隨著科技的發(fā)展以及各個學科相互融合的加深,先進的技術(shù)被廣泛的應用于機械設備的狀態(tài)監(jiān)測及故障診斷技術(shù),這對于加強狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷分析的效率和精度有很大的改善,在以后的實踐中要更加注重將其他學科的知識加入到狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷技術(shù)應用中,更好的做好設備的管理工作.通過對該管理理念的研究,總結(jié)其在新型高技術(shù)含量設備管理中的突出效果,并且分析其應用的前景.

設備狀態(tài)報警技術(shù)是設備狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷系統(tǒng)的核心技術(shù)之一,在監(jiān)測診斷技術(shù)向企業(yè)推廣以及推動預知維修體制發(fā)展變革的過程中都發(fā)揮著極其重要的作用.目前工程實際應用的報警技術(shù)主要停留在靜態(tài)報警基礎上,即報警線的設置與設備運行情況變化無關.有鑒于此,對機械故障診斷中的設備狀態(tài)報警技術(shù)進行了深入研究,主要工作如下:

1.綜述了當前設備狀態(tài)報警技術(shù)的一些主要方法,并指出了它們存在的不足.在此基礎上,提出了本文的主要研究內(nèi)容和研究的意義.

2.針對現(xiàn)有的基于概率神經(jīng)網(wǎng)絡的自適應報警技術(shù)中的報警閾值設定原則存在的不足,即平滑因子過小不能作為標準差和假設分布為正態(tài)分布,改進了報警閾值的設定原則,使設定的報警線不但能夠自適應地進行調(diào)整,而且更符合設備運行的真實情況,從而為設備狀態(tài)的評估提供可靠的依據(jù).

3.窄帶報警是工程應用中常用的報警技術(shù)之一,其報警參數(shù)為某關鍵頻帶的幅值或能量,提取方法主要有兩種:利用三角函數(shù)的正交性和傅立葉頻譜分析技術(shù),前者以信號周期性假設為前提,后者以信號平穩(wěn)性假設為前提,而實際信號卻是非周期,非平穩(wěn)的.更多詳情驍銳科技

針對此不足,將小波包分解技術(shù)引入到自適應報警技術(shù)中來,并進行實驗研究,實驗結(jié)果表明,該方法是可行的和有效的.