基于BP算法的数控机床专家系统故障分类器设计

用BP神经网络算法构造了一个故障分类器,论述了构造基本原理和网络规模,同时通过MATLAB获取网络的权值和阈值,然后通过现场检测单片机进行计算,将计算结果送入PC机上数控机床故障诊断专家系统的知识库中,专家系统在推理的时候根据故障分类,与用户交互完成故障诊断.故障分类器的引入,提高了数控机床故障诊断专家系统推理的准确性.     

基于多目标优化技术的发动机罩加强筋布局设计研究

为了加强发动机罩壳的静态刚度特性和抑制振动能力,实现罩壳结构的轻量化,引入基于水平集法的拓扑优化技术和多目标理论,完成发动机罩加强筋布局的多目标优化设计。采用折衷规划法构建关于静刚度和一阶固有频率的多目标优化模型,运用水平集法求出罩壳加强筋的最佳分布形式。结果表明,该方法能大大地提高静动态结构性能,最大应力的下降说明罩壳应力集中现象得到有效的改善,缓解罩壳的疲劳现象。此外,基于层次分析法确定权重因子,避免了多目标优化模型构建中的主观能动性。采用平均频率法对动态目标函数的处理,有效地消除了动态优化过程中的收敛性。     

一种新型片状式蒸汽疏水阀结构设计分析

针对浮球式蒸汽疏水阀蒸汽泄露严重、浮球损坏严重问题,根据杠杆原理、双金属片热变形原理,提出一种新型片状式蒸汽疏水阀设计方案,通过对双金属片在不同温度下的热变形分析,达到了疏水阀的设计使用需求,实现了疏水过程中水、汽的分离排放,与常用的浮球式蒸汽疏水阀相比,不仅可以简化结构,还可以延长其使用寿命.     

集散控制系统故障及其诊断技术

集散控制系统（DCS）已成为控制的主流,其故障形式主要体现在软件、网络、硬件等形式上,学习其故障的诊断技术有利于设备的维护。     

氢电混合动力车功率匹配对比研究

针对由燃料电池和铅酸电池组合而成的混合动力源(记为"动力源A"),以及燃料电池和锂电池组合而成的混合动力源(记为"动力源B"),确定了两种动力源的功率匹配方案都为30种。分别在ADVISOR中搭建仿真平台,在FTP和ECE_EUDC工况下对30种方案进行仿真,分别得到了30种动力性和燃料经济性数据。在满足车辆动力性要求、燃料经济性好和混合度低的前提下,对30种动力性和燃料经济性数据进行对比分析,从而得到动力源B的功率匹配优于动力源A的功率匹配。     

基于ES-MLSTM的液压机故障诊断系统设计

为解决大型液压机故障诊断难的问题,提高故障识别准确率,确保液压系统正常有效工作,设计了专家系统(ES)与多模型长短期记忆(MLSTM)神经网络的融合识别算法。首先通过大型液压机数据采集系统,获取液压机压力、电磁阀与行程开关等状态信号,并对数据进行数字滤波与数据清洗,得到一个22维的特征向量;然后构建了LSTM模型,选取最优的输入节点、隐层节点、输出节点个数,分析了在不同训练样本下的识别率,以及特征向量维数对识别率的影响。分析LSTM模型对识别率影响的因素,提出对同一个LSTM结构、采用多个参数模型的方法,并利用ES对参数模型进行管理,提高识别率。设计专家系统的推理知识模型、数据清洗知识模型、多模式深度学习网络(MLSTM)的调度知识模型等;最后设计了推理机,对MLSTM网络学习训练,完成建模。在故障预测分类时,通过ES进行数据推理得出初步候选结果,并对预测结果按照概率进行排序,取出排序前面N个结果,用深度学习网络MLSTM进行判别,有效减小了识别时间,利用专家系统的推理功能,实现MLSTM的模式转换,大大提高了分类精度。系统采用了12个故障类、120个训练样本、1 920个测试样本进行测试,采用ES-MLSTM识别率为100%,而相同样本,采用SVM的识别率是92.9%,采用PSOSVM的识别率是96.3%,采用BP的识别率是73%,证明基于ES-MLSTM识别方法可以满足故障诊断的要求。     

可靠性维修实施方法探讨

以可靠性维修（RCM）是维修的必然要求，是一种有效的维修方法，可靠性维修依赖于有效的实施方法，实施方法的研究是可靠性维修的重要研究内容，可靠性维修的实施可为企业创造丰厚的经济效益。     

进口刨花板贴面生产线液压系统的PLC实现

通过对广泛使用的短周期贴面设备的液压电气的分析,绘制了液压电气控制关系图,并对液压系统的电气控制采用可编程控制器实现,主要对多种工作方式用PLC实现的方法与技巧进行介绍.     

基于CBR-FAT的液压机故障诊断专家系统构建

针对压机液压系统的故障诊断困难问题,通过分析压机液压系统的工作原理和常见故障,提出了一种基于CBRFAT的压机液压系统故障诊断专家系统。简述了专家系统的基本知识和CLIPS的推理过程;论述了基于CLIPS的液压故障案例的知识表示、故障树的知识表示、规则推理的方法;最后探讨了故障推理机制在专家系统故障诊断中的实现。试验表明,该系统能够较好地实现压机液压系统故障的诊断。