计算机辅助数控故障诊断系统

目的 对数控系统进行监测和故障诊断、方法 通过建立专家系统,利用专家知识库的知识对用户数据进行推理、判断。结果 建立了一种能够对数控系统进行故障诊断的计算机辅助诊断系统。结论 提出了利用专家知识库建立计算机辅助数控故障诊断系统的方法。该方法能够适应不同类型的数控系统,并能够随专家知识库中知识的不断扩充而提高其诊断的能力。     

计算机辅助数控故障诊断系统

目的　对数控系统进行监测和故障诊断． 方法　通过建立专家系统, 利用专家知识库的知识对用户数据进行推理、判断． 结果　建立了一种能够对数控系统进行故障诊断的计算机辅助诊断系统． 结论　提出了利用专家知识库建立计算机辅助数控故障诊断系统的方法, 该系统能够适应不同类型的数控系统, 并能够随专家知识库中知识的不断扩充而提高其诊断的能力．     

基于知识的故障诊断方法综述

在简单介绍故障诊断理论的基础上，重点评述了基于知识的故障诊断方法发展状况，将其分为5大类，即专家系统故障诊断方法；模糊故障诊断方法；故障树故障诊断方法；神经网络故障诊断方法和数据融合故障诊断方法。对每类方法均介绍了它的诊断原理与步骤，分析了它的特点及局限性，最后指出了这一领域中有待进一步研究的若干问题和发展趋势。     

故障检测诊断技术在煤矿机电设备中的应用

诊断技术是以计算机技术、传感器技术、信号处理技术等多学科为基础的综合技术,其在工业发达国家起步最早,发展最为迅速.随着煤炭科学技术的发展,故障诊断技术在煤矿也得到了较为广泛的应用.归纳总结了国内外故障诊断技术的发展,重点介绍了故障检测诊断技术在矿井提升机、大中型采煤机、通风机和矿用高压异步电动机等主要煤矿机电设备中的应用.     

故障检测诊断技术在煤矿机电设备中的应用

诊断技术是以计算机技术、传感器技术、信号处理技术等多学科为基础的综合技术 ,其在工业发达国家起步最早 ,发展最为迅速 .随着煤炭科学技术的发展 ,故障诊断技术在煤矿也得到了较为广泛的应用 .归纳总结了国内外故障诊断技术的发展 ,重点介绍了故障检测诊断技术在矿井提升机、大中型采煤机、通风机和矿用高压异步电动机等主要煤矿机电设备中的应用 .     

设备故障诊断技术的现状及其发展

综述了设备故障诊断技术的理论与工程应用的发展现状，分析了故障诊断的过程与实质，介绍了常用的几种诊断方法，重点阐述了智能诊断的方法、现状及其发展动向。     

无传感器诊断方法及在风力发电中的应用与展望

针对风力发电机运行环境复杂,常规振动诊断技术应用困难问题,在介绍无传感器检测与诊断技术原理及发展的基础上,从信号处理和仿真分析等角度详细分析了电机定子电流对齿轮、轴承等机械故障的感应机理.介绍微弱机械故障信息的预处理方法等研究成果,综述其在风力发电机组机械故障诊断应用的可行性.并对其在风力发电机组传动系统故障诊断中的存在的问题与应用进行了展望.     

基于 ODX 标准的汽车诊断系统一体化平台研发

为改善传统汽车故障诊断数据的可重用性,基于车载故障诊断技术（ OBD）的发展,探讨了汽车诊断系统一体化平台的设计,描述了开放式诊断数据交互模型,针对某公司全平台车型建立标准统一诊断数据库,采用架构层次化、功能模块化的思路,开发了包括下线车辆综合性能自动检测系统、售后车辆故障诊断刷新系统和诊断管理系统在内的诊断一体化平台。经实车测试及分析,该平台可实现诊断数据库在公司多部门及供应商之间的共享,缩短了整车的研发周期,对汽车诊断工具链的开发具有借鉴意义。     

航天器故障诊断软件平台中诊断平台的研究和实现

为解决多种复杂航天器系统的故障诊断问题,探讨建立航天器系统故障诊断的平台技术,分析了航天器邦联诊断系统软件平台的总体结构,深入研究了作为软件平台核心部分的故障诊断平台的要求、结构、功能与系统组成,设计了诊断平台的系统总体结构。应用事件代数的方法,分布式的思想与Ｐｏｗｅｒｂｕｉｄｅｒ技术,作为诊断平台任务管理策略与运算规则。最后,通过对航天器系统故障诊断系统的实际研究,证明该技术是有效的、可行的。     

港口机械设备故障诊断

随着港口吞吐量和机械化程度的增加，对港口设备的要求也越来越高，港口机械设备出现故障的现象也逐渐增多。本文首先介绍了设备故障诊断技术的发展及研究现状，分析了传统的设备故障诊断技术方法，然后针对港口机械设备故障诊断技术应用及研究进行了详细分析，并以内燃机为例详细说明了港口机械设备故障诊断的步骤。     

