考虑冷凝器泄漏的精馏塔动态模拟与分析

精馏塔的动态模拟已被广泛用于开发有效的控制方案。以甲醇-水体系为例建立了精馏塔的动态模型,并用换热器准确的表达塔顶冷凝器与塔底再沸器;运用Aspen Dynamic对精馏塔冷凝器发生泄漏的工况进行模拟,分析了塔顶与塔釜流量与组成、回流比、冷凝器和再沸器负荷等参数的动态响应特性,其结果可用于精馏塔操作中的故障诊断,并可为控制方案设计提供依据。     

基于专家系统的飞机燃油故障诊断方法研究

对于飞机燃油系统故障诊断问题，提出了一种利用专家系统进行飞机燃油系统故障诊断的新方法。通过构建专家系统知识库和推理机，同时利用LabVIEW工具建立了相应的软件环境，开发了飞机燃油故障诊断系统。仿真结果表明，该系统很好地发挥了专家系统的智能性，能够快速准确地诊断出燃油系统的故障，并能提出有效的重构方案，完全适合于飞机燃油系统的故障诊断。     

一种新型控制器——Honeywell Profit Loop在精馏塔控制系统中的应用

本文介绍霍尼韦尔公司的PKS（过程知识系统）系统控制中的Profit Loop控制器在云天化公司聚甲醛装置的精馏塔控制系统中的应用。概述了C462精馏塔的工艺流程,分析了控制中存在的主要问题,对该精馏塔控制系统的改进方案、Profit Loop控制器的应用、实施及实施效果进行了重点描述。     

复杂系统的智能故障诊断技术现状及其发展趋势

智能故障诊断技术为保障工程技术系统的可靠性和安全性开辟了新的途径，随着系统设备和功能的日益复杂化，发生故障的机率以及由此带来的损失越来越大，现有单一、固定的故障诊断方法却难以满足复杂系统诊断的全部要求。该文针对复杂系统故障现象的特点，分析了现有基于规则、基于结构和行为、案例、模糊逻辑、神经网络及其集成知识诊断技术的各自特点和局限性，指出了机器学习对于当前复杂系统智能故障诊断发展的重要性，有利于改变现有单一、固定的故障诊断思维，并对未来的主要发展方向进行了一些探讨。     

神经网络和模糊系统在故障诊断中的应用

本文提出了一种神经网络和模糊系统相结合的分级式故障诊断方法。神经网络通过对部分测量数据的处理，实现系统的回路级故障诊断，输出各回路故障出现的可信度。模糊系统通过对神经网络得到的初步诊断结果和其他测量值的处理，实现系统的元件级故障诊断，并对最终诊断结果作出解释。该方法融合了神经网络自适应学习能力强和模糊系统知识表达明确的优点，简化了神经网络学习数据获取及模糊推理规则建立的过程。通过对热硝酸冷却系统故障诊断的仿真，证明了该故障诊断方法的有效性。     

汽车发动机故障诊断及预测系统研究

在汽车故障类型多样化的背景下，研究汽车故障诊断和预测系统，对行车安全、降低环境污染等有重要的意义。主要介绍了基于DSP的汽车发动机故障诊断和预测系统。     

基于客户/服务器模式的报警处理与故障诊断系统

系统以Windows NT为平台，采用客户／服务器网络结构的系统进行在线报警处理和故障诊断。在服务器端由数据库服务器－SQL Server统一管理数据库，并设计出报警处理和故障诊断的程序结构。     

电控系统故障诊断装置的系统设计

为了解决大型机电设备电控系统故障诊断的难题，分析了采用分布式控制方式和模块化结构设计出的一种便携式电控系统故障诊断装置的硬件，介绍了利用多媒体技术的专家系统，该装置成功地解决了大型机电设备电控系统故障排除的难题，并且也可作为其它大型机电设备电控系统进行故障诊断的参考。     

