工业设备故障的计算机自动检测与容错控制

本文根据工业设备的故障特点，提出了利用计算机对设备故障进行自动检测和容错控制的设计方法，着重介绍了设计故障计算机自动检测，故障容错控制系统的基本结构及故障容错控制的实现方法等。该方法对延长设备的使用寿命，增强设备故障自治能力，提高设备运行的安全性和可靠性，具有工程应用价值。     

工业设备故障的计算机自动检测与容错控制

本文根据工业设备的故障特点，提出了利用计算机对设备故障进行自动检测和容错控制的设计方法。着重介绍了设备故障计算机自动检测、故障容错控制系统的基本结构及故障容错控制的实现方法等。该方法对延长设备的使用寿命、增强设备故障自治能力、提高设备运行的安全性和可靠性，具有工程应用价值。     

飞机仪表设备故障状态管理研究

本文根据飞机仪表设备的故障特点，运用现代管理理论与方法，提出利用微型计算机对飞机仪表进行状态管理的基本模式，着重对飞机仪表设备故障信息的获取、故障寻迹管理、故障冗余管理和状态维修管理进行了分析和讨论。     

工业设备故障容错控制及其实现

本文根据工业设备的故障特点，提出了根据检测的故障信息，利用综合冗余和补偿技术对其故障进行容错控制的设计方法。文中着重介绍了工业设备故障容错控制系统的结构原理，并对其实现问题进行了分析和讨论，文末给出了一个工程实例。     

基于层次分析法的卷烟烘丝机健康度评估

烘丝工序是卷烟制丝生产的关键环节，其设备状态决定着生产是否能正常进行，如果设备带病运行，将会降低烟丝质量。对烘丝机的健康状态进行评估和故障定位对及时掌握设备状态，降低因延时维修造成的经济损失十分关键。提出了一种基于层次分析法的烘丝机设备健康度评估方法。该方法基于传感器采集的设备实时运行数据和统计的历史数据，构建烘丝机设备健康度指标体系，以百分数的形式表示当前设备健康状态。在烘丝机发生故障时，系统可以进行故障定位和故障等级划分，从而提高设备的维修效率。     

基于仿真的生产设备预防性维修周期研究

为了对生产系统中的设备故障加以有效的控制，从而减少设备故障的发生，文章对生产设备的预防性维修周期问题进行了研究。通过建立生产设备预防性维修的费用模型，利用仿真的方法对不同维修策略的预防性维修周期进行优化选择。该模型综合考虑了修复性维修成本、预防性维修成本和生产损失成本。最后以故障分布形式为威布尔分布的设备为例进行仿真实验，得出设备最优维修周期结果，并阐述了经济原则对预防性维修周期的影响。     

移动无尘检修车间设备运行故障诊断方法设计

移动无尘检修车间内最重要的除尘设备是否出现故障，是整个车间设备运行是否正常的关键，因此，针对其除尘设备，构建了一种由智能终端、云平台以及远程监测系统组成的故障诊断系统，首先，介绍了该系统的整体设计构架；其次，对选择系统硬件设备和设计系统软件部分；之后，提出基于小波分析的故障检测方法，并以清灰系统中出现的漏气故障与不喷吹故障对其进行测试验证；然后测试系统硬件是否正常运行；最后，将故障诊断系统用于移动无尘检修车间进行现场测试。综合实验结果表明：由智能终端、云平台以及远程监测系统组成的故障诊断系统能够对移动无尘检修车间内的设备运行实时数据进行采集显示并能够对故障进行正确诊断。     

一种新型智能设备及其远程故障诊断技术研究

该文介绍一种新型的智能设备-AS系列电动阀门执行器的原理、组成和功能。并在总结该领域专家经验和知识的基础上．利用专家系统理论建立故障诊断系统，通过GSM技术实现对该设备的远程故障诊断。同时对该设备的典型故障进行故障建模和仿真，从而确定故障特征，实现故障诊断和检测。     

基于终端数据的电信承载网异常节点定位方法

随着电信IPTV业务的高速发展，承载网规模不断扩大，设备故障运维难度逐渐增大。当设备发生故障时，如何在大规模网络中对故障节点进行快速定位已成为运维方面的重大挑战。目前承载网设备故障告警主要依赖于设备性能日志，误告较多，且无法适应大规模网络故障定位。因此借助Spark等工具，提出一种基于终端数据的异常节点定位方法，结合网络拓扑初步实现阈值告警。并进一步以设备相关性和可靠性为分析基础，将告警过程产生的大量虚假告警进行清洗，提高故障定位精确率。实验结果表明，在承载网故障定位中该方法精确率能达到89%，具有较高实用价值。     

智慧医疗背景下基于物联网工程技术的医疗设备智能管理研究

对智慧医疗背景下基于物联网工程技术的医疗设备智能管理进行研究，提出了一种医疗设备智能管理系统。首先，构建了具有双层结构的医疗设备智能管理系统框架；然后，利用物联网工程技术采集医疗设备特征数据，并对数据进行降噪与归一化处理；其次，分别构建基于PSO-LSTM的特征数据预测模型与基于改进RF的故障分类模型，然后对两种模型进行训练与测试；继而搭建基于特征数据预测与故障分类的医疗设备故障预警系统，并对系统性能进行试验检测。实验结果表明：基于PSO-LSTM的特征数据预测模型的预测结果与真实值之间重合度较高，准确率可达98%以上，基于改进RF的故障分类模型的精确率为95.7%,构建的医疗设备预警系统的精确率为97.9%,召回率为94.8%,F1系数为97.1%,表明该系统模型的性能良好，且预警准确率较高，能够实现对医疗设备进行智能管理的目的。     

