基于规则的智能仪器故障诊断专家系统

针对对智能仪器进行故障维护需要耗费大量人力物力且效率较低的问题,提出了使用专家系统进行故障维护的方案。介绍了专家系统的结构和不确定性推理方法。以智能金属检测机为实例,建立了故障分析树并据此导出故障诊断规则树,利用可信度进行基于规则的正向推理,使用Ruby语言构建了故障诊断专家系统。使用20个故障样本对其进行测试,结果表明该专家系统能够正确诊断大多数故障,可供实际使用。     

F732-V智能型测汞仪使用技巧及故障分析与维修

介绍了F732-V智能型测汞仪在实践中总结的使用技巧,对使用中常见的故障现象,分析了故障原因,提出了故障排除方法。     

汽车机械故障原因与诊断技术

详细介绍了引发汽车故障的常见因素,从具体的汽车使用情况分析了处理故障问题的有效方式,在改进处理故障问题的基础上提出了做好汽车机械结构维护的相关措施,并对汽车故障诊断、使用维护等方面进行了综合研究。     

数控设备故障维修及使用管理经验

主要针对几台数控机床在使用过程中出现的典型故障,从故障现象、产生原因等方面进行了分析,提出了一些有效的故障处理方法和措施,同时介绍数控设备的使用和管理经验。     

起重用变频器速度监视故障机理分析与处理

针对航天发射场变频起重机调试和使用中经常遇到的变频器速度监视故障保护停机的问题,结合变频器工作原理,研究了变频器速度监视故障产生的机理,建立了变频起重机变频器速度监视故障树,从测速回路故障、软件参数设置、电源相序错误和电动机过载4个方面分析了变频器速度监视故障产生的原因;并结合工作经验从变频器调试和正常使用2个阶段给出了变频器速度监视故障判断流程和有效的处理方法,为今后发射场起重机调试和故障处理提供技术支持,确保变频起重机设备调试的质量,提高航天发射场变频起重机使用过程中变频器速度监视故障处置时效。     

轴承故障的多源异构数据特征级融合诊断方法

为了实现轴承多源异构故障数据的特征融合,达到提高故障诊断精度的目的 ,提出了基于深度神经网络的多源故障特征融合方法.介绍了堆叠自编码器和卷积神经网络原理;使用堆叠自编码器提取了一维振动数据的故障特征,使用卷积神经网络提取了二维图像数据的故障特征;为了充分发挥多源异构故障数据的关联性和互补性,使用深度神经网络将一维数据特征和二维数据特征进行交替优化和融合,提取更加能够反映故障特性的隐藏融合特征.以凯斯西储大学轴承故障数据为基础设计了三组实验,由实验结果可以看出,基于融合特征的故障诊断精度比单独使用一维数据特征或二维数据特征的诊断精度高10％以上,充分证明了基于多源异构特征融合故障诊断方法的有效性.     

浅析CKA6150数控机床机械故障的排除

通过使用CAK6150数控机床,对主轴箱故障、加工质量方面的故障以及润滑故障等做了详细的分析,并提出了相应的故障排除方法.     

CINRAD／SA型多普勒天气雷达故障维修技巧

通过近几年多普勒天气雷达的使用情况,结合已出现的故障等问题,从故障现象、故障检测以及故障排除三个方面,阐述了多普勒天气雷达使用过程中出现的发射系统、接收系统、伺服系统故障,总结多普勒天气雷达的检修思路和方法。     

轴向柱塞液压泵常见故障诊断与处理方法

列举出了某装备液压泵在使用过程中的常见故障,详细的介绍了故障的产生原因和消除方法,为应急故障处理提供了参考,提出了在实际中正确分析和诊断故障的方法,并指出了日常使用中应该加强装备的维护和管理。     

Bootstrap法的拖拉机故障规律性研究

进行拖拉机故障跟踪试验,得到拖拉机运行现场故障数据。基于随机过程理论,用非齐次泊松过程构建故障强度函数的数学模型。应用Bootstrap自助抽样方法,构建故障强度模型的参数估计与非参数估计方法。结合故障跟踪试验数据,得到拖拉机使用初期的故障强度曲线,揭示了使用初期拖拉机的故障规律性。对比参数估计与非参数估计两种方法,计算累积故障强度与实际累积故障次数之间的均方误差,得出非参数估计的故障强度曲线更接近试验的实际过程。研究方法与结果为进一步提高拖拉机可靠性及精益性设计提供了理论指导。