基于模糊神经网络的茶园拖拉机远程故障诊断系统

针对茶园拖拉机传统故障诊断对故障信息的采集存在严重滞后性的问题,提出一种基于模糊神经网络(fuzzy neural network,FNN)的茶园拖拉机远程故障诊断系统(remote fault diagnosis system,RFDS).该方法融合模糊算法和神经网络的优点,通过对车辆运行的实时监控,远程处理车辆信息,获取车辆潜在的故障和实时故障信息,避免了传统方式需进行的大量检测,为维修争取到了更多的时间,提高了生产效率.该系统以仿真软件Carsim为基础,利用Carsim实时模拟车辆运行情况,通过训练集和测试集对算法模型进行训练和验证,结果表明:FNN诊断算法满足系统性能要求,准确率可以达到90％以上,可远程准确诊断茶园拖拉机故障.此外,RFDS技术对于车辆的开发也有重要的作用,可以在车辆的研发阶段通过远程故障诊断系统进行车辆性能评估,节省了大量的人力资源.     

设备远程监测诊断系统设计与实现

文章论述了Internet模式的设备监测诊断技术的发展前景，提出了设备故障远程监测诊断系统的解决方案，着重研究了远程监测诊断系统的终端系统解决方案，基于CORBA技术构建网络系统的架构，以实现设备监测诊断的广域网络化，最后指出了设备远程监测诊断系统的发展的意义和方向。     

基于多Agent的远程故障诊断系统

设备故障诊断技术在现代社会的应用越来越广泛,其应用对象多处于动态多变环境。现有的诊断软件尚不能适应这样的复杂环境。智能Agent是目前人工智能领域的研究热点之一。随着网络技术的成熟,实用型的智能agent系统越来越多地应用于各个领域。本文根据故障诊断系统的实际要求,探讨了利用多Agent技术对故障进行远程、协同诊断的可行性,提出了基于多Agent的远程故障诊断系统的总体结构和功能。并介绍了基于CORBA技术构建的远程故障诊断系统的实现。     

基于Agent的远程故障诊断系统的实现

对基于知识的多Agent体的远程故障诊断系统进行了研究。建立了一种基于知识的多Agent体的远程故障诊断实验系统，并阐述了实验系统的工作过程。     

基于GPRS技术的车载定位设备的远程故障检测

远程车载定位设备的故障检测是无线通信技术、互联网技术和电子设备故障自检的结合。现有对车裁定位设备的故障检测基本都是靠到故障设备现场进行人工作业，成本高，效率低下。本文分析了应用GPRS技术实现远程车裁定位设备故障检测的可行性，提供了GPRS远程车裁定位设备故障检测系统。利用此系统，我们在检测中心就能方便快速地获取设备的故障信息，实现远程检测。     

基于CORBA的分布式远程故障诊断体系

提出了基于CORBA技术的分布式远程故障诊断系统的体系结构基本框架.讨论了实现这种远程故障诊断系统的关键技术,如POA策略、命名服务、事件服务和CORBA组件模型以及数据库集成等.重点介绍了企业级诊断系统和远程诊断系统的基本功能模块和实施细节.     

设备远程监测诊断系统设计与实现

文章论述了Internet模式的设备监测诊断技术的发展前景 ,提出了设备故障远程监测诊断系统的解决方案 .着重研究了远程监测诊断系统的终端系统解决方案、基于CORBA技术构建网络系统的架构 ,以实现设备监测诊断的广域网络化 .最后指出了设备远程监测诊断系统的发展的意义和方向 .     

水轮发电机组故障诊断系统中几种征兆的获取

在水轮发电机组故障诊断系统中，征兆获取能力是评价故障诊断系统性能的重要指标，故障信号的特征提取影响到整个诊断过程的计算以及整个诊断系统的品质．将FFT、分形几何、相关分析、奇异谱等理论应用于故障诊断系统中征兆的获取，针对不同类型征兆采取不同的数学处理方法，并结合水轮发电机组故障诊断系统，证明了所述方法的合理性和可行性，提高了整个诊断系统的可靠性和准确性．     

基于MAS的铁路信号设备故障诊断系统

MAS技术的发展为信号设备故障诊断系统的设计和实现提供了极具潜力的一条途径,基于MAS的故障诊断系统能够融合不同的诊断方法实现复杂系统的故障诊断任务。研究了以MAS理论为基础,基于MAS的信号设备故障诊断系统。针对信号设备故障的复杂性,还研究了面向Agent的模糊算法和神经网络混合诊断策略。     

数字电路故障模块诊断的神经网络方法研究

对数字电路系统的测试，提出一种基于神经网络的电路故障模块诊断方法，对方法的诊断系统模型、故障特征的获取、网络结构的确定与调整、诊断的流程等进行了详细论述。由于传统的电路故障诊断方法是通过对故障字典的搜索来确定发生的故障，这对庞大的故障字典来说既复杂又费时，因此文中的方法可显著提高传统故障字典法的效率。     

多源信息融合故障诊断方法研究进展

简述多源信息融合与故障诊断的关系,指出多源信息融合故障诊断的一般方法。从融合结构和融合算法的角度对多源信息融合故障诊断方法进行了分类阐述,并分别说明其诊断原理与研究现状;指出信息融合故障诊断按融合结构可分为层次结构信息、多级信息和组合神经网络的融合故障诊断,按融合算法分为基于贝叶斯理论、DS证据理论、模糊集理论、粗糙集理论和人工神经网络的融合故障诊断。最后展望了信息融合故障诊断方法的未来发展趋势。     

