基于XGBoost特征提取的数据驱动故障诊断方法

针对目前用于故障诊断领域的机器学习方法尚不能够充分挖掘数据中隐含故障特征信息,存在逼近精度不足的问题,提出一种基于XGBoost算法的隐含特征信息提取方法。根据故障数据与故障类型自定义XGBoost算法的损失函数,迭代构建故障分裂树;提取样本在故障树中的叶子节点位置索引向量并进行特征编码重构,得到隐含故障信息的智能化表征;基于该表征矩阵,使用SVM等机器学习算法建立故障诊断模型,实现多故障模式的识别诊断;最后,以某驱动器的故障诊断为例对方法进行了验证,结果表明：与原始特征下的故障诊断模型相比,基于XGBoost算法提取隐含特征下的诊断模型准确度更高,鲁棒性更好,同时能给出特征变量的重要性排序。     

改进熵权逼近理想解排序法的航空发动机限寿件模糊风险评估

以航空发动机限寿件典型故障模式为评估对象,将风险指标模糊化,并以信息熵权作为属性权重,对逼近理想解排序（TOPSIS）方法进行改进,提出一种新的限寿件风险评估方法。以故障模式的严重度、发生频度和被检测难易度这3个参数为主要风险指标,建立三角模糊数决策矩阵,并进行规范化处理;在限寿件故障数据为小子样的情况下,运用熵权法,集成相关专家和工程人员的决策信息计算风险指标的熵权,并作为加权向量对规范决策矩阵进行修正;利用TOPSIS法进行评估。应用实例分析与计算,用正负理想解、欧氏距离和相对接近度等数据对5种故障模式进行模糊风险评估。结果表明,改进熵权TOPSIS的模糊风险评估方法可以实现评估对象的精确排序,比危害性矩阵作图法分析效率更高,能够为故障模式影响分析（FMEA）方法中制定预防措施和降低风险提供可靠依据。     

重型商用车变速换挡性能提升探讨

手动机械变速器重卡在使用时换挡频繁,变速换挡性能的好坏直接影响驾驶员对车辆的评价。针对某款搭载6挡手动机械变速器载货车换挡性能差的问题,结合变速操纵系统结构,利用故障树分析法对发生故障的原因进行多层次分析,对故障原因制定控制方案及整改提升,通过试验验证对系统的性能进行评价,以提高整车的操控方便性和操纵轻便性。     

基于故障树分析的直升机助力器卡滞故障诊断

助力器卡滞故障严重影响直升机飞行安全.描述了操纵系统助力器卡滞故障现象,介绍了直升机操纵系统原理,并依据原理对助力器卡滞故障展开了详细分析,提出了基于故障树的故障诊断方法,并结合实际工作经验,建立了助力器卡滞故障树模型.为了验证故障树模型的有效性,结合实例进行了助力器卡滞故障诊断分析.为高效、准确地定位故障点,基于详细...     

基于平衡权重和改进TOPSIS的航空发动机装配任务优先度评价方法

为解决装配任务优先度定性评价效果差、多因素协调困难等问题,提出一种基于平衡权重和改进逼近理想解排序的装配任务优先度评价方法。依据任务属性的关联支配关系建立了综合评价层次模型,给出了指标量化方法;分别采用梯形模糊标度粗糙层次分析法、变异系数法确定主客观权重,建立主客观权重贡献趋于均衡的权重平衡模型以组合赋权;用Kullback-Leibler散度替代欧氏距离的改进逼近理想解排序来对评价对象的加权指标值进行评价并排序。通过实例应用验证了该方法的正确性和可行性。     

基于FMADM的故障模式、影响及危害性分析

分析了传统故障模式、影响及危害性分析中采用的危害性矩阵分析法的缺陷,将故障检测难度和修复难度纳入危害性分析的范畴,提出了利用模糊多属性决策理论（FMADM）进行故障模式、影响及危害性分析的方法,利用逼近理想点（TOPSIS）的排序法,确定重要件和关键件,为系统测试性指标的分配提供了重要依据。结合轮式底盘制动系统实例,证明方法是合理的。     

