家电产品逆向物流网络模型研究

逆向物流对社会经济的发展具有举足轻重的作用,在对我国家电逆向物流现状分析的基础上,构建了家电产品逆向物流网络模型,并说明了模型设计过程中应注意的事项,为现在的废旧家电回收提供了一些建设性的建议。     

基于免疫代理的网络故障诊断研究

针对现有网络故障诊断系统的自适应能力弱、诊断速度慢和故障模式不同等问题,将免疫原理与代理技术相结合,采用分层多步的诊断思想构建诊断模型。基于克隆选择学说,提出新算法,完成检测器的训练。该算法选取了检测器克隆群,引进优化参数,可避免过早收敛和局部最优解的产生,从而改进诊断性能;同时还引入了检测器分类思想,加速诊断过程。与传统故障诊断方法相对比,该模型在处理复杂环境下的网络故障具有较明显的优势。     

基于边界扫描的VLSI互连网络故障诊断研究

在边界扫描技术的基础上，建立了VLSI互连网络故障诊断模型并提出了一种诊断方法，同时提出了一种基于该模型的VLSI互连网络诊断实现设计．最后用诊断实例证明了模型和设计的正确性．     

动车组网络控制系统及其故障诊断研究

网络控制系统是动车组的核心,一旦出现任何异常,都将给动车组的正常运行带来极大影响和干扰.增加网络控制系统的可靠性以及及时的故障诊断就显得尤为重要.     

基于小波和贝叶斯网络的智能建筑供配电系统故障诊断研究

为提高智能建筑供配电系统故障诊断效率和精准度,提出了一种基于贝叶斯网络与小波变换的故障诊断方法。首先,从理论上对智能建筑供配电网络拓扑结构进行详细分析,然后利用小波变换原理对故障信息中的开关量和电气量进行筛选重组,最后运用贝叶斯网络对筛选重组后的故障信息进行建模分析,得出故障诊断结果。具体介绍了故障信息中电气量和开关量提取过程,针对现有智能建筑供配电系统的故障特点,给出了相应恢复策略,以IEEE⁃39多节点复杂电力故障系统为例进行仿真研究。结果表明,所提方法的故障诊断结果快速性和准确性更高。研究成果对智能建筑供配电网络的故障诊断研究工作具有重要参考价值。     

基于RBF网络的汽轮发电机组故障诊断

针对电厂汽轮发电机组故障诊断问题,设计了RBF网络故障诊断系统．根据输入特征向量进行RBF网络的学习,并将RBF网络诊断故障的方法成功地应用于汽轮发电机组故障诊断．仿真结果表明：RBF网络比BP网络更稳定,训练误差更小。     

基于BP网络的伺服阀故障诊断方法

介绍应用ＢＰ网络诊断伺服阀故障的原理和方法,在试验的基础上建立了伺服并故障诊断的ＢＰ网络,并成功地实现了伺服阀状态的模式识别。     

非线性电阻网络的多故障诊断

本文提出一种非线性电阻网络的多故障诊断方程。这种诊断方程是线性的,类似于线性网络的T.N.Trick 故障诊断方程。     

基于网络树的模拟电路故障诊断

根据电网络理论中树的特性,提出了一种的子网络级的模拟电路故障诊断方法,给出了在大规模电网络中,网络树状态的两个判据及根据网络树状态判据的故障诊断算法。本方法避免了进行 Ｋ Ｃ Ｌ方程校验所带来的复杂计算,且大部分计算可于测试前进行,实时性强,便于在线实现。算法同时适用于线性电路和非线性电路。     

基于模糊神经网络的CDMA网络故障诊断方法

为解决常规故障诊断算法难以对CDMA网络故障建模的难题，提出了基于模糊神经网络的CDMA网络故障诊断模型. 该模型的输出层和输入层神经元的个数分别由CDMA网络故障类型和故障诊断所需要的输入量决定. 然后再利用故障诊断专家知识库中的故障诊断样本，对诊断模型进行训练，确定网络的连接权值和模糊隶属度函数. 仿真实验结果验证了该故障诊断模型的有效性.     

