变压器过热故障分析与诊断

在变压器故障中，过热故障占很大的比重，及时发现并监测出变压器的过热性故障，准确分析故障的原因及部位，对变压器安全运行非常重要。过热故障按故障网路分，可分为导电回路过热故障和磁回路过热故障。     

模拟电路的故障元件定位法

本文研究模拟电路的故障定位问题，文中给出了故障元件定位的理论和方法，阐明了故障元件定位法的原理，故障元件可定位的条件，以及故障元件定位的算法，这是故障激励论的进一步应用和发展。     

数控机床伺服系统故障分析与排除

数控机床发生故障是难免的。故障类型较多，故障点比较复杂，其中伺服系统的故障更是如此．通过对倒服故障的研究找出故障的规律，并制作多媒体软件，让使用者根据故障的现象，通过一级级菜单直接找到故障点，供使用者及时方便地排除故障。     

集成电路型永久故障判别装置研究

根据单相重合闸期间断开相电压在永久性故障和瞬时性故障的不同特点，研制出了集成电路永久性故障判别装置，静态模拟试验表明，电路设计正确，工作可靠；能够正确判别永久性故障和瞬时性故障，此装置可有效地防止当永久性故障时使系统和断路器受到故障电流的再次冲击。     

模拟电路故障定数的理论和方法

本文研究模拟电路的故障定数问题，这是作者提出的一个新概念，在最近２０年的故障诊断研究中，涉及到故障定位和故障定值，本文首先指出，故障定数、故障定痊和故障定值三者乃是整个故障诊断的三个主题，并给出了模拟电路故障定数的理论和方法。     

一例线路故障定位误差原因分析

输电线路故障精确定位系统可准确定位线路跳闸故障原因和定位故障杆塔，针对一例线路故障定位误差较大情况，通过提取故障原始行波波形，对故障波形进行深入分析，发现出现雷击点和故障点不一致的情况，而系统缺乏对此类故障的诊断案例积累，出现误判诊断波形，造成诊断结果误差较大。在采用正确波形进行诊断后，故障定位结果与实际结果基本一致。     

贝叶斯数据融合技术在机舱故障智能诊断中的应用

结合船舶机舱的实际特点并对该技术的实现进行了研究，设计了机舱故障智能诊断系统，采用贝叶斯数据融合技术，充分利用样本的先验信息，根据故障类型和概率统计的推理方法，建立故障知识库和推理规则，实现了故障的前期预报和故障原因的快速诊断，这种方法适用于故障有一定规律的设备。     

基于能量—故障模式的工程机械故障诊断

基于能量-故障模式的工程机械故障诊断方法结合工程机械数学模型，根据输出信号的各频率成分能量的变化，建立能量变化到每一种故障的映射关系，得到表征每一故障的特征向量。然后与实验统计方法得出的特征向量相比较，依据特征向量进行分类决策，从而确定是否有故障及故障的位置。应用此方法，对某正常和故障状态下的信号进行分析，其评判结果与实际较为相符。     

继电保护故障处理方法综述

电力系统的故障类型多种多样，处理故障使用的方法也应随故障情况而变。但无论何种故障，只要能吃透原理，在工作中融汇贯通，再通过不断地经验积累，分析总结，故障处理技术水平一定会很快得到提高。     

谈继电保护故障处理的九种方法

电力系统的故障类型多种多样，处理故障使用的方法也应随故障情况而变。但无论何种故障，只要能吃透原理，在工作中融汇贯通，再通过不断地经验积累，分析总结，故障处理技术水平一定会很快得到提高。     

三速油门判断汽车故障

汽车在运行过程中所产生的故障是错综复杂的，一种故障现象有时是由多种原因形成的，而一种原因又因故障轻重程度及车辆技术状况不同产生不同的故障现象。要能准确、快速地判断故障之所在，就要求我们在诊断故障时运用“看、听、摸、嗅、试”来判断故障。大多数故障如运用“三速油门”进行科学综合分析，判断油路、电路及油电路综合故障的现象、成因，能避免盲目性，从而达到准确而又迅速地诊断故障。运用“三速油门”故障诊断方法，能收到较好的效果。     

