基于模糊推理的舰炮故障检测方法研究

基于模糊推理知识和模糊神经网络的理论，根据舰炮运转时发出的声音信号，提出了舰炮系统的故障检测诊断方案，详细介绍了信号提取的方法和故障分析的算法。     

变风量送风系统末端故障的主动式检测与诊断

变风量(VAV)送风系统具有传感器数量少、诊断信息不足、故障特征相似等特点,传统被动式故障检测与诊断(FDD)方法难以实现系统故障的有效分离。本文提出一种新型主动式故障检测与诊断方法,通过向系统添加小扰动获取的额外诊断信息,可对被动式方法无法分离的可疑故障进一步诊断。在TRNSYS仿真平台上搭建了可模拟常见故障的变风量空调系统,通过向故障系统添加主动式行为验证方法的可行性与准确性。结果表明:该主动式故障检测与诊断方法可成功诊断出12种变风量末端常见故障,诊断与检测能力较传统被动式方法具有较大提升。     

基于专家规则的一次回风空调系统在线故障检测与诊断

针对一次回风空调系统夏季运行模式中的易发性故障进行研究,给出了故障检测与诊断的专家规则集,并采用HVACSim^＋仿真了空调系统的各种故障运行状态验证了规则的正确性,结果表明基于该规则集的故障诊断方法在实时监测空调运行和故障诊断方面是有效的,有助于优化系统运行。     

溴化锂机组和电制冷机组组合空调系统改造

动力总成厂改造前空调系统为三期电制冷机组（L850站房）与溴化锂机组（冷冻站）分区域组合系统。通过对空调系统的运行评估,对全厂空调系统进行优化改造,实现由高COP的电制冷机组优先满足整个动力总成空调负荷要求,大幅降低空调运行费用,且提高控制精度和灵活性。     

大亚湾核电站核岛冷水系统制冷机组运行分析

介绍了大亚湾核电站核岛冷水系统(DEG)的主要核心设备-制冷机组的功能原理及其维修情况;阐述了1DEG201GF制冷机组在运行过程中出现的叶轮故障问题与处理方法;根据维修经验给出了制冷机组的调试方案,并对制冷机组的运行维修的改进方案作了进一步的探讨.     

制冷机组振动与噪声控制

以某一商场制冷机组为对象,通过安装减振台,加装消声器、使用隔声门等综合治理技术手段进行振动和噪声治理,取得了较好的效果.     

工业自动控制系统的故障检测与诊断方法

高速公路的管理本着谁投资、谁建设、谁管理的原则,在社会主义市场经济活动过程中,故障诊断系统是一种用于数据采集系统的自动诊断系统。它是由数据采集器采集的振动信号频谱的主要输入数据,故障检测与诊断系统可以在线监测整个系统的运行状态,为提高系统的可靠性和可维护性开辟了新的途径。     

机电设备故障检测与诊断初探

石油机电设备的大型化、重载化和自动化的的不断提高,都迫切需要加强机电设备的状态监测与故障诊断。本文重点围绕故障诊断技术在石油机电设备中的应用进行了浅析。     

氟制冷活塞压缩并联机组的现场安装调试及使用故障处理

本文介绍了氟利昂制冷系统活塞并联机组的现场安装调试,并对机组的操作维护及在使用过程中所遇到的故障进行讨论。     

基于模糊神经网络的机载设备智能故障诊断系统

针对某型飞机机载设备故障多,且具有模糊性、复杂性的特点,本文将模糊逻辑和神经网络相结合,采用模糊隶属函数来描述这些故障的程度,建立了模糊神经网络故障诊断模型.采用图形化编程技术,开发了一种故障诊断推理流程图,方便了用户的开发.该系统依据专家知识和测试数据,可将故障隔离到内场可更换单元(SRU)或某个功能电路.实践证明该诊断系统是有效的,具有推广应用价值.     

连续生产线设备故障诊断专家系统的动态模糊推理机制的研究

针对连续生产线设备故障诊断专家系统的研制，阐述了在建立模糊推理机过程中引入具有实时性的动态模糊关系的思想，并构造一个随无故障时间变化的动态隶属度函数来实现。     

Rotor fault diagnosis system based on individual neural networks and fuzzy synthesized engine

Abstract

This paper proposes a robust fault diagnosis system for rotating machines adapting machine learning technology. The kernel of this diagnosis system includes a set of individual neural networks (INNs) and a fuzzy synthesized reasoning engine. First, the frequency characteristics from differential fault signals, including full spectrum, principal axis of full spectrum and slope of cascade, are used to feed into the INNs corresponding to assigned faults to emphasize the phenomenon of each fault. Especially, Taguchi’ s method is applied to quickly get optimal parameters of the above INNs. In the final step of the proposed diagnosis system, the evaluated indexes from each INN are synthesized by a fuzzy reasoning engine to identify the faults in the rotor system. Finally, five common faults of rotor systems, imbalance, misalignment, bow, whirl and whip, are generated from a rotor kit to verify the performance of this diagnosis system. The advantages of this diagnosis system are that the training epoch can be dramatically reduced, the over fitting problem can be avoided and diagnosis accuracy can be improved.     