发动机燃油流量调节器调整钉热态卡滞故障分析

某型发动机在试车过程中,多次出现燃油流量调节器调整钉热态卡滞故障。对调整钉结构进行分析,对试车过程进行检查,并建立调整钉热态卡滞故障树。通过故障树分析,得出调整钉热态卡滞故障的原因是加工导致齿变形,引起齿粗糙度过大,使带齿零件在使用过程中出现咬合。针对故障原因,提出纠正措施,并对纠正措施进行了验证。     

基于TOPSIS法的数控车床刀架系统故障分析

基于TOPSIS理论从故障发生频率、维修时间、维修费用和对相关部件的影响程度4个方面对数控车床刀架系统进行故障分析,通过建立决策矩阵,计算理想解和负理想解,得出刀架系统各故障模式的相对贴近度,最终得到各故障模式重要度的排序,通过与故障模式、影响及危害性分析的评价结果进行对比,得出应用TOPSIS方法的刀架系统故障模式排序更合理。     

某型涡轴发动机历史记录仪计数器卡滞故障分析

针对某型涡轴发动机历史记录仪地面台架出现的计数器卡滞故障,建立了故障树,排查分析了故障树中的各底事件,确定故障原因为计数器内部数码轮组件与夹板之间间隙过大。另外,提出了完善工艺要求以及量化数码轮组件与夹板之间间隙的改进措施;经试验验证表明,改进措施有效。     

基于改进TOPSIS法的液压系统维修决策

针对液压系统故障原因隐蔽、维修决策困难的问题,引入并改进了传统的逼近理想值排序(TOPSIS)法。通过提出绝对理想解概念,使TOPSIS法具有强保序性,消除了影响决策的逆序问题;利用马氏距离代替欧氏距离,克服了量纲不同对距离计算的影响,同时降低了对指标数据的要求,提高了决策的可靠性。最后,将改进后的TOPSIS法应用于汽车起重机支腿液压回路的维修决策,并与改进前的方法对比,验证了该方法在液压系统维修决策中的有效性。     

基于区间二元语义与故障模式及影响分析的地铁车门故障风险评估

针对地铁车门系统故障风险评估中的模糊性和不确定性问题,提出基于区间二元语义与故障模式及影响分析的地铁车门故障风险评估模型。针对专家判断的模糊性和不确定性,利用区间二元语义表征专家评估信息;定义共识度来刻画专家与群体间的偏离程度,并引入共识达成过程以提高专家间的共识度;为在故障模式风险排序中刻画专家的风险偏好,引入风险偏好参数改进多属性边界逼近区域比较法以确定故障模式风险优先序。以地铁车门故障风险评估为例验证了模型的有效性和可行性,结果表明:故障模式风险排序前3位的是电子门控器、锁闭行程开关S_1和螺母组件,检修部门应采取科学的检修措施以降低风险。     

汽轮机故障树诊断方法研究及应用

采用故障树分析诊断汽轮机这个复杂系统的故障,利用模块连接法将复杂故障树转换为二元决策图(BDD),通过BDD进行故障树定性分析,解决复杂故障树定性分析时遇到的NP问题,以及常规故障树转换方式中的基本事件排序问题。通过对系统故障树的定性分析,求出所有最小割集;对系统故障树定量分析;结合汽轮机监测系统监测的故障信号与组成单元的状态进行匹配,从而确定故障诊断的顺序,从一定程度上避免发生概率小的最小割集优先诊断的情况,提高了系统诊断准确度,有助于精确诊断故障原因,节省诊断成本和优化系统诊断过程。针对某汽轮机打闸或跳闸时,主汽门关闭时间延长问题,应用故障树诊断方法成功的进行了故障诊断,为该方法今后的研究探索奠定基础。     

基于FTA的轮式推土机液压系统故障模式研究

为准确定位轮式推土机液压系统常见故障的发生部位,找出故障原因,结合轮式推土机液压系统的结构和故障特点,运用故障树分析法(Fault Tree Analysis,FTA)对轮式推土机液压系统进行故障模式分析,以"推土铲提升缓慢"这一典型故障为例,采用演绎法建立了故障树,分别使用上行法和下行法求出了故障树的最小割集,找出了导致该故障的所有可能原因,验证了方法的有效性.     

