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 多传感器信息融合是一个新的研究领域，它应用到故障诊断领域还是近几年的事。文章主要论述了多传感器信息融合技术的基本概念、工作原理及常用方法，同时还介绍了其在故障诊断中的应用实例。     

高压大流量地下水隧道开挖超前帷幕注浆参数研究

锦屏水电站锦屏山隧道开挖中面临高压大流量地下水、且富水地段长(约占隧道全长的40%)的难题。为安全、可靠地进行隧道施工,以注浆材料的适应性、超前帷幕注浆的参数及工艺为研究对象,对浆液做了大量配合比试验,分析其流动性、物理力学性能和凝结时间。研究结果表明:用纯水泥进行单液浆帷幕注浆,其可注性好,可大大地提高注浆加固效果;纯水泥+双液浆对局部小的渗漏水具有很好的封堵效果。对于低于2 MPa的压力水,注浆压力取2~3倍的静水压力;对于高于5 MPa的压力水,注浆压力取净水压力加2~3 MPa。对于在2~5 MPa之间的压力水,注浆压力可灵活选取,但不宜超过7 MPa,注浆应采用孔内循环灌注的方式。地下水发生在断层破碎带时,超前帷幕注浆宜采用全断面帷幕;若出水段以溶蚀裂隙、断层、管道为主宜采用有针对性的局部超前帷幕注浆。该技术成功解决了锦屏山隧道高压大流量地下水封堵的难题,对富水地层地下隧洞施工具有重要参考价值。     

对低压接地故障保护几种不同方式的探讨

依据《低压配电设计规范》所认定的3种不同接地故障保护方式对其工作原理及条件进行分析，并对其所应采取的各类接地措施作了较为详尽的说明与分析，以便在实际工作中更好的确保配电线路在发生接地故障时，保护元件及时动作，防止人身电击伤亡、电气火灾和线路损害，减少工程造价。     

基于马尔可夫链的自适应性神经网络训练算法

提出一种基于马尔可夫链的自适应性神经网络训练方法,对传统的S型激励函数进行了改进,建立了自适应性的神经网络分类器。在假设样本中噪声服从于正态分布的情况下建立最大似然估计,通过后验概率建立马尔科夫链对样本进行训练,提高了神经网络训练速度。在轴承故障诊断中的测试结果表明,该算法可以迅速稳定地训练出神经网络,有效提高诊断的分类结果。     

基于Flash的关键变量容错存储技术研究

嵌入式系统中往往需要保存少量复位或掉电后依赖的关键变量,利用处理器片内Flash存储参数已经成为常规选择,但与常规Flash存储器件相比,片内Flash擦除次数更为有限,难以满足系统生命周期要求。研究了如何延长微处理器片内Flash使用寿命以及关键系统变量容错存储技术,针对典型嵌入式系统应用,分析Flash擦写管理机制,基于写磨损均衡算法进行改良,进一步提升系统容错能力。该技术在基于STM32单片机硬件平台进行了测试验证。     

雅砻江楞古水电站场址区宋玉断层活动性研究

楞古水电站位于区域构造复杂的雅砻江中游, 场址周边断裂构造较发育, 场址区内发育有较大的宋玉断层, 研 究其活动性对枢纽建筑布置和工程抗震设防措施均具有重要意义。在遥感解译的基础上, 通过野外验证和追踪调 查, 结合断层构造岩石英形貌扫描、 电子自旋共振(ESR) 测龄和近代地震震中分析, 确定了宋玉断裂的活动年代, 得 出了宋玉断层不属于工程活动断层的结论。     

RTM制品常见缺陷及其对策

本文主要阐述了RTM制品缺陷产生的原因及其解决方法.     

云数据中心心跳检测与故障评估

为提高云数据中心的抗毁能力,针对软硬件日趋复杂化带来的诸多故障问题,以传统的服务器心跳检测机制为基础,结合云计算的特点,提出一种保证云数据中心有效运行的心跳检测与故障评估方案。在实验室搭建仿真平台进行实验,实验结果表明,该方案能够及时检测到节点故障,依据预先制定的故障等级评估标准,采用模糊综合法进行评估,为云数据中心的管理与运作提供参考依据与保障。     

基于支持向量机的印刷机远程故障诊断监测平台设计

为实现高端印刷机网络化、信息化、智能化,提出一种基于支持向量机(SVM)的印刷机远程网络故障诊断监测平台。该系统采用Windows系统下的Apache、MySQL和PHP(WAMP)开源环境,能够方便地建立远程服务站点,实现B/S架构的网络系统,设计一个基于TCP/IP协议的数据传输接口,通过客户端将现场设备数据发送给站点服务器,并存入本地数据库,基于专家系统建立诊断知识库,通过支持向量机进行故障的分类诊断。该平台具有通用性,可根据对象不同更改数据库结构。实际运行情况表明,该系统运行稳定。     

基于专家系统的汽车衡故障传感器判别

传感器是自动化设备的核心部件,传感器故障检测显得尤为重要。针对目前汽车衡维护、检修的困难,为有效准确判断故障传感器,提出了以径向基函数神经网络（RBFNN）预估值的初始化数据库专家系统判别方法。经现场测试准确率达到96%以上,从而有效简单地判定传感器好坏和识别故障传感器的位置。