清华大学“流程工业典型设备的故障诊断与预测维护系统”通过验收

由清华大学承担的“流程工业典型设备的故障诊断与预测维护系统”课题，以其在技术研究上的突破及成功应用，通过了863计划CIMS主题专家组组织的验收。课题分别研究和开发了具有自主知识产权的输油管网故障诊断系统和铝电解槽智能健康诊断系统。这两套故障诊断系统均可通过及时发现或预报设备的异常或故障而避免由其所导致的巨大经济损失或安全事故，从而具有潜在的巨大经济效益。其中，输油管网故障诊断系统提供了管道SCADA系统的主要功能和管道泄漏的实时自动检测和定位功能；     

基于粗糙集和支持向量机的机械故障诊断系统

提出了一种基于粗糙集和支持向量机(SVM)的机械故障诊断系统：首先将故障诊断决策系统中的连续属性值离散化；再基于粗糙集理论计算决策系统的约简，根据实际需要确定最优决策系统；最后在最优决策系统基础上设计SVM多分类器进行故障诊断。4135柴油机的实际故障诊断结果验证了所提出的粗糙集理论与SVM相结合的故障诊断系统的可行性。     

服饰生产企业小样库管理系统的研发与应用

主要介绍小样库管理系统的基本功能、服饰行业企业建立小样库的基本要点,以及在此基础上进行小样管理的方法.     

嵌入式随动系统实时故障诊断专家系统研究

嵌入式的故障诊断技术要求高相关性和小的占用空间,传统的故障诊断系统并不能满足上述要求;针对某型高炮随动系统的实时故障诊断需求,提出了一种以cortex-m3体系的stm32微控制器为主的在线数据采集和分析系统,及以此为基础设计的嵌入式实时故障诊断专家系统的解决方案;根据所选微控制器的存贮能力,采用产生式规则和模糊表达结合的模糊产生式规则来表示嵌入式故障诊断知识,设计了一种适合于微控制器快速运算的模糊推理机制;最后对所提出的方案原型系统进行了实际检验,证明了其可行性。     

采煤机液压故障诊断系统设计

为了及时、有效地对采煤机液压故障诊断提供支持,采用本体技术对液压系统故障知识建模,结合模糊推理设计采煤机液压故障诊断系统,通过故障案例验证系统诊断的准确性,对采煤机液压故障诊断技术有着一定的参考、促进作用。     

一种面向对象的智能故障诊断专家系统的实现

本文论述了一种面向对象的智能故障诊断专家系统,在简要介绍系统原理和组成部件的基础上,着重阐述了系统中诊断知识的表示方法、管理和获取机制、推理控制策略及诊断结论的图形显示等技术,最后给出某设备智能故障诊断系统的实例。     

基于SVM及X射线的气体绝缘开关设备故障自动诊断系统设计

在过热故障诊断中,针对传统母线接头过热故障诊断系统诊断准确率较低的问题,设计了一个基于SVM及X射线的气体绝缘开关设备故障自动诊断系统,该系统的硬件通过TMS231F3215DSP核心处理器进行数据处理,由多通道传感器模块、核心处理器模块、网络数据通讯模块、便携式X射线探伤机等部分组成;该系统的软件则是通过SVM的应用构造了网上诊断模块,在核心处理器模块中实现了母线接头过热故障、金属接触件可视化故障等的自动诊断。引入便携式X射线探伤机,对气体绝缘开关设备内部焊缝、缺陷等进行探伤检测。通过硬件系统与软件系统的设计完成了该故障自动诊断系统。为了验证该故障自动诊断系统的有效性,与传统母线接头过热故障诊断系统进行对比,该系统的高温过热故障诊断准确率要比传统系统高出35.1%;中低温过热故障诊断准确率要比传统系统高出22.5%;同时,基于X射线的可视化故障判断在某220kV变电站断路器C相灭弧室故障的判别中也起到了关键性作用。     