基于顾客满意度及模糊计算推理的产品创新体系

在当前买方市场的经济条件下,产品设计必须满足顾客需求,产品的创新必须使顾客满意,因此,对基于顾客满意度的产品创新体系进行探讨是产品设计中的首要任务。在顾客满意度调查的基础上,提出最小顾客满意度法、基于模糊模拟的遗传算法以及利用Bayes估计顾客满意度指数的聚类方法这3种方法,从不同侧面挖掘产品创新点,再利用模糊计算推理对提出的3种产品创新点挖掘方法进行综合。在挖掘出产品创新点后,需要根据专业知识对产品进行进一步的改进设计,并给出一个产品创新点挖掘方法的计算实例。建立了基于顾客满意的产品创新体系,使产品的创新设计能面向顾客的需求。     

基于反面选择算法的气阀故障诊断

研究了一种结合克隆和变异原理的反面选择算法，利用傅立叶变换把时域振动信号转换为频域信号，提取出某一故障的特征频段，基于生物免疫系统的反面选择机理，并利用反面选择算法训练和产生适合于这一故障的检测器集。通过对三种气阀故障的检测，实验结果很好地说明了本算法的有效性，为研究新的故障诊断方法提供了可能。     

基于传动误差检测法的早期齿轮磨损故障诊断

摘 要：针对齿轮系统在复杂结构复杂工况下早期故障难诊断的问题,借鉴精密机械中检测齿轮安装误差和加工误差的传动误差检测法,建立含故障的二级齿轮系统传动误差信号模型,分析中间轴齿轮早期单齿齿面磨损对齿轮系统传动误差的影响及特征规律。经齿轮传动系统实验台实测信号研究结果证明：传动误差信号信噪比高,能够有效识别复杂齿轮系统中齿轮早期磨损故障。     

故障诊断的模糊神经网络模型

论证了单症兆和多症兆诊断的模糊模型分别与一定条件的单层神经网络等价，从而建立了单症兆和多症兆诊断的模糊神经网络模型。基于模糊诊断原理，阐述了模糊神经网络模型是由若干独立单元组成的可扩充的组合式结构，进而提出一种修改或扩充子网络或子结点及其权重连线的可塑性学习方法。基于此模型建立了旋转机械故障诊断专家系统，以现场实际例子对模型的应用进行了说明。     

Optimum shape design of arch dams for earthquake loading using a fuzzy inference system and wavelet neural networks

An efficient methodology is proposed to find the optimum shape of arch dams considering fluid-structure interaction subject to earthquake loading. The earthquake load is considered by time variant ground acceleration applied in the upstream–downstream direction of the arch dam. The optimization is carried out by particle swarm optimization, employing real values of design variables. To reduce the computational cost of the optimization process, two strategies are adopted. In the first strategy, the most influential design variables on arch-dam response from original variables are selected using an adaptive neuro-fuzzy inference system. In the second, arch-dam response is predicted by a properly trained wavelet radial basis function neural network employing the influential design variables as the inputs. In order to assess the effectiveness of the suggested methodology, a real arch dam is considered as a test example. The numerical results demonstrate the computational advantages of the proposed methodology for the optimal design of arch dams.     

基于模糊神经网络的设备故障预测研究

对模糊神经网络技术进行了研究，提出了预测分析的模糊神经网络模型；建立了故障指标评定方法，利用预测算法运用参数历史故障指标对参数指标进行趋势预测，预测得到的参数指标可以根据专家诊断系统判据进行诊断，对未来设备的健康状况进行可信度较高的评估。经仿真结果验证，该算法预测精度较高，预测结果可信.     

蒸汽喷射泵故障诊断与智能化专家系统

详细讨论一种蒸汽喷射泵的故障诊断专家系统,利用这一专家系统可以判断出故障的种类和原因,并给出解决方案。故障诊断部分包括推理、判断和自学习功能。本系统对蒸汽喷射泵进行在线监测,可极大地提高设备的运行可靠性,在冶金、化工等领域具有广阔的应用前景。