基于RBF与BP神经网络的建筑电气系统故障诊断比较研究

建筑电气系统的故障自诊断一直是国内外故障诊断领域的空白,其主要原因是建筑电气系统庞大、复杂,子系统多,难于建立数学模型.利用神经网络不依赖模型和收敛速度快的优势和特性,可以很好地解决该问题.由于神经网络在建筑电气故障领域的基础研究和应用非常少,通过对经典的RBF和PB神经网络故障诊断方法进行对比研究,为后续研究打下基础.通过利用建筑电气系统试验平台的数据进行实验,结果表明在两种神经网络未经优化的情况下,RBF网络在建筑电气故障诊断的应用上要优于BP网络.基于RBF网络的建筑电气故障诊断方法在工程上将有广阔的应用前景.     

家用制冷电器模糊控制的研究

本文根据家用制冷电器的发展及现状，提出模糊控制在冰箱、冰柜、空调机等家电产品中的应用方法及相应的控制器的构成机理。     

家电产品的创新设计

面对家电市场的激烈竞争，迫使其产品必须不断创新才能占领市场，以满足人们求新求异的需求。探讨家电产品创新和人性化设计有助于产品创新设计活动的提高和把握好创新方向。     

基于人工神经网络的低压电器故障诊断的研究

基于低压电器常见故障的诊断过程,根据反向传播算法（BP算法）原理,以低压电器常见故障模式、原因为基础建立了低压电器常见故障人工神经网络关系模型,并将模型应用于低压电器常见故障实例诊断。     

机电设备故障诊断预测维修系统

结合为海军某舰艇研制的“××舰机电设备故障诊断预测维修系统”，介绍预测维修系统数据库构成，报警线的确定和实际舰艇应用情况．     

PSO-BP神经网络采煤机截割系统故障诊断

截割系统是采煤机重要的组成部分,如果发生故障将导致连续采煤机停止工作,严重影响其生产率。采用粒子群算法（PSO）优化BP神经网络的方法,对采煤机截割系统故障诊断进行研究,与传统BP网络比较后,结果表明这种方法可确定连续采煤机截割系统的运行状态、降低故障率、提高生产率和使用寿命。     

控制系统的故障诊断分析

介绍控制系统故障诊断的过程及评价,将控制系统故障诊断分为两类：基于解析模型和不依赖控制系统解析模型的故障诊断方法,分别对其进行了重点阐述。     

电器设备的绝缘缺陷及带电绝缘检测

电器设备绝缘性能的好坏,直接影响设备的安全可靠运行.随着高新技术的发展和利用,使得电器设备带电检测及诊断成为可能,更有利于综合判断.     

基于故障树的导弹故障快速诊断决策支持系统

导弹系统复杂性的增加，使得导弹故障种类也相应增多。目前，采用人工方式诊断导弹故障的效率较低。但对诊断技术人员掌握故障知识的要求却越来越高。为了提高诊断效率，降低故障诊断对人的过分依赖，设计了一种导弹故障快速诊断决策支持系统。该系统利用故障树对故障知识进行表达，采用深度优先搜索算法将故障树所表示的知识转化为故障规则，可最大限度的利用现场信息进行故障诊断；该系统具有良好的知识编辑环境，能提供直观的诊断结果，特别适用于将故障手册电子化，以提高导弹系统故障诊断的效率。     

基于神经网络技术的故障诊断专家系统及其应用

针对基于符号专家系统的局限性提出了将神经网络技术引入故障诊断专家系统的思想，并对基于神经网络的专家系统的结构和工作原理进行介绍．最后，给出一个基于3层BP网的循环水泵故障诊断专家系统的实例，详细介绍其诊断过程，并对其进行仿真实验．仿真结果表明该系统的设计合理且可行．