大型粉磨设备运行声音检测系统的设计

大型粉磨设备是重要的工业生产设备，若发生故障会带来不必要的经济损失。为精确判断故障部位并预警，文章设计了大型粉磨设备运行声音检测系统。该系统可以实时采集设备运行的声音，并利用后台服务器的卷积神经网络故障分析模块对设备运行声音进行实时分析。     

基于LSTM的设备故障在线检测方法

在工业4.0时代，随着IoT的广泛应用，工业设备的故障检测对于提高设备的可靠性具有重要的意义。在实际的工业场景中，由于设备之间的关系复杂多变，难以用统一的模型来表示设备的运行状态。近年来，随着深度学习技术的不断发展与进步，深度学习技术成为故障检测的主流解决方案。提出了一种基于长短记忆神经网络的在线故障检测模型，采用曲线排齐方法对传感器数据进行特征提取，基于长短时记忆神经网络（LSTM）开发故障检测模型，最后借助滑动窗口技术实现了设备故障的在线检测以及模型的在线更新。基于真实的发电厂传感数据进行了实验验证，实验结果表明了该方法的有效性。     

自制潜水泵无线遥控器

对外围设备而言，计算机端口是十分重要的。端口的作用是，提供数据在PC和鼠标、打印机、扫描仪等设备间进行命令的传输。当某设备处于非正常工作时，要辨别究竟是设备故障、线缆故障还是端口故障就变得困难了，打个比方，计算机端口就好像电话插座。如果拿起电话听筒却听不到拨号音，插座有可能是坏的。当然，电话线松动或故障     

基于FMEA的船舶设备故障信息处理系统

基于FMEA的船舶设备故障信息处理系统是船舶设备故障信息的综合管理系统。该系统辅助用户将船舶设备的系统组成、可靠性模型、故障模式及影响分析以及设备使用故障等船舶设备故障信息快速录入集中式数据库服务器,在故障信息处理中心进行统一的数据管理和分析,进行辅助故障诊断和故障影响分析以及故障预测的计算和分析。通过对船舶设备故障数据进行综合管理和分析,为日常使用过程中的故障处理提供辅助建议。     

机房集中监控系统维护方法探讨

对机房集中监控系统三级监控单元SU、SC、SS所使用的各种物理设备的类型及其原理进行分析，提出有针对性的物理设备故障检测技术及日常维护方法。所探讨的这些故障检测技术及维护方法，均经过实践证明具有高准确度，可以为机房维护人员准确分析设备故障状态提供参考，及时有效地采取措施，提高工作效率和降低维护费用。     

将红外热成像技术应用于预测性维护

您的设备运行过热吗？ 发热常常是设备损坏或功能故障的早期征兆，这使它成为在预测性维护（PdM）计划中所监视的一个关键性能参数。进行红外预测性维护的技术人员定期对关键设备的温度进行检查，从而可以随时间跟踪设备的运行状况，并快速发现异常读数以便进一步检查。通过监视设备性能并在需要时安排维护，可降低因设备故障而发生的非计划性停产的可能性，减少“反应性”维护费用和设备维修的成本，延长设备资产的寿命，并最大限度地提高维护效果和生产能力。     

基于关联规则的配网设备故障自动检测研究

为了掌握配网运行规律，检测并排除设备故障，提出了基于关联规则的配网设备故障自动检测方法。通过Apriori改进算法挖掘配网设备故障样本数据的关联规则，运用贝叶斯方法训练样本数据，获得最终配网设备故障检测结果并将其输出。实验结果表明：该方法的故障检测数量与故障分布真实数量基本一致，具有较强的配网设备故障自动检测能力；各类型故障检测正确率高，具有一定的实际应用价值。     

基于深度学习的医疗设备智能监控系统设计

近来，随之医疗行业的发展，医疗设备的安全性问题也逐渐凸显。医疗设备经历长期使用后，可能产生各类运行故障。此次研究联合粒子群算法(Particle Swarm Optimization, PSO)和自适应权重(Adaptive weight)对深度学习的前馈神经网络(Back Propagation, BP)进行了改进，得到APSO-BP算法，并基于此算法设计了医疗设备的智能监控系统。该系统在实验中的测试结果显示，其网络的收敛速度较快，故障识别的均方误差为0.000 832 4,灵敏度为0.96,特异度为0.92,准确率为0.95,在0.42的风险阈值和0.75的敏感系数下具有0.90的预警准确率。该系统可以对医疗设备的运行状态进行监测，智能识别设备的运行故障并进行风险预警，为医疗设备的周期巡检和维护维修提供有效保障。     

使用ADSL宽带经验谈

对ADSL设备进行必要的日常维护不仅可以减少意外的故障，保持网络的通畅，还可以提高设备的使用寿命。主要的日常维护包括以下内容：     

基于MFC的故障维修专家系统设计与实现

针对现代工业机械设备维修的复杂性，根据设备的故障现象、故障原因、故障排除的原理，结合以往维修人员的经验，采用Access数据库构建树状结构进行节点管理与节点消息响应，从而实现故障信息管理和故障信息提取。运用C＋＋语言和面向对象的方法实现了人机交互界面，开发出设备故障维修专家库系统。实际应用表明，该系统提高了维修人员的维修效率、减少了人力成本，为实际维修提供参考和指导。