故障响应指导下基于测试集的故障诊断方法

通过对电路中故障输出特征进行研究,结合增强故障诊断(ADD)测试候选诊断求解方法,提出了故障响应指导下的候选诊断求解方法 ALFDD。依据当前测试激励下实际输出响应与预期输出响应不相同的单故障更可能是故障诊断解的原理,提出了候选单故障集合的概念。针对ADD方法中需对电路的所有单故障求解F_(same)的问题,给出仅对候选单故障集合求解F_(same)的方法。该方法一方面避免了对所有单故障都进行对比并求解F_(same)的问题,提高了诊断求解效率;另一方面有效删除了F_(same)中包含的冗余候选诊断解,提高了候选诊断解的分辨率;此外,还增加了候选故障集中所包含的真实诊断解的数量,提高了候选诊断解的准确率。实验结果表明,与ADD方法相比,ALFDD方法候选诊断分辨率和准确率明显提高,求解效率也有较大提高。     

一种基于FMEA的贝叶斯诊断网络

为解决故障模式与影响分析(FMEA)无法定量描述故障模式发生概率的问题,提出了一种基于FMEA的3层贝叶斯网络拓扑结构——CFE(Cause Failure Effect)型贝叶斯诊断网络,利用FMEA中"故障原因"、"故障模式"、"故障影响"间的关系来确定诊断网络的拓扑结构,以表示系统故障间的因果性和层次性,并采用贝叶斯网络诊断决策技术求解故障模式发生的概率,为确诊故障提供理论依据。     

一种ANN与ES功能互补的故障诊断方法

根据人工神经网络(ANN)和专家系统(ES)的各自特点,建立一种人工神经网络与专家系统相结合的功能互补式设备故障诊断模型。提出将设备故障分为低层故障和高层故障,用ANN对设备低层故障进行诊断,用ES对设备高层故障进行诊断的新方法,并以MK9-5卷接机组为对象,进行了实验研究,取得了较好的效果。     

基于BP神经网络的三相电压源型逆变器开路故障诊断

为实现三相电压源型逆变器(three-phase voltage source inverter,TP-VSI)开路故障的诊断与精确定位,提高故障诊断效率,提出基于BP神经网络的TP-VSI开路故障诊断方法.首先,研究TP-VSI正常工作原理、开路故障机理,确定线电压作为检测量;其次,采用快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)提取不同故障下的特征值,构建故障特征向量;最后,建立一个3层BP神经网络,进行故障诊断,实现对开路故障的精确定位.该方法通过获取包含故障信息的故障特征值,经过FFT把时域信号变换到频域信号,再通过BP神经网络建立TP-VSI开路故障与特征值的一一对应关系.与其他智能诊断方法进行对比,证明了BP神经网络对TP-VSI开路故障诊断的可行性和较高的诊断准确度,实现了BP神经网络对TP-VSI开路故障的诊断与精确定位.     

基于模糊Petri网的光纤复合低压电缆故障诊断

提出了一种基于动态自适应模糊Petri网(DAFPN)的光纤复合低压电缆(OPLC)故障诊断方法,该方法能计及OPLC中电缆发生故障时发热对光缆产生的影响,准确地进行OPLC故障的诊断与分类。在构建OPLC故障诊断的通用模糊Petri网模型的基础上,利用BP神经网络算法对Petri网模型中的参数进行学习、训练,以减少人为主观因素造成的误差。最后,用DAFPN对OPLC故障进行诊断,结果证明:相比较单独使用模糊Petri网,该方法能更好地动态适应专家系统中模糊知识的更新,有效提高OPLC故障诊断的准确度。     

故障诊断矩阵

故障诊断矩阵描述故障征兆与故障原因之间的联系.对几种故障诊断矩阵(尤其是模糊诊断矩阵、Bayes诊断矩阵、语言真值诊断矩阵)的建立和应用作了详细阐述,并探讨了故障诊断矩阵与诊断路径的关系,对故障诊断专家系统的研究和实践有参考价值。     

模拟VLSI电路故障诊断的子带特征提取方法

为了降低模拟电路参数型故障的测试难度,提出了一种基于奥克塔夫(Octave)-Haar小波结构的模拟VLSI电路故障诊断方法。将测试响应经小波滤波器组完成子带滤波,随后对各子带滤波序列计算故障子序列与正常子序列的互相关系数,对每一故障,可确定出互相关系数最小的子带,并将此数值作为该故障的特征,对应子带的正常响应序列的自相关系数作为无故障特征,用故障特征与正常特征的对比可诊断故障。对国际标准电路的实验表明,该方法对参数型故障的诊断已具有高分辨率。     

基于OBD车载自诊断系统的汽车故障诊断

随着汽车电子及电子控制技术的发展,汽车出现故障后的诊断难度越来越高.现代汽车电控系统出现故障后,可以利用在ECU内增设的故障自诊断功能和故障运行功能完成车辆初步故障诊断,该系统即车载自诊断系统(OBD).阐述了OBD车载自诊断系统的发展历程及主要功能,并举例说明了OBD车载自诊断系统在汽车故障诊断中的应用.     