基于神经网络的远程网络故障诊断系统

结合当前网络故障诊断的发展情况，提出了一种适合远程诊断的神经网络方法和基于此方法的远程网络故障诊断模型，实现了诊断的智能化，最后通过一个实全,验证了此模型的可行性。     

智能故障诊断技术的现状与展望

智能故障诊断技术为保障现代复杂工程技术系统的可靠性和安全性开辟了新途径，非线性系统的故障诊断是该领域的热点与难点问题。其中，基于知识的故障诊断技术具有良好的发展前景，由基于规则的系统到基于混合模型的系统，由领域专家提供知识到机器学习，由非实时诊断到实时诊断，由单一推理控制策略到混合推理控制策略是基于知识的故障诊断系统的发展方向。     

机电一体化设备故障诊断技术

故障诊断技术是机电一体化设备正常运行的可靠保证。诊断过程分测试、提取征兆和诊断分析等几个方面,其发展方向是人工智能和专家系统。     

基于故障树和贝叶斯网络的故障诊断模型

针对设备故障诊断技术中存在的固有不确定性问题,通过分析传统故障树模型存在的局限性以及传统贝叶斯网络建造困难的特点,提出了一种融合于故障树和传统贝叶斯网络的新方法—诊断贝叶斯网络法,并阐述了故障树和贝叶斯网络的故障诊断策略优化方法的基本思想和具体算法.通过综合分析故障树和贝叶斯网络在诊断推理和模型表达方面的特点得出,新方法可使二者充分发挥优势,有效解决故障诊断中存在的不确定性问题,提高了诊断的准确率,在故障诊断领域中具有一定的实际应用价值.     

对称PMC(SPMC)模型下节点可诊断性研究

在图论和网络科学上,网络故障诊断是目前非常受欢迎的课题之一,影响着多处理器系统的可靠性与安全性。随着多处理器系统规模的急速增长,系统的全局故障诊断模式适用性降低,相应地,局部故障诊断得益于对网络拓扑结构的要求较低,可对网络分块处理,大幅提高了诊断效率,具有更强的适用性,成为了新的研究方向。针对最新的对称PMC(SPMC)模型,研究了网络节点可诊断(局部诊断)的相关性质,提出了新的拓扑结构(拓展树结构),得到了在SPMC模型下网络节点可诊断的条件以及节点可诊断与系统可诊断的关系,并给出了扩展树结构上各节点是否故障的判定定理及详细证明。根据该定理,提出了扩展树结构网络的悲观故障诊断算法ST₂_B-FDA,并应用到超立方体网络中进行仿真实验,验证算法的有效性。该算法时间复杂度仅O(NlogN),远低于一些传统故障诊断算法的时间复杂度,可有效降低诊断成本,大幅度提升诊断效率。此外,所提出算法原理简单,便于实现及应用,也可作为大规模规则网络系统的诊断方法之一。     

设备故障智能诊断技术研究进展

机械是国民经济建设中不可缺少的关键设备,对其故障诊断方法的研究具有重要意义。当前机械故障诊断的关键就是寻找使诊断结果准确的方法。从故障诊断的实际出发,根据设备提供信息的多样性及故障表征形式的复杂性,分析了故障诊断技术和信息融合技术相结合的特点;阐述了故障智能诊断的过程和与其相关的应用技术的关系;论述了故障信号采集与处理,故障智能诊断方法的研究。并对今后的发展方向进行了预测。     

人工神经网络与设备故障诊断

智能化诊断是现代设备故障诊断技术发展的主要趋势，人工神经网络技术的发展为这种智能化提供了一个全新的途径。本文在分析研究模式识别方法和ＢＰ，ＡＲＴ神经网络的基础上提出了基于神经网络的自适应故障模式的分类方法，并将其应用到真实轴承故障诊断中。实验表明：该方法有较好的诊断效果。     

人工神经网络与设备故障诊断

智能化诊断是现代设备故障诊断技术发展的主要趋势，人工神经网络技术的发展为这种智能化提供了一个全新的途径，本文在分析研究模式识别方法和ＢＰ，ＡＲＴ神经网络的基础上提出了基于神经网络的自适应故障模式的分类方法，并将其应用真实轴承故障诊断中，实验表明，该方法有较好的诊断效果。     

电气故障诊断的系统方法

在研究电气故障诊断的基本方法的基础上 ,首次提出了电气故障诊断的系统方法 .它是一种对复杂故障行之有效的方法 ,适用于弱电和微电方面故障的诊断 ,尤其是对大型的工程生产设备、工业生产设备和科研教学设备的故障诊断 ,具有一定的理论价值和经济价值 .     

太阳能光伏发电智能诊断系统研究综述

随着计算机技术和人工智能的迅速发展,将人工智能的理论和方法用于故障诊断,太阳能光伏发电智能诊断研究成为了一个新的方向。本文介绍了智能诊断的几种方法,并且结合这些方法给出了太阳能光伏发电设备的智能诊断方案,具有一定的理论研究意义和工程实用价值。