基于多源信息融合的旋转机械故障诊断专家系统的研究和实现论文(通用3篇)
基于多源信息融合的旋转机械故障诊断专家系统的研究和实现论文 篇一
随着工业化的快速发展，旋转机械在各个行业中得到广泛应用。然而，由于长期运转和各种因素的影响，旋转机械很容易出现各种故障，对生产线的正常运行造成影响。因此，旋转机械故障的及时诊断和预测变得尤为重要。
本篇论文旨在研究和实现一种基于多源信息融合的旋转机械故障诊断专家系统。传统的机械故障诊断方法大多依赖于人工经验和单一的故障指标，这种方法存在着诊断准确度低、对特定故障的识别能力差等问题。因此，本论文提出了一种利用多源信息进行融合的方法，以提高故障诊断的准确性和可靠性。
首先，我们采集了旋转机械在正常和故障状态下的多种传感器数据，包括振动信号、温度信号、压力信号等。然后，通过信号处理和特征提取等方法，将不同传感器的数据转化为特征向量。接着，我们使用机器学习算法对特征向量进行训练和分类，建立了一个旋转机械故障的诊断模型。
在诊断模型的实现过程中，我们引入了专家系统的思想，将人工经验和专业知识融入到系统中。通过构建知识库和规则库，系统能够根据不同的故障特征和模式进行诊断，并给出相应的建议和处理方案。此外，我们还设计了一个友好的用户界面，使操作人员能够方便地使用系统进行故障诊断。
最后，我们通过实验验证了该专家系统的性能。实验结果表明，该系统能够准确地诊断旋转机械的故障，并给出相应的解决方案。与传统的单一指标诊断方法相比，基于多源信息融合的专家系统具有更高的准确性和可靠性。
综上所述，本论文通过研究和实现了一种基于多源信息融合的旋转机械故障诊断专家系统。该系统能够有效地诊断旋转机械的故障，并给出相应的解决方案，为企业提供了一种可靠的故障诊断工具。未来，我们将进一步完善系统的性能和功能，以满足不同行业的需求。
基于多源信息融合的旋转机械故障诊断专家系统的研究和实现论文 篇二
随着现代工业的发展，旋转机械在各个行业中得到广泛应用。然而，由于长期运转和各种因素的影响，旋转机械很容易出现各种故障，对生产线的正常运行造成影响。因此，旋转机械故障的及时诊断和预测变得尤为重要。
本篇论文旨在研究和实现一种基于多源信息融合的旋转机械故障诊断专家系统。传统的机械故障诊断方法大多依赖于人工经验和单一的故障指标，这种方法存在着诊断准确度低、对特定故障的识别能力差等问题。因此，本论文提出了一种利用多源信息进行融合的方法，以提高故障诊断的准确性和可靠性。
首先，我们采集了旋转机械在正常和故障状态下的多种传感器数据，包括振动信号、温度信号、压力信号等。通过对这些数据进行分析和处理，我们得到了一系列故障特征指标。然后，我们使用数据融合的方法将这些指标进行综合，得到了一个综合故障指标。接着，我们使用机器学习算法对综合故障指标进行训练和分类，建立了一个旋转机械故障的诊断模型。
在诊断模型的实现过程中，我们引入了专家系统的思想，将人工经验和专业知识融入到系统中。通过构建知识库和规则库，系统能够根据不同的故障特征和模式进行诊断，并给出相应的建议和处理方案。此外，我们还设计了一个友好的用户界面，使操作人员能够方便地使用系统进行故障诊断。
最后，我们通过实验验证了该专家系统的性能。实验结果表明，该系统能够准确地诊断旋转机械的故障，并给出相应的解决方案。与传统的单一指标诊断方法相比，基于多源信息融合的专家系统具有更高的准确性和可靠性。
综上所述，本论文通过研究和实现了一种基于多源信息融合的旋转机械故障诊断专家系统。该系统能够有效地诊断旋转机械的故障，并给出相应的解决方案，为企业提供了一种可靠的故障诊断工具。未来，我们将进一步完善系统的性能和功能，以满足不同行业的需求。
基于多源信息融合的旋转机械故障诊断专家系统的研究和实现论文 篇三
