贝叶斯网络在车辆状态远程故障诊断系统中的应用

为了解决车辆状态远程故障诊断系统中的不确定性问题,提出了一种基于贝叶斯网络模型的故障诊断方法．这种故障诊断方法可在输入数据不完备,甚至含噪的情况下,充分利用贝叶斯网络的先验知识以及建模学习能力和概率推理算法来应对不确定性问题的表示和推理,完成系统的故障诊断．实验结果表明,贝叶斯网络方法在车辆故障诊断速度、准确性方面优于传统的基于BP算法或RBF算法的诊断方法,并且提高了故障诊断系统的鲁棒性．     

基于internet的远程发动机故障诊断技术实现

利用现代网络技术，建立发动机故障远程诊断系统的结构框架，介绍了故障诊断参数的选取原则，给出了故障诊断中心的工作机理以及故障诊断网络信息系统的内容及其设计方法，为发动机故障远程诊断系统的建立和发展提供了新的思路。     

基于虚拟仪器的智能远程诊断系统的研究

对虚拟仪器和远程诊断技术作了简要的分析,提出了一种基于虚拟技术的智能远程诊断系统模型,并提出了如何构建系统模型．模型采用三级网络结构：设备现场故障监控系统;车间或企业局域网故障监控中心;远程监控中心．对每级的任务进行了分析和规划,每级通过Intranet或Internet实现网络间的相互通讯,实现设备的智能远程故障诊断．     

家电网络故障诊断系统中远程数据传输方法

综述了网络家电故障诊断中的三种远程数据传输方法，即分别利用MODEM、家庭信息集成网络及网络传感器进行远程数据传输，其中重点介绍了基于单片机与MODEM通讯的数据传输技术．     

远程网络的大型烟机故障诊断与预测系统设计

为保障烟机的安全可靠运行，实现科学维护，以大型烟气发电机组为研究对象，构建一套基于远程网络的故障诊断与预测系统。该系统利用互联网将机组现场采集到的数据信息传送到故障分析专业实验室进行诊断，通过该系统还可以对设备运行状态进行远程的故障预测，为机组的高效运行提供保障。     

旋转机械远程状态监控与故障诊断系统

回顾了设备状态监控与故障诊断的发展过程 ,提出了旋转机械设备远程状态监控与故障诊断系统的模型结构、网络结构、两种运行模式 ,讨论了监测诊断系统的软件平台和硬件组成 ,最后对远程监控诊断技术的发展进行了总结和展望 .     

航空发动机远程智能故障诊断与维修

通过对军用航空发动机的诊断和维修现状研究，分析了目前建立军用航空发动机远程故障诊断与维修体系的可能性和必要性；提出了以故障智能诊断和维修中心为核心的三位一体的广域维修保障体系；对建立故障智能诊断和维修中心所需的软硬件结构进行了详细论述，并对关键的动态网页服务(ASP)技术、基于事例推理(CBR)技术及网络条件下的综合故障诊断方法指出了进一步研究的方向。     

基于Winsock的远程设备故障诊断的探讨与实践

阐述了利用Winsock和POP3及SMTP协议相结合的设备远程诊断的特点和实际工程开发实例 ,详细介绍了Winsock和POP3协议以及通过网络让信息代替人跑步实现远程故障诊断 .讨论了用户在局域网接入和Modem拨号接入下程序的实现和编程 .整个系统在C Builder语言环境下实现 ,系统的交互性比基于Web的远程故障诊断要强 ,在局域网接入的情况下 ,诊断中心可动态与客户交互 .     

电梯远程监测及故障诊断专家系统

介绍了电梯计算机远程监测及故障诊断专家系统的设计思想,功能特点及软硬件构成。该系统采用分布式监测系统,故障诊断专家系统中采用框架知识表示形式,混合推理策略,具有知识获取能力,诊断过程解释功能,系统实现了电梯的远程实时监测,大大提高了故障诊断效率。     

基于LabVIEW的远程机器状态监测与故障诊断

对远程机器状态进行监测与故障诊断具有重大意义，使用LabVIEW的DataSocket协议进行远程测试系统开发，可以使数据在Internet上进行实时传送。它简单易用，效果理想。介绍了使用LabVIEW进行远程监测与故障诊断的3种方法，重点说明DataSocket协议的使用方法。     

局域网技术在变压器故障诊断中的应用

介绍了计算机网络工程技术——局域网(LAN)平台的组建,以及专家系统和人工神经网络的故障诊断法,引入了计算机网络对变压器故障远程诊断和实时控制监测的工程系统,并以具体实例说明局域网技术对变压器故障诊断的可行性和有效性.     

