7篇关于故障预警的计算机毕业论文

今天分享的是关于故障预警的7篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到故障预警等主题,本文能够帮助到你

基于数字孪生的旋转机械可视化监控与故障预警系统研究

这是一篇关于旋转机械,数字孪生,虚实映射,故障预警,胶囊网络的论文, 主要内容为随着信息技术的飞速发展,世界各国纷纷探索制造业的智能化、数字化转型路径。智能制造过程中存在的机械设备全生命周期监控视角不全面、数据传输实时性差、故障状态预警准确度及效率较低等问题,仍然是机械设备健康状态监测领域所要面对的关键技术难题。针对上述问题,本文提出了一种基于数字孪生技术的旋转机械可视化监控与故障预警方法,旨在借助三维建模、数据通信、深度学习等多学科技术,实现旋转机械的可视化监控和故障实时预警。主要研究内容如下:(1)旋转机械可视化监控与故障预警系统总体方案设计。针对旋转机械可视化监控和故障预警研究中的关键问题,总结了系统的设计需求和设计原则,确定了基于数字孪生模型五维架构的旋转机械可视化监控与故障预警系统的整体框架和功能模块的设计方案。(2)旋转机械高保真数字孪生模型构建方法研究。搭建了轴承-齿轮箱旋转机械实验台,从几何模型、行为模型和故障演化模型的角度对数字孪生模型结构进行了分析,基于数字孪生模型的构建原则提出了旋转机械实验台几何模型的构建、装配和优化策略,基于数字孪生模型的空间几何变换原理分析了行为模型的实现方法,构建了具有完整映射的旋转机械高保真数字孪生模型。(3)旋转机械实验台数字孪生模型映射方法研究。为了获得旋转机械实验台实时孪生数据,为旋转机械可视化监控与故障预警系统的构建提供数据支撑,针对孪生数据需求搭建了多传感器数据采集系统,设计了基于Lab VIEW DAQmx驱动的数据实时采集方案。通过构建数据库和数据传输通道实现了孪生数据的实时传输和存储,研究了数字孪生行为模型的构建方法,基于Unity3D开发引擎实现了三维仿真场景的搭建和数字孪生模型的实时精准映射。(4)基于胶囊网络的故障诊断方法研究。为了实现对旋转机械故障的精确诊断预警,研究了基于胶囊网络的故障诊断模型构建方法。制备滚动轴承和行星齿轮箱故障件,构建其复合故障数据集作为模型训练样本,针对滚动轴承和行星齿轮的单一及耦合故障进行诊断。采用相同参数构建卷积神经网络故障诊断模型进行对比试验,基于准确度评估指标对胶囊网络模型输出的混淆矩阵、t-SNE可视化结果和对比实验结果进行了分析,验证了该故障诊断模型的精准性。(5)旋转机械可视化监控与故障预警系统开发。针对旋转机械可视化监控与故障预警系统的流畅性、适用性和兼容性需求,配置了系统开发环境,构建了用户注册登录、设备状态监测、三维模型可视化和故障预警四个功能模块,基于B/S和C/S混合架构集成各个功能模块并完成系统开发。

交流充电桩的状态监测与故障预警

这是一篇关于交流充电桩,LabVIEW,状态监测,故障预警的论文, 主要内容为近年来,国家倡导节能低碳、绿色环保的出行方式,新能源汽车迎来汽车行业发展的风口,年保有量逐年增加,充电桩也进入高速发展阶段。目前国内大部分地区都有大量的电动汽车充电桩接入电网,为用户的电动汽车提供安全、可靠的充电服务。但是,每年都有许多充电自燃事故发生,严重危害人民生命财产安全。当下,充电安全隐患已成为制约电动汽车全产业链发展的重要因素之一,急需更进一步研究充电桩的充电状态以降低充电中的安全隐患。为实现实时监控充电桩充电状态,设计了以STM32为下位机主控制器的充电桩监控装置。该装置通过监测充电设备温度、湿度、电流、电压等参数来判断充电状态是否正常,并根据故障情况及时报警,降低安全事故发生概率。该系统分为下位机硬件与上位机软件两部分。硬件部分采用STM32作为主控系统,并采用各类传感器采集数据;软件部分包含了LabVIEW环境下的上位机界面,针对用户端开发了微信小程序,并采用鲸鱼算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)优化门控循环单元(Gate Recurrent Unit,GRU)以判断充电状态是否正常。本文的具体设计方案如下:(1)首先,对国内外充电桩监测与故障预警相关工作进行了深入研究,对充电桩的内部结构进行了深度解析,根据充电过程中电气特征,设计了下位机数据采集装置。下位机硬件主要有主控芯片最小系统、采集电压电流的电能计量模块、485通信电路、温湿度传感器、上下位机通信电路RS232、继电器控制交流接触器的通断电路等。下位机,除了进行数据采集与处理外,还接收对应控制指令进行充电通断控制。(2)其次,为了更好的监测充电桩,设计了相应的软件,主要包括下位机硬件驱动程序、上位机的显示界面与微信小程序等。上位机界面管理模块是在LabVIEW的开发环境下编写的。利用串口通信控件接收数据,通过字符串、数组、波形图表以及其他控件进行数据解析和显示,并通过ODBC为介质间接运行My SQL数据库进行数据的存储与管理。此外,用户端则是通过微信小程序实现充电状态观察、充电费用支付。(3)通过监测装置采集到的各种物理量数据,可以对充电桩工作状态进行故障诊断,以降低充电自燃事故发生率。此外,通过对长短时记忆网络进行结构改进,得到门控循环单元(GRU),并利用GRU进行预测,发现预测结果并不理想,因此本文引入鲸鱼优化算法对超参数进行寻优,并将其带入GRU网络模型,以提高充电故障预测精确度。最后,本文对所搭建的监测装置开展了整机测试,包括下位机进行数据采集、上位机界面显示以及小程序查询等功能的实现,证明该监测装置能满足设计要求。

