基于PCA-RBF网络的储运过程管道堵塞故障诊断方法

针对现代储运过程管道堵塞故障诊断时,提取的过程参数多导致诊断速度慢、性能差等问题,提出了基于主成分分析（PCA）和径向基函数（RBF）神经网络故障的诊断方法。首先利用PCA方法对储运过程高维历史数据矩阵进行特征提取,提取的故障特征信息作为训练集,并给出故障特征信息的分类号;然后将其作为RBF神经网络分类器的输入输出进行故障模式识别。仿真实验表明：该方法应用于储运过程管道堵塞故障诊断,不仅大幅度地降低了诊断模型的训练时间,而且提高了诊断正确率。     

多目标、多层次设备状态监测与诊断策略研究

在分析大型复杂设备系统特点的基础上,提出了多目标、多层次设备状态监测与诊断的体系结构、诊断策略,并对系统实现方法进行了分析。     

基于D-S理论的综合故障诊断决策方法

从解决综合诊断中多诊断方法诊断结果的综合问题出发,介绍了D-S理论的有关概念和公式以及组合规则,提出了D-S理论在综合故障诊断决策中的应用方法,解决了综合诊断系统中多诊断方法诊断输出结果的综合问题,减少了系统输出不确定性,提高系统诊断可靠性和准确性。     

Bayes信息融合方法在雷达故障诊断中的应用

根据雷达系统诊断信息多样化的特点,重点考虑雷达的BIT信息、FMECA信息、FTA信息和案例信息,提出将各类信息根据对故障现象的影响程度进行归一化处理,然后利用Bayes证据理论的方法将归一化后的信息进行融合处理,得到的结果进行故障诊断的方法,该方法可以克服各类故障信息中的量纲不一致性,可以提高诊断的可信度,降低诊断的不确定度,是一个比较理想的方法。     

故障诊断和容错技术在控制系统中的应用研究

介绍了控制系统的故障诊断和容错控制的基本概念和任务 ,评述了故障诊断和容错控制技术所用的各种方法 ,并对故障诊断和容错控制技术在核动力装置控制系统中应用的可行性进行了探讨 .     

计盒维数在齿轮箱故障诊断中的应用

以齿轮箱为研究对象 ,给出了时间序列计盒维数的计算方法 ,探索利用分形理论进行旋转机械故障诊断的方法。实验数据处理结果表明 ,该方法简单易行 ,效果良好。     

基于多重分形广义维数的机械故障诊断方法

提出利用多重分形广义维数来描述信号特征 ,并以振动信号广义维数、广义维数谱图、敏感维数为特征向量的模式空间样本库为基础 ,给出了通过维数相关系数等判别条件进行识别的机械故障多重分形广义维数诊断方法。应用于圆盘类裂纹故障的诊断 ,取得了令人满意的结果。     

设备故障智能诊断方法浅析

介绍了设备故障智能诊断中以数理逻辑,专家系统、人工神经元网络、优化理论等为基础的相关方法和基本理论,阐述了它们在故障诊断中的应用步骤,并在此基础上分析了它们各自的优点和局限性,进一步提出了分层次的混合智能诊断方法的概念。     

基于机械故障诊断的算法及小波基选择研究

针对小波分析在机械故障诊断应用中的快速算法和小波基选择存在的问题,对常用的正交、半正交、双正交小波提取信号特征的能力进行了分析比较,研究表明半正交B样条小波因具有线性相位和采用较长的分解序列而具有较好的频率局部化特性和较小的变换误差,具有比较好的综合性能。推导了正交小波包的图形显示算法,利用该算法解决了小波变换快速算法中存在的数据长度随分解层数成倍减小的问题。研究结果为机械故障诊断中选择小波基进行信号处理提供了依据和途径。     

基于神经网络技术和小波分析的发动机 气缸气密性能检测研究

提出了一种基于小波分析和神经网络技术检测发动机气缸气密性能的新方法。对电涡流位移传感器拾取的飞轮位移信号直接进行时域采样 ,通过处理和小波分析 ,获得反映发动机启动瞬时转速尺度参数 ,BP神经网络以此作为输入向量 ,从而有效地检测发动机气缸气密性能。