基于多源信息融合的旋转机械故障诊断专家系统的研究和实现论文
0 引言
旋转机械是当今工业领域的关键设备，利用专家系统积极地对其进行故障诊断，及时发现并消除早期故障，对提升企业的故障处理水平及效益具有重要的意义。
传统的旋转机械故障诊断一般是通过分析在一定条件下获得的单通道振动信息来对机组进行诊断，由于单通道信息的不完整性,用其进行诊断会导致故障误判、错判，所开发的专家系统也是不可靠的。同时，随着科学技术的发展，机组上会安装各类传感器，只通过振动传感器进行诊断，缺少了与诊断对象相关的工艺信息，降低了诊断的准确度。
本文将振动信息及相关工艺信息进行多源信息融合，开发了基于多源信息融合的旋转机械故障诊断专家系统。
1 故障诊断专家系统结构
该专家系统集成于在线监测系统中，对同源双通道振动信息利用全矢谱技术进行融合，自动提取通道的'部件基本信息，计算其特征频率，获得其振动故障征兆组，同时提取相关工艺信息，并进行模糊化处理。利用EXSYS专家系统工具建立的模糊产生式规则对振动信息及工艺信息进行多源信息融合并推理，得到诊断结果。
2 多源信息融合
本系统一共进行两次信息融合，首先是同源振动信息的融合。通过在线监测系统提取振动信息，利用全矢谱技术对同源双通道信息进行融合并分频段提取征兆信息。第二次信息融合是振动信息与工艺信息的多源信息融合。对于工艺通道，提取对于诊断振
2.1 振动信息的融合
2.1.1 全矢谱技术
设转子截面内沿垂直方向同步采集到的两组动态离散数据序列为{xn}，{yn}，并得到离散的融合复序列{zn}={xn}+j{yn}，其中j2=-1，对其做复傅里叶变化得到其频谱{Zk}。
2.1.2 振动征兆提取
双通道振动数据对其进行全矢谱信息融合后，分频带提取主振矢幅值作为征兆信息。通过副振矢获得进动方向。对于滚动轴承和齿轮还提取其相关故障频率的主振矢。同时，分别通过两个通道的信息计算通频幅值、峭度、水平垂直比、偏心率等征兆信息。
2.2 振动信息与工艺信息的融合
振动信息与工艺信息通过模糊产生式规则进行多源信息融合，把工艺信息引入到诊断规则中，增强诊断的全面性及可靠性。
3 知识库及推理机
系统知识库及推理机使用EXSYS专家软件编制。EXSYS是美国EXSYS软件公司推出的专家系统建造软件，具有操作简单、灵活性强等优点，受到了国外众多用户的欢迎。采用EXSYS专家系统软件大大简化了产生式规则的编写及维护过程。
本系统采用正向推理方法，用征兆信息与知识库中的规则逐个匹配，当匹配成功时，进行置信度的计算，得到当前故障结论并进行下一条的匹配，最后在线监测系统对所得故障类型按置信度的高低依次排列，并去除低于相应故障置信度阈值λ的故障。
4 应用
2013年12月，某发电厂#1汽轮机#2轴振X通频值达到127μm，超过1级报警值。在线监测系统启动专家系统对机组进行诊断。
当前诊断部位为汽轮机#2轴承，对#2轴承轴振X及轴振Y进行全矢谱信息融合，提取振动信息及相关工艺信息对其进行多源信息融合并推理后得到诊断结果为气流激振。
在开发该系统时，与该电厂工程师交流得知
气流激振只发生在高压缸部位，并且该机组气流激振的特征频率为1倍频，单纯利用振动信息易误诊断为转子不平衡。在线监测系统提取了负荷及当前诊断部位，并把其在知识库中进行了融合，通过部位信息激活此规则，利用工艺信息区分高压缸处转子不平衡故障和气流激振故障。
5结束语
面向倒装键合工艺芯片转移过程中精确对心需求，本文提出了一种基于单相机的对心检测方案，设计了能将被测对象进行双视角采图的光路和机械装置，详细分析了利用所采图像求解被测对象的空间位置偏差，然后通过偏差补偿实现精确对心。RFID标签倒装键合装备上完成的实验表明，利用本对心检测装置对双吸嘴偏差进行检测补偿后，能切实提高对心精度，满足实际工作需求。