基于支持向量机的容差电路故障诊断

针对具有容差的模拟电路故障的模糊性,提出采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的方法建立故障分类器,在不易取得训练样本的情况下,实现较高准确率的故障诊断,并且具有较强的通用性和实用性。提出的基于支持向量机容差模拟电路故障诊断方法,克服了神经网络等诊断方法的局限性,实现了具有容差的模拟电路故障模式空间的非线性可分,解决了具有容差的模拟电路故障模式识别的根本性问题。     

基于模糊神经网络火控故障诊断系统研究

针对火控系统实时故障检测与诊断难题,对火控故障诊断系统的功能结构和故障特征进行分析研究.系统将状态监控、故障诊断、诊断意见集成为一体,采用分布式主从结构,提高了系统的可靠性和适应性.诊断算法以故障征兆特征与故障原因构成故障样本,在特定故障发生时其故障征兆就会呈现,通过神经网络训练提高了故障识别的准确性;选择蕴含算子并计算了故障信息模糊隶属度矩阵,分级进程推理完成故障识别和故障源的判定以提高诊断速度.通过实验证明了算法的有效性.     

柔轮承载的计算机模拟

本文建立了谐波齿轮传动中的关键元件─—柔轮承载的计算机模拟方法。该方法较好地解决了谐波齿轮传动强度分析中有关柔轮上的载荷分布问题。     

齿轮传动计算机辅助设计中啮合角的计算方法

本文提出了一种利用计算机计算齿轮传动啮合角的简便易行的方法。此法有效的解决了齿轮设计编程中的一个难题。     

滚齿过程及齿形误差检测过程的计算机仿真及分析

以往滚齿过程的分析，在理论上比较抽象，在实际实验中有无法避免的干扰因素。本文在建立滚齿过程数学模型的基础上，求出实际方程，在计算机上对实际滚齿过程和齿形检测过程进行了仿真，并对齿形轮廓和齿形误差进行了分析。仿真结果、理论计算分析与实验结果三者基本吻合。计算机仿真是分析滚齿过程及齿形情况的一种有效的新方法。     

基于振动信号分析的齿轮故障诊断方法研究

本文介绍了齿轮振动信号的时域分析与频域分析的理论基础。针对齿轮常见故障原因和类型,引出了齿轮故障诊断的常用方法,并选用经典的振动分析法,利用MATLAB信号分析功能,对齿轮故障信号的时域和频域分析进行了详尽的阐述。本文对齿轮故障诊断有一定的指导意义。     

精密传动链精度的测试分析

传动链误差是分析研究具有内联系传动链机床的一个重要问题,本文以滚齿机分度链为研究对象,采用现有设备拾取原始数据——传动链误差,然后在微机上实现误差源诊断;同时通过计算机仿真,讨论了一种实时补偿机床传动链误差的方法。     

齿轮裂纹早期故障的完全解调分析

齿轮轮齿发生早期裂纹时,裂纹故障信号十分微弱,为了有效提取早期裂纹故障特征,本文提出完全解调分析方法,即针对实际的齿轮振动信号调幅、调相同时存在的特点,进行幅值包络解调和相位解调相结合的完全解调分析．仿真及实例分析结果表明,本文所提出的方法能将齿轮早期裂纹故障信息从复杂的振动信号中提取出来,幅值包络解调和相位解调相结合的完全解调分析,可以提高故障诊断准确率．     

一种复合轮系运动分析的新方法

通过对复合轮系的分析研究,提出了一种新的计算各轮转速的方法。该方法不用区分定轮系和周转轮系,而且有很强的规律性,便于计算机进行分析计算。     

一种新型齿轮廓线形成的径向包络方法

提出一种新方法加工的齿轮廓线，可有效克服渐开线齿轮廓曲线的不足，不用VB语言编制了相应的计算机仿真程序，对其进行了检验、证明。     

摆线轮齿形修整的优化

本文以改善摆线针轮减速器轮齿啮合质量为目的,提出了一种新颖的摆线轮齿形修整方式。并运用最优化设计方法,编制了一个可用于计算各种规格和型号摆线针轮减速器摆线轮最佳齿形修整量的计算机程序。文中针对BW-3-17型摆线针轮减速器进行了理论分析和实验研究,与其他齿形修整方式相比,摆线轮采用该最佳齿形修整方式可以明显增大啮合区间,减小载荷分布的不均匀性,大幅度提高齿面承载能力,同时也提高了传动效率。该齿形修整方式现已应用于实际生产中。     

齿轮泵故障的振动信号研究

针对ＣＢＧ２型齿轮泵泵壳的振动，提出了用功率谱分析齿轮泵侧板烧结故障的诊断方法，并且开发了由微机、数据采集板及软件所组成的故障诊断系统．