复杂系统（产品）集成制造工程的技术研究与应用

基于现代集成制造的理念、方法、技术、工具,结合实践,提出并研究了一种能改善复杂产品研发时间（T）、质量（Q）、成本（C）、服务（S）的系统工程——称为“复杂系统（产品）集成制造工程”（简称COSIME）。阐述了它的内涵、系统框架和技术体系,并给出了其中具有特点的6类关键技术的阶段研究成果,包括基于人制管理及有关先进制造模式的复杂产品集成制造系统的经营管理模式;基于项目管理理念的异地企业间并行工程方法与技术;复杂产品虚拟样机工程方法与技术;基于分布仿真技术的复杂产品概念设计与性能评估系统;复杂产品质量控制与     

电控机械自动变速器（AMT）故障诊断与处理的研究

根据电控机械自动变速器（AMT）的原理和特点,介绍了AMT故障的现象和类型,阐述了AMT系统典型故障诊断与处理的方法,以及故障处理过程中的容错技术和故障发生后的保护措施。     

故障诊断中的计算机辅助测试

本文阐述了复杂技术系统故障诊断特点,认为在复杂技术系统中对于故障的测试是一个有穷递归过程,根据这一特点我们采用专家系统方法进行故障诊断。文中提出测试是故障诊断过程中的基本元素,在复杂技术系统故障诊断模型的每一个结点所进行的“收集症状→检测→决策”是整个诊断过程的基础与驱动力。另外还论述了建造故障诊断专家系统过程中的一些技术问题。     

基于GA-SVM的刚性罐道故障诊断

针对刚性罐道故障类型识别精度低这一难题,提出了一种基于遗传算法(genetic algorithm,GA)和支持向量机（support vector machine,SVM）的刚性罐道故障诊断方法。搭建了立井提升系统实验台,模拟2种典型的罐道故障,并采集提升容器振动加速度信号。运用经验模态分解（empirical mode decomposition,EMD）方法对振动加速度信号进行分解,选取前4个固有模态函数（intrinsic mode function,IMF）,然后运用奇异值分解（singular value decomposition,SVD）方法计算出每个IMF的奇异值作为故障特征参数,将得到的故障特征参数作为SVM的训练集,通过GA参数寻优方法得到SVM关键参数c和g的最优值,并选取新的测试样本检测SVM的诊断效果。实验结果表明:基于GA-SVM的刚性罐道故障诊断方法的平均分类准确率达到93%。研究结果表明该方法能精确地识别刚性罐道的典型故障类型,为立井提升系统等非线性非平稳复杂系统的故障诊断提供一种通用可行的解决方法。     

基于数字孪生的复杂矿用设备预测性维护系统

针对恶劣工况环境下复杂矿用设备状态监测与预测性维护困难等问题,结合状态监测、故障预警和预测维护等多种综合建模与分析预测技术,提出了一种基于数字孪生的预测性维护系统。首先,介绍了复杂矿用设备数字孪生体的设计流程与构建原理,并在搭建数字孪生体的过程中实现了预测性维护系统的功能;然后,研究了基于LabVIEW、MySQL和Unity3D的状态数据获取方法,利用Unity3D开发引擎搭建了三维可视化复杂矿用设备状态监测平台,并通过虚拟空间可视化展示设备当前状态;最后,分析了优化BP（back propagation,反向传播）神经网络在复杂矿用设备故障预警中的适用性,同时利用MATLAB软件建立了复杂矿用设备关键零部件的预测性维护模型,并将预警结果通过MySQL数据库传输至Unity3D开发引擎,以驱动和部署预设维护流程,实现设备状态实时监测下的关键零部件故障预警。根据采煤机液压系统的实际维修流程,制定了混合现实（mixed reality, MR）预测性维护策略,并以采煤机摇臂部液压柱塞泵为实验对象开展有效性验证。结果表明,所构建的预测性维护系统的故障预测准确率高于90%,且故障预警结果可驱动HoloLens眼镜实现虚拟指导的维修交互,验证了该系统预测性维护功能的有效性。研究结果可为复杂矿用设备的预测性维护提供新思路。     

面向PHM技术验证的陀螺故障模拟软件设计

陀螺是卫星的典型部件,可以作为卫星故障预测与健康管理技术（PHM）研究的典型对象。重点研究了基于模型分析的单自由度液浮陀螺的故障模拟技术。工作内容如下：1）分析卫星故障模拟系统的结构,确定陀螺故障模拟器与外部的通信接口;2）分析陀螺的原理模型,研究陀螺的典型故障并提炼出故障模式,归纳可以用于故障模拟与分析的特征参数;3）开发具备硬件通信接口的陀螺故障模拟软件,可与嵌入式硬件设备进行联合仿真。开发的软件依照真实部件输出各类故障数据,为卫星PHM技术研究提供数据支持。     

基于图论诊断法与小波包变换的数控机床进给系统故障诊断研究

在复杂机械系统未知故障诊断中,单一故障诊断方法诊断精度低、推理速度慢,不利于工程实际应用。针对这一问题,提出了基于小波包变换与图论诊断法的数控机床进给系统故障联合诊断方法。首先利用图论诊断法建立数控机床进给系统的故障模型,并根据故障原因定位算法快速确定引起故障发生的可能原因,缩小诊断范围;然后对振动信号进行小波包变换,进一步精确定位故障原因,最终实现数控机床进给系统中未知故障的准确识别与诊断。试验证明,基于图论诊断法与小波包变换的故障联合诊断方法,弥补了图论诊断法故障冗余解多和诊断精度低的缺陷,实现了未知故障的快速筛选与精确定位,可以高效、准确的诊断数控机床进给系统中的未知故障。     

故障诊断与故障预测方法研究

本文在对故障诊断的研究现状进行分析的基础上，论述了在密闭鼓风炉中故障诊断正面临的困难，并给出了相应的故障诊断方法，．基于密闭鼓风炉的故障诊断，本文论述了故障预测的现状以及进行故障预测的方法，并给出了密闭鼓风炉的故障预测方法，最后对故障诊断和故障预测提出了自己的想法。     

基于天牛须搜索优化支持向量机液压泵故障诊断

为准确地对液压泵的典型故障进行诊断，同时针对支持向量机（Support Vector Machine，SVM）在故障诊断中的参数选择问题，将天牛须搜索算法（Beetle Antennae Search，BAS）应用到SVM的参数优化中，建立BAS-SVM液压泵故障诊断模型，以此来提高SVM在液压泵故障诊断中的性能。液压泵故障诊断实例的结果表明，相比于遗传算法、粒子群算法、果蝇算法等算法的改进算法，BAS得到的SVM参数更优，使SVM获得更高的诊断精度，从而验证了所提方法的有效性。     

旋转机械的并发故障诊断技术研究进展

实际工程中旋转机械转子系统并发故障是很普遍的,目前旋转机械故障诊断技术的研究主要集中在单一故障诊断方面,而多重并发故障（Multi-Concurrent Fault Diagnosis,M—CFD）由于其复杂的故障机理使得诊断技术的研究还处于起步阶段。阐述旋转机械并发故障诊断技术在神经网络,专家系统,人工免疫等智能诊断领域最新研究进展,并讨论上述领域在CFD技术中的优势和存在的问题,对CFD技术的发展趋势作进一步展望。着重讨论人工免疫结合无量纲指标在CFD中的应用及前景。