故障诊断理论及其在机电系统中的应用

介绍了故障诊断理论的提出过程和内容;简要地阐述了基于解析模型的故障诊断方法、基于知识的故障诊断方法和基于数据驱动的故障诊断方法;详细介绍了基于观测器的故障诊断方法的步骤,并举例说明了该方法在机电系统中的运用,给出了Matlab的仿真结果。最后,通过对仿真结果的分析,得出了基于观测器的故障诊断方法能够较好地完成系统监控的任务,但对复杂系统的故障定位精确度不够的结论。     

基于信息融合的集成小波神经网络故障诊断

以非线性Morlet小波基作为激励函数,形成神经元,结合小波变换与神经网络各自的优点,建立了集小波分析与神经网络于一体的紧致型小波神经网络,并给出了具体的算法·基于信息融合技术的思想,从设备故障诊断的实际出发,建立了基于信息融合技术的集成小波神经网络故障诊断系统,即通过故障特征信息的有效组合,用各种子小波神经网络从不同侧面对设备故障进行初步诊断,然后对诊断结果进行决策融合·给出了系统的实现策略和子网络的组建原则·从诊断实例中可以看出,此诊断系统充分利用了各种特征信息,可以有效提高确诊率·     

最优故障诊断系统设计

为改善系统的故障诊断性能，在设备设计阶段考虑增加故障诊断子系统是十分必要的．本文从信息论的观点，提出了确定系统中最优状态检测器数目及其安装位置的方法，研究结果为指导故障诊断系统的设计提供了科学依据．     

波音787飞机基于云计算的远程故障诊断方法研究

针对波音787飞机实时故障诊断仍采用机载数据库的现状,结合波音787飞机数据传输特点,提出一种在充分利用飞机大量飞行数据的基础上进行云计算的远程故障诊断方法,可提升飞机飞行数据利用率和故障诊断的实时性。通过分布式技术将飞行数据拆分处理,应用虚拟化资源提高处理速度和数据共享能力。分析波音787飞机数据传输机制,结合基于网络的远程故障诊断与模糊故障诊断技术,重点研究计算的云化过程和推理过程。最后通过搭建云架构进行实验,证明了方法可进行高效稳定的远程故障诊断。     

特征提取在工况监测与故障诊断中的应用

随着信息技术和计算机网络技术、虚拟仪器等在企业的普及和应用，基于网络技术的未来企业全球制造化模式的建立，使日趋大型化、复杂化集成化生产设备的远程工况监视，远程故障诊断成为重要的研究课题。生产现场工况信息的自动检测、数据采集和存储是故障诊断系统的基础和起点，而对检测信息进行加工、变换和特征分析，提取敏感的故障征兆是诊断系统实现故障可靠诊断的关键之一。阐述了机械故障诊断的理论方法及特点，分析了信号的特征分析方法——时域分析方法，频域分析方法，联合时—频分析方法等多种信号处理方法的特征分析特点及其在机械工况监到与故障诊断分析过程中的工程应用。简要介绍了工况监测中特殊的时变性随机机械故障信号的分析与处理方法。     

多传感器信息融合技术在液压设备故障诊断中的应用

为了克服液压设备传统诊断技术上的不足,提出了多传感器信息融合技术的故障诊断模型.该模型充分利用液压设备上能够携带故障特征的多类信息,并对这些信息在不同的层次上通过神经网络、贝叶斯理论、D-S证据进行有效的融合和计算,从而提高液压设备故障诊断技术的准确度.详细分析了多传感器信息融合技术的结构层次和一般方法,并讨论了信息融合技术理论在液压设备故障诊断模型中的原理和功能.达到了对液压设备典型故障的准确诊断.     

Nonlinear fault diagnosis method based on kernel principal component analysis

To ensure the system run under working order, detection and diagnosis of faults play an important role in industrial process. This paper proposed a nonlinear fault diagnosis method based on kernel principal component analysis (KPCA). In proposed method, using essential information of nonlinear system extracted by KPCA, we constructed KPCA model of nonlinear system under normal working condition. Then new data were projected onto the KPCA model. When new data are incompatible with the KPCA model,it can be concluded that the nonlinear system is out of normal working condition. Proposed method was applied to fault diagnosis on rolling bearings. Simulation results show proposed method provides an effective method for fault detection and diagnosis of nonlinear system.     

嵌入式旋转机械状态监控与故障诊断系统研究

从实现具有自监控、自诊断能力的智能化机械设备的角度,系统介绍了面向Internet的、具有远程监控、诊断、维护和升级能力的嵌入式旋转机械智能状态监控与故障诊断系统的实现技术.该系统采用数字信号处理器(DSP)及嵌入式计算机,实时检测并存储设备运行的转速、振动等信息,由DSP进行故障信号处理和特征分析,并通过自定制的嵌入式Linux操作系统实现了面向Internet的远程软件升级和系统维护,其内嵌的基于移动代理的嵌入式诊断软件可以通过局域网或Internet与远程故障诊断中心自动交互诊断信息,实现协同诊断,有效地提高了设备状态监控与故障诊断系统的智能化水平.     

基于信息博弈的协同诊断决策

面对装备日益增加的复杂性和对诊断系统能力的高需求,多诊断资源的远程协同诊断成为趋势.针对协同诊断中存在的资源决策冲突问题,引入了博弈理论;介绍了扩展博弈决策模型及其操作流程,通过双支付参数分别讨论了决策中心与诊断资源联盟间的成本博弈、诊断资源间的决策信息熵递减博弈;并运用多属性决策方法进行决策结论的仲裁.以工程装备故障为例,简述了本博弈决策实施过程.