针对现有的矿井通风机在线监测与预警系统存在体积大、维护成本高,采用Windows操作系统缺乏专用性、易误操作等问题,设计了一种嵌入式矿井通风机在线监测与故障诊断系统。通风机和电动机的振动、温度、负压、电压和电流等监测量由对应的传感器和智能仪表传入到PLC数据采集系统,PLC数据采集系统将数据送入以太网模块,系统通过协议解析得到相应数据,显示在嵌入式设备上,并进行实时诊断和故障报警;带有RS485通信接口的振动传感器、温度巡检仪、智能电表,通过ModBus协议将采集的数据传送给嵌入式总线模块,实现监测与诊断功能。测试结果表明,该系统满足矿井通风机在线监测的各项技术指标,同时实现了监测设备的小型化和多样化。

完整的挖掘机故障诊断仿真程序，包含了发动机的起动检测、振动检测、无负载测功、供油测试，液压系统的温度、压力等信息的检测，界面美化过。 程序流畅 语言为labview

系统分析了基于FSK调制的远动信号频率测量方法以及电平测量方法。分析了提高频率测量精度的措施。针对二线远动方式,提出了一种基于信道参数测量和逻辑推理的电力远动设备、信道故障诊断方法。现场实验运行表明,该方法对于实现电力远动设备的安全运行具有重要的意义。

 本课题是针对油田边远井、孤立井能够更方便的进行故障诊断，创新的采用手持终端与自组织竞争神经网络相结合的方法进行油井故障诊断。以抽油机作为研究对象，从油井的示功图入手，利用自组织竞争神经网络对抽油井示功图进行智能识别分类，实现油井故障的自动诊断。实验表明，基于神经网络的故障诊断系统在手持android终端能够成功实现，并且诊断正确率在97.3%以上。

风力发电机组在线监测与故障诊断系统解决方案 由采集终端、集中器、前置机、主站、应用服务器组成的全套解决方案

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采用虚拟仪器技术对旋转机械的振动信号进行高速实时数据采集,对采集到的振动信号作相应处理,通过显示控件实现对旋转机械的状态监测,运用数字信号分析方法对转子振动信号进行分析,通过绘制三维谱振等图谱实现对旋转机械的故障诊断。

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本文档是本人本科时的毕业论文，希望对各位有一定的帮助！