运行中的动态定性信息与专家经验，研制开发了运用混沌学的观点阐释船舶动力装置的动力特性，并拥有基于模糊推理与神经网络协作推理的智能化辅助决策机制，采取通过求取设备状态混沌向量等方法建立的数学分析模型进行数据分析，能准确地评价船舶柴油机动力装置油液监控设备状态变化趋势及其运转状况的远程轮机油液监控诊断专家系统。 本文研制开发的远程轮机油液监控诊断专家系统在INTERNET／INTRABET网络环境下，具有远程智能专家诊断的特点。
参考文献：
[1]. 基于网络环境的油液监测数据采集与管理系统的研究[D]. 曾岳. 武汉理工大学. 2004
[2]. 基于Web的油液监测与故障诊断系统的研究[D]. 朱宗铭. 武汉理工大学. 2006
[3]. 网络环境的油液监测数据管理系统[J]. 曾岳, 严新平. 武汉理工大学学报(交通科学与工程版). 2004
[4]. 基于Moxa Nport的油液监测仪器数据采集系统研究[D]. 杨勇. 武汉理工大学. 2007
[5]. 基于ASP.NET的船舶油液监测信息系统开发[D]. 杨小宇. 集美大学. 2014
[6]. 中国筑路机械学术研究综述·2018[J]. 马建, 孙守增, 芮海田, 王磊, 马勇. 中国公路学报. 2018
[7]. 分布式资源环境下船舶动力设备诊断系统的关键技术研究[D]. 刘杰. 武汉理工大学. 2010
[8]. 挖泥船动力机械远程诊断系统关键技术研究[D]. 盛晨兴. 武汉理工大学. 2009
[9]. 基于信息化的现代大型企业设备管理理论与方法研究[D]. 胡邦喜. 武汉理工大学. 2007
[10]. 基于INTERNET的轮机油液监控智能诊断专家系统[D]. 尹达. 大连海事大学. 2002