大数据驱动的风电齿轮箱智能健康监测系统设计

这是一篇关于风电齿轮箱,大数据,智能健康监测,故障预警,变分自编码的论文, 主要内容为随着智慧风场的建设、风机智能化水平的提高以及风电场装机容量的增加,分布在风机上的传感器越来越多,其长期监测的数据量愈发庞大,构成风电监测大数据。然而传统单机健康监测系统难以及时处理对监测大数据的有效存储和高效计算问题;在构建风电健康监测预警模型时多采用单一或少量监测数据进行分析,不能够充分挖掘风电监测大数据间的潜在有效价值,模型精度和鲁棒性较差;此外,传统单机健康监测系统难以满足大数据下风场高效管理和智能运维的需求。大数据作为驱动新一轮技术革命的关键力量,其重要价值日益凸显,因此,本文以风电齿轮箱为研究对象,开展基于大数据驱动的风电齿轮箱智能健康监测系统的研究,利用大数据技术的分布式存储和并行计算能力,构建大数据驱动的高精度、强鲁棒性的智能健康监测分析模型,对解决传统健康监测系统的诸多问题具有重要的工程价值和实际意义。本文主要研究工作如下:总体设计了基于大数据驱动的风电齿轮箱智能健康监测系统。在对系统进行了需求分析之上,设计了系统的总体架构。介绍了风电大数据源,分析了风电SCADA大数据以及CMS大数据的数据结构特征。同时对系统的后台功能层,即系统采集层、系统存储层以及系统计算层进行了设计与选型,为后续系统集成及应用提供重要依据与支撑。研究了大数据驱动的风电齿轮箱智能健康监测分析方法。在对系统分析层进行功能设计的基础之上,重点提出了基于深度变分自编码网络融合SCADA数据的风电齿轮箱故障预警方法,结合高斯分布理论的阈值评判准则,能够有效增强风电齿轮箱故障预警的鲁棒性。以及设计了基于CMS大数据的分析方法,通过进行有效的时频域特征指标提取,结合滑动窗口平均分析,能够有效实现风电齿轮箱的状态趋势分析,并结合实测数据进行了方法验证。进行了大数据驱动的风电齿轮箱智能健康监测系统的集成开发与应用。在对系统应用层进行设计的基础之上,对系统后端环境进行了部署,分别搭建了HDFS分布式文件存储系统、Hive数据仓库与Spark分布式计算引擎等,为风电大数据的有效存储与快速计算提供保障。通过系统前端可视化开发,实现了模型分析结果的呈现与展示。