基于模糊神经网络的CDMA网络故障诊断方法

为解决常规故障诊断算法难以对CDMA网络故障建模的难题，提出了基于模糊神经网络的CDMA网络故障诊断模型. 该模型的输出层和输入层神经元的个数分别由CDMA网络故障类型和故障诊断所需要的输入量决定. 然后再利用故障诊断专家知识库中的故障诊断样本，对诊断模型进行训练，确定网络的连接权值和模糊隶属度函数. 仿真实验结果验证了该故障诊断模型的有效性.     

基于Java的网络化虚拟示波器的实现

基于Java,通过TCP/IP通讯协议进行数据的网络化传输,利用多线程技术实现对示波器的虚拟仿真.虚拟示波器可以作为网络化测控系统组件模块,广泛应用于设备远程监控,故障诊断及设备维护等领域.     

风电机组故障诊断中不确定性信息处理的贝叶斯网络方法

针对风电机组故障信息耦合性、模糊性的不确定性特点,结合贝叶斯网络在处理不确定性问题上的优势,提出了风电机组故障诊断的贝叶斯网络方法.重点研究了该方法的两个关键问题,即风电机组故障诊断的贝叶斯网络建模和贝叶斯网络推理.构建了一种基于事故树分析方法的三层CME贝叶斯网络模型并解析了贝叶斯网络的故障推理过程,通过风电机组齿轮箱的故障诊断实例验证了上述模型的可行性和贝叶斯网络推理的有效性.研究成果对具有相关不确定性问题的机电设备故障诊断有借鉴意义.     

基于遗传小波神经网络的电网故障诊断方法研究

电网故障中继电保护和断路器的拒动、误动以及信息上传过程中的丢失、畸变等问题使快速、准确的故障诊断仍是一个难题。神经网络方法虽已应用,但神经网络容易陷入局部极小值,针对此情况,提出了基于小波神经网络和遗传算法相结合的故障诊断方法。用遗传算法学习小波神经网络的权值、尺度函数、结构,可以确定用于故障诊断的最优小波神经网络。并对算例进行了仿真,仿真结果表明优化的故障诊断系统优于BP算法的诊断系统,提高了故障诊断精度。     

BP神经网络的模糊改进及应用

描述了人工神经网络和模糊推理系统的基本原理,分析了基于人工神经网络和模糊推理方法的故障诊断专家系统的设计思想,提出了一种人工神经网络和模糊推理技术相结合的故障诊断方法——模糊神经网络法.人工神经网络通过对部分测量数据的处理,输出故障出现的可信度,实现系统的故障诊断.模糊推理部分通过对输入输出的模糊表示,结合神经网络的推理,给出故障的程度,实现故障诊断.     

蓝牙技术在工程机械故障诊断中的应用

构建远程故障诊断系统总体结构,同时给出故障诊断专家系统基本结构,介绍数据采集蓝牙无线传输模块。基于蓝牙技术的远程故障诊断系统由客户端、网络通信协议和远程故障诊断服务中心三部分组成。现场技术人员将反映设备状态的数据通过现场监控中心计算机经由蓝牙适配器和蓝牙手机与Internet网络连接,发送给远程故障诊断中心,利用蓝牙技术实现对工程机械状态的实时监控和远程故障诊断。     

基于SOFM网络的雷达装备智能故障诊断

针对雷达装备故障特征,采用自组织映射（SOFM）神经网络构建雷达装备故障诊断模型,通过网络学习,获得可视拓扑映射图,并采用映射图对典型雷达电子装备故障进行了诊断.结果表明：该故障诊断模型具有较高的诊断准确度,具有故障诊断可视化,为雷达装备故障诊断研究提供了新的有效方法.     

变精度粗糙集与神经网络在故障诊断中的应用

针对标准的粗糙集理论不能很好地处理带有噪声的数据,而故障诊断信息中难以避免地存在噪声数据,对此,提出了SOM网络-变精度粗糙集-RBF神经网络的故障诊断方法：首先应用SOM网络对故障诊断数据中的连续属性值进行离散化,然后利用变精度粗糙集理论的属性依赖度进行启发式约简,据此得到最优决策系统,最后在最优决策系统的基础上设计RBF神经网络进行故障诊断。实例验证了该方法的可行性,且故障诊断正确率高。