一种基于粗集理论的车地无线通信设备故障诊断方法*

针对车地无线通信设备故障诊断信息不一致的情况下进行故障的推理和诊断,提出了一种基于粗集理论的车地无线通信装备故障诊断方法。该方法从诊断决策支持系统定义出发,将车地无线通信设备故障诊断问题用一个不同简化层次的故障决策网络表示,由网络节点根据定义出的规则置信度和覆盖度可推导出对应有效的故障诊断规则集合。通过故障诊断规则匹配,便可方便得出车地通信单元故障诊断结果,实例分析表明该方法具有较好诊断有效性。     

基于虚拟机的轻量级医疗诊断系统的应用研究*

医疗诊断系统存在设计难度大、投入成本高、数据安全难以保障等问题。提出一种基于虚拟机和轻量级开发的解决方案,采用ASP.NET+Access+Ajax模式设计医疗诊断系统,并运行在VMWare虚拟机环境中。根据该方案设计了急腹症医疗诊断系统。实践表明,基于虚拟机的轻量级医疗诊断系统,具有开发难度适中、成本低、安全可靠、管理维护方便等优点。     

基于KPCA和SVM的火箭发动机试验台故障诊断方法

为了解决液体火箭发动机试验台的故障诊断问题,提出了一种基于核主元分析(KPCA)特征提取和支持向量多分类机(SVM)的故障诊断方法,该方法首先利用核主元分析对试验台标准故障样本进行特征提取,通过特征分析,建立适合于试验台故障状态识别的层次多分类支持向量机,并对其进行训练,然后将试验数据在主元上投影,输入到训练好的支持向量多分类器,对试验台故障状态进行识别.该方法充分利用了核主元分析强大的非线性特征提取能力和支持向量分类机良好的小样本泛化特性,解决了试验台故障诊断中的小样本、非线性模式识别问题.对试验台的试验结果表明,该方法是有效的、可行的.     

数字化语音室的系统故障诊断

数字化语音实验室在学校当前语言教学中起着至关重要的作用.为了保障数字化语音实验室的设备正常高效运转,更好地为外语教学和学生学习服务,分析了数字化语音室存在的一些主要问题,总结了其常见的一些故障,就数字化语音实验室的系统故障诊断提出一些建议,可为语音室的日常管理与维护提供参考.     

一种故障管理系统的层次化结构设计*

基于故障管理基本原理,提出了一种故障管理系统的层次化结构设计方案,分析了该层次化结构的基本特征,并研究了该结构在高端服务器上的实现技术。实际应用表明,该结构具有可行性,基于该结构实现的故障管理系统可较好地提高服务器可靠性。     

基于小波分析和遗传神经网络的模拟电路故障诊断方法*

针对BP网络极易收敛于局部极小点与过拟合等缺点,在构建小波神经网络的基础上,提出用遗传算法优化BP神经网络的模拟电路故障诊断方法.该方法使用小波作为预处理工具,经PCA分析和归一化后提取输出信号的能量信息作为特征向量,用遗传BP神经网络作为故障识别器,对模拟电路故障进行诊断.与传统BP神经网络相比较,结果表明,该方法可明显改善神经网络结构、提高故障诊断的精度和速度.     

Kernel PCA与BP神经网络相结合的变压器故障诊断*

为了提高变压器故障诊断的准确率和抗干扰能力,提出一种基于核特征量的BP神经网络故障诊断模型。通过核主成分分析将故障样本从低维的特征空间非线性地映射到高维的核空间,提高了样本的可分性,然后以核特征量作为BP神经网络的输入特征量,建立变压器故障诊断模型。实验对比了结构相似、输入量不同的BP神经网络,结果表明采用核特征量的诊断模型具有更好的诊断效果和抗干扰能力。     

基于免疫抗体生成算法的电力变压器故障诊断

提出了一种基于人工免疫的抗体生成算法,并将其应用于电力变压器的故障诊断。抗体生成算法仿生生物免疫系统中抗体对抗原的识别与记忆的机理,先对训练样本进行免疫学习和记忆,提取表征样本的有效特征,形成表征样本特征的记忆抗体集,再用最邻近分类法对测试样本进行分类识别。UCI的Iris数据集和电力变压器故障数据的仿真分析结果表明,抗体生成算法能够进行有效的分类,并具有很高的准确率。     

一种开关磁阻电动机功率变换器故障诊断方法

针对现有开关磁阻电动机功率变换器故障诊断方法存在可靠性不高等问题,提出了一种新型的功率管故障诊断方法。该方法以不对称半桥型功率变换器主电路为研究对象,以常见的功率管开路和短路2种故障情况为诊断对象,通过比较母线电流估算值和实测值来判断故障,结合故障相绕组电流实现故障相的识别,必要时通过中断测试来确定故障点。选取电动机空载、低速度和高速度运行等较难实现故障诊断的工况进行了试验分析,结果表明,该方法均能完成故障类型的定性及故障点的准确定位。     

基于BondGraph模型的定性故障诊断方法

研究一种基于键合图（Bond Graph）模型的定性故障诊断方法。根据Bond Graph模型元件中有关参数和变量的特定因果关系,推导出当某观测参量发生变化时,系统内所有可能产生故障的部位,并在此基础上预测每个故障的将来状态,通过与系统实际观测特征比较,在可能产生故障的集合中准确定位故障源。通过实例仿真验证,该方法是便捷有效的。