浅谈机床电气设备的故障排除方法

机床电气故障产生的原因一般分为两种情况，一为自然故障，二是人为故障。电气工作者必须掌握常用的机床电气故障的排除方法。维修电工在出现电气故障时迅速查明故障原因、正确处理好故障，是保障机床正常运行的重要前提。     

大型回转机械故障的组合网络识别方法

神经网络通过对故障样本的学习后，对未知的故障的样本具有较高的正确识别率，从神经网络对故障的识别检验结果中发现，神经网络对单一故障的分类与组合故障的分类相差较大，文中分析了产生这现象的原因，并利用组合网络来克服单一网络对组合故障分类精度不够高的缺陷。     

一种规范化的计算机故障分析计算方法

提出了一种规范化的计算机故障分析计算方法。该方法不用进行纵向故障的支路破口，也不用进行线路中间故障的新增节点等处理，保持故障前网络方程不变，任何多重复杂故障，包括不对称短路、跳闸、重合闸都在一个较小的附加故障电路上进行，特别适合于计算机进行复杂故障计算。     

浅谈网络的管理和维护

网络故障可以根据其性质分为物理故障和逻辑故障，也可以根据故障的对象分为线路故障、路由器故障和主杌故障。简要介绍了这些故障的诊断和排除方法，并介绍了一些简单、实用的网络管理工具，包括连通性测试程序(ping)，路由跟踪程序(traceroute)和MIB变量浏览器。     

智能故障监测诊断系统

本系统以世界领先的实时可视化专家系统为平台，通过对已发生案例的数据分析和专家经验的集成，建立故障知识库。故障知识库具可视化界面，将故障状况与可能造成此类状况的故障根源以及所需的诊断步骤联系起来，形成一个故障预兆或状况——诊断步骤——故障根源网络。操作过程中一旦监测到故障预兆或状况，系统将     

ADSL故障分析小记

ADSL故障首先可以分为局端故障和客户端故障，如果是电信等ISP等出现了局端故障，只能期望电信局的维修人员尽快修复。而一般都是ADSL客户端故障，需要我们自己排除。     

基于模糊神经网络的电动汽车变速器故障检测研究

针对电动汽车变速器故障呈现不确定性特征，影响检测性能的问题，设计了基于模糊神经网络的电动汽车变速器故障检测方法。从电动汽车变速器故障状态的工况数据中，提取电动汽车变速器的故障征兆参数；模糊化处理电动汽车变速器的故障征兆参数，依据电动汽车变速器故障征兆参数的隶属度，构建模糊规则库；利用BP神经网络学习模糊规则库的故障检测模糊规则，通过正向传播、反向传播和权值修正完成BP神经网络训练。将电动汽车变速器测试样本输入完成训练的BP神经网络，BP神经网络依据测试样本的模糊隶属度向量，输出故障检测结果。实验结果表明，该方法可以有效检测电动汽车变速器的齿轮断齿等不确定性故障，实用性强。     

IPCA在故障检测与分离中的应用

基于ＰＣＡ模型，综合利用Ｔ＾２检验值，Ｑ检验值和故障补偿等集成化主元分析（ＩＰＣＡ）方法对系统的工况故障和仪表故障进行检测和分离，并对仪表故障进行补偿，该方法既能进行故障检测，又能对不同的故障进行分离。仿真实例表明，这种方法是有效的。     

航空发动机故障实体识别方法及应用

故障实体识别是自主获取航空发动机故障知识的基础，对实现航空发动机故障智能诊断起到至关重要的作用。为准确快速搭建航空发动机大规模故障知识库，在定义了“单元”“故障状态”“表征信号”“检查方法”和“解决措施”5种航空发动机故障实体类型的基础上，初步构建了一种以Bert BiLSTM CRF模型为基础的航空发动机故障实体识别方法。基于某型航空发动机大规模数据集分析抽取了故障实体，搭建了滑油压力异常故障知识图谱，验证了该方法识别航空发动机多源异构故障数据的有效性。