基于DEDS故障诊断方法在GBM控制系统中的应用

GBM系统作业时由于具有DEDS特性,其故障诊断非常适合采用DEDS故障诊断理论来处理。对DEDS故障诊断基本理论和GBM的故障诊断过程进行了简要的介绍,以GBM灌注系统的故障诊断为例,基于DEDS故障诊断理论对GBM的故障诊断过程进行了详细地分析和说明,实验结果表明:基于DEDS故障诊断理论的诊断结果效果明显,证明了DEDS故障诊断理论在GBM故障诊断中的有效性。     

基于神经网络信息融合的智能故障诊断方法

飞行状态时的飞机舵面故障诊断系统,含有系统和测量噪声及其时变、非线性等特点,采用常规的故障诊断方法很难实现对飞机舵面故障的准确诊断和告警,为了更好的实现对飞机舵面系统的故障诊断,将神经网络信息融合的智能故障诊断方法首次运用到舵面系统故障诊断中.该智能诊断方法应用神经网络的非线性拟合能力扩展舵面相关线位移传感器测量信息,同时采用D-S算法将相关传感器的输出信息进行融合,最后信息融合诊断策略根据这些信息确定出舵面相应的故障类型,从而可以对舵面故障信号进行有效识别和诊断.建立了某机舵面系统故障诊断的数学模型,并利用该模型对提出的智能故障诊断方法进行仿真验证,最后的仿真实验结果表明:该故障诊断结构形式对于舵面常见的故障能够进行识别和告警,诊断效果令人满意.     

E级高性能计算机的维护故障诊断系统研究

E级计算机系统规模巨大,使得故障异常总量随之增多,导致诊断发现的难度增加,因此,迫切需要一套更加准确高效的实时维护故障诊断系统,对硬件系统进行全面的异常及故障信息实时检测、故障诊断及故障预测。传统故障诊断系统在面对数万节点规模的诊断时存在执行效率低、异常检测误报率高的问题,异常检测及故障诊断的覆盖率不足。对异常及故障检测、故障诊断与故障预测相关技术进行研究,分析技术原理及适用性,并结合E级高性能计算机实际工程需求,设计一套满足数E级高性能计算机需求的维护故障诊断系统。基于维护系统的结构组成设计可扩展的边缘诊断架构,将高性能计算机系统知识、专家知识与数理统计、机器学习相融合给出故障检测、诊断及预测算法,并针对专用场景建立预测模型。实验结果表明,该系统具有较好的可扩展性,能在10 s内完成对十万个节点规模系统的故障诊断,与传统故障诊断系统相比,异常检测某特定指标误报率从3.3%降低到几乎为0,硬件故障检测覆盖率从90.2%提升至96%以上,硬件故障诊断覆盖率从71%提升至约94%,能较准确地预测多个重要应用场景下的故障。     

基于贝叶斯网络的故障诊断专家系统

现代系统设备的日趋复杂化和自动化,对故障诊断技术提出了更高的要求;随着人工智能技术的发展,故障诊断技术向智能化方向发展,如何将人工智能技术应用到故障诊断中去,是当前研究的重点;为了实现对汽车发动机已发故障和潜在故障的快速高效诊断,根据发动机故障知识结构特性,将贝叶斯网络因果有向图的故障知识表示方法引入到专家系统中,并采用可在线监控和离线诊断的推理机制,在G2平台下实现了汽车发动机故障诊断专家系统,系统应用的效果表明了该方法的可行性.     

基于LabVIEW和PXI的某装备组合故障诊断系统设计

为了解决某装备电子组合故障诊断过程中诊断效率低的问题,设计并研制了基于LabVIEW软件和PXI总线技术的电子组合故障诊断系统。首先,采用PXI总线技术和多通道转换测试技术,将大量被测参数送到固定的测试点;其次,使用LabVIEW编程语言,将组合的所有被测参数一次性全部获取、储存与显示,并依据技术指标给出故障诊断结果和故障排除方法。实验结果表明,该系统具有数据获取快、测试效率高、故障诊断准等优点;经实践应用证明,该故障诊断系统操作简单、携带方便,是对某型装备电子组合进行测试和诊断的理想工具。