基于数字孪生的旋转机械可视化监控与故障预警系统研究

航发叶片气膜孔电加工智能生产线控制系统研究

这是一篇关于气膜孔,电加工生产线,控制系统,故障预警的论文, 主要内容为航空发动机是装备制造领域的高端产品,其制造能力代表一个国家的科技水平和综合国力,作为飞机的“心脏”,其安全性和可靠性极其重要。航空发动机是十分复杂的气动热力旋转机械,涡轮叶片作为核心动力传递元件之一,工况恶劣,需承受高负荷和热冲击,这对涡轮叶片的强度、刚度、疲劳寿命、耐热性等参数指标提出了较高的要求。气膜孔规则分布于涡轮叶片表面,当发动机工作时,经气膜孔流出的冷却气体在叶片表面形成一层气膜,隔绝高温气体,起到了较好的降温效果。航发叶片在铸造过程中极易产生误差,该误差会导致气膜孔电加工过程中存在装夹定位误差和轮廓误差,造成加工过程的孔位精度下降,影响气膜孔的冷却效果,进而对涡轮叶片产生影响。而目前航发叶片气膜孔电加工生产线的自动化程度不高,生产效率低,且人工干预所产生的误差也会对气膜孔的加工精度产生影响。故搭建一条航发叶片气膜孔电加工智能生产线,在打孔前通过测量对轮廓误差进行修正,由工业机器人完成转运工作,减少人工干预误差,对提高气膜孔加工的质量及效率具有重要意义。首先,根据气膜孔电加工的工艺流程及生产线需求分析,确定气膜孔电加工智能生产线的基本结构,包括设备种类及数量、生产线总体布局。设计智能生产线控制系统方案,从控制系统的功能出发,确定了以搭载排产算法的上位机软件为控制核心,下位机PLC具体下发控制指令至单机设备的整体框架。在该控制框架的基础上,搭建了基于工业以太网的通信网络,为实现线内的数据交换提供基础。其次,分析控制系统的运行原理,梳理功能逻辑,划分软件模块,最终设计并实现控制系统开发。上位机软件基于Visio Studio开发平台采用C#语言进行开发,为提高系统稳定性与可维护性,采用面向对象式的软件体系结构风格,将软件划分为通信模块、数据处理模块、逻辑控制模块、单机控制模块、界面可视化模块,依次开发各模块,最终完成控制软件的开发。在逻辑控制模块,控制系统通过集成排产算法并根据算法的结果对生产线进行控制,研究了排产结果与控制命令的转换机制,提出了命令时间轴的概念,以控制系统按照生产计划安排生产线的加工任务。然后,研究了生产线设备故障范式,根据设备可能出现的故障现象及故障原因分析确定可以反映设备状态变化的监测指标,并根据监测指标收集设备数据构建数据集,包括正常数据集、故障数据集。研究了基于LSTM-SVM的智能生产线设备故障预警方法,训练了基于LSTM的设备状态预测模型以及基于SVM的设备故障诊断模型,实现了生产线的设备故障预警功能。最后,采用黑盒测试的方法对控制系统的各功能进行测试。设计模拟单机设备软件,与西门子PLC、上位机控制软件联合完成生产线的模拟运行调试,结果表明,控制系统运行稳定,实现了生产线的自动化运行。

特种设备贮存专用空调机组故障预警系统研究与实现

这是一篇关于空调机组,ARIMA模型,Pearson相似度,故障预警,三支决策的论文, 主要内容为针对某企业在长期贮存特种设备的环境中所使用的专用空调机组,本文设计并实现了一个特种设备贮存专用空调机组故障预警系统。该系统通过对空调机组状态信息的全面监测,提供实时在线分析,对可能出现的故障进行预警,以便工作人员能及时维修,保障这些专用空调机组平稳运行。本文主要工作如下:(1)对空调机组所有状态参数训练并确定ARIMA预测模型。本文以空调机组历史运行数据为基础,采用了ARIMA算法构建设备状态参数预测模型,并按照白噪声和平稳性检验、模型定阶、模型检验、模型预测效果评估四个阶段对模型进行训练并加以评估,最终确定预测模型。(2)提出了基于三支决策的设备故障预警算法。首先采用ARIMA算法预测设备某状态参数的未来一段时间数据,由Pearson相似度计算得到的预测数据和故障数据之间的相关系数,然后引入三支决策思想,对Pearson相关系数进行三支划分,分别是α～1为强相关,表示设备异常;β～α为中等程度相关,表示设备状态待定;0～β为弱相关,表示设备正常。最后依据计算得到的相关系数所在的不同阈值范围来确定空调机组的运行状态;对于不确定情形下的设备状态,进一步选取与该参数相似性较强的其它参数进行上述步骤,直到判断出设备状态为止。(3)设计并实现一个基于B/S架构的特种设备贮存专用空调机组故障预警系统。服务器端由Spring Boot框架实现对数据库的访问和操作以及系统业务逻辑的处理,浏览器端由Vue框架实现与服务器端的数据通信和数据的可视化,以便技术人员更好地管理,降低操作难度。该系统功能划分为四个模块,数据统计分析模块负责读取设备参数特定历史数据和可视化展示,以供参考;关联分析模块负责计算设备参数之间的关联度,为故障预警模块的故障诊断提供其它预警方案;故障预警模块负责预测设备参数未来一段时间数据,并根据预测数据和故障数据的匹配情况判断设备状态;故障分析模块负责统计设备性能指标和故障停机记录,提供辅助信息,增加预警的准确性。该系统开发完成后,将其部署到值班平台进行整体效果测试,测试结果显示系统可以稳定运行,并能准确实现故障预警。