混合型逼近理想解排序决策方法的改进及应用研究

为解决网络化制造模式中的联盟成员选择问题,提出一种改进的逼近理想解排序混合型多维决策方法,并建立了相应的选择模型.该方法充分考虑指标多属性的特点,针对传统逼近理想解排序中存在的不足,采用"垂直"距离的概念,描述各方案之间的贴近程度,并通过矩阵平移简化计算.通过实例分析表明,该方法提高了联盟成员选择的可靠性和合理性.最后,基于该方法构建浏览器/服务器结构下的网络联盟成员选择原型系统,实现权重设置、数据输入、综合评价等功能.系统实际应用表明,通过控制模块控制和调用各子功能模块,可以实现系统的协调运行,有效辅助盟主企业进行联盟成员的管理决策.     

基于逼近理想解排序法的输电网规划方案综合评价

由于传统评价方法计算过程复杂,导致对输电网规划方案的综合评价速度有所减慢,为此,提出基于逼近理想解排序方法设计输电网规划方案的综合评价方法.在设置方案综合评价指标下,运用逼近理想解排序法设定综合评价规则,计算相对靠近度数值划分综合评价等级,完成了对输电网规划方案的综合评价方法设计.实验表明:新的方法比传统方法评价时间平...     

舞台刚性防火幕故障模式及影响分析与故障树分析

采用故障模式及影响分析法(FMEA)分析舞台刚性防火幕潜在的故障模式,根据故障发生的可能性等级和故障严重性等级确定故障的风险水平,将风险水平高的事件作为顶事件建立故障树,用故障树法(FTA)找出导致顶事件发生的底事件,分析各事件的结构重要度,对各底事件重要程度进行排序,作为舞台刚性防火幕设计、制造、使用和维护环节中重点关注的风险源。     

故障树分析法在汽车故障诊断中的应用

主要介绍基于故障树分析法的汽车故障诊断系统。基于故障树分析法建立的汽车故障诊断模型能较为全面、系统、层次性地反映故障现象与故障原因之间的复杂关系。并在此基础上用Visual C＋＋6．0编程语言。开发出具有友好的人机交互界面的汽车故障诊断系统。以中央控制门系统的诊断为例。验证了该方法具有良好的应用前景。     

基于多目标优化的乘用车后排座椅轻量化设计

提出第二代非劣排序遗传算法(NSGA-II)结合响应面法(RSM)-径向基神经网络方法(RBF)混合近似模型和逼近理想解排序(TOPSIS)方法对某乘用车后排座椅进行结构-材料一体化多目标轻量化设计研究。结合有限元理论建立仿真模型,并通过行李箱碰撞试验验证仿真模型的正确性,根据工程经验和座椅靠背骨架吸能分析确定了6个优化部件厚度、材料的设计变量及取值范围;采用RSM-RBF混合近似模型方法拟合设计变量与响应之间的关系;利用NSGA-Ⅱ算法对优化问题进行求解,得到Pareto最优解集。最后采用基于熵权TOPSIS方法对Pareto最优解集进行排序确定最佳折中解。结果表明:在满足各项安全性能法规的前提下,乘用车后排座椅减重3.57 kg。     

基于信息论的故障树最优诊断次序

故障树的主要用途之一是分析某项故障产生的原因.对于复杂系统的故障树往往具有几十个可能的故障模式,因此对及时地确定故障源造成了困难.本文根据信息理论,提出了确定故障树最优检测次序的方法,为科学地确定状态检测点提供了依据.通过例子说明了该方法的应用方式.     

灰色系统理论在液压系统故障树分析中的应用

在液压系统故障树分析中,运用灰色关联分析,通过关联度计算及排序,对造成顶事件发生的各种故障模式可能性大小作出判断。