地质雷达在隧道健康诊断中的应用

为了诊断运营隧道病害的程度，评价隧道的安全状况，分析了造成隧道衬砌背部存在缺陷的原因。阐述了采用地质雷达对隧道衬砌质量进行无损检测的原理及方法，井对某公路隧道进行了健康诊断。地质雷达探测结果表明：隧道衬砌背后出现的空洞都是孤立的，拱顶和拱腰的空洞总长占隧道总长的9％，隧道除拱顶衬砌厚度有4％小于设计值外，其余各部位衬砌厚度均大于设计值。对地质雷达探测结果采用钻孔法进行验证，其结果相吻合。利用检测结果评价该隧道衬砌结构安全等级，结果为B级。     

基于特征评估和神经网络的机械故障诊断模型

为了克服在无先验知识的情况下，人为选择时域无量纲指标作为故障敏感特征的盲目性，提出了一种基于特征评估和径向基函数（RBF）神经网络的机械故障诊断模型．该模型分别采用小波包和经验模式分解方法对原始振动信号进行分解，分别提取原始信号和各分解信号的时域无量纲指标组成联合特征，然后对联合特征进行评估，计算评估因子，并根据评估因子的大小选取敏感特征作为RBF神经网络的输入，实现对机器不同状态的自动识别．实验结果和工程应用表明，这种集成了小波包、经验模式分解、特征评估方法和RBF神经网络的机械故障诊断模型能够精细地获取故障信息，从大量的故障特征中筛选出敏感特征，因而减小了网络规模，提高了分类准确率，具有很强的鲁棒性．     

基于有限状态机的被动测试错误诊断

针对被动测试错误诊断算法只能推测出被测系统可能存在错误却无法准确定位错误的问题，提出了一种逐步定位系统实现错误的层次递进的方法．先利用测试序列的输入输出信息并结合错误模型生成初始诊断错误集合，再依据测试套上下文使用错误检测算法对该集合进行筛选，最后经连续观察或结合主动测试进行错误区分．实例验证结果表明，所提方法能够对绝大多数有单个实现错误的有限状态机模型进行错误定位．     

基于滑动概率神经网络的早期故障诊断

针对机电设备早期故障难以识别的问题，提出了一种动态的概率密度估计方法——滑动概率神经网络，用以跟踪分析测量信号的概率密度变化过程，及时发现早期故障．该网络以固定不变的抽样集作为第一层，动态滑动的测量信号作为样本层，通过求和层得到抽样集的条件概率密度估计，将样本层内测量信号的概率密度动态地投影到统一的抽样集上．将网络分解成以测量值为中心的子网络，来实现网络的递归运算，并且利用高斯函数的快速衰减特性或使用分段线性函数近似高斯函数，从而提高了网络的计算实时性．通过压缩机喘振过程数据的应用实例，表明该方法能够有效识剐故障的早期征兆．     

基于粗糙集的风湿性二尖瓣狭窄疾病诊断

在疾病诊断的专家系统中，知识库的建立是一直困扰系统建立的瓶颈问题．知识库的好坏不仅影响到后续推理过程，而且还对诊断的精度有着很大的影响。文章在粗糙集理论基础上，以风湿性二尖瓣狭窄知识库为例，使用基于粗糙集理论的规则提取技术，对病例资料数据库进行数据分析，与临床表现之间建立合理的推理关系，并结合医生的临床实践，最终形成一个比较完备的诊断知识库，为实际的推理、解释程序打下良好的基础。     

基于小波分析的变频调速电动机运行噪声-负载特性

分析了交-交变频器输出电压、电流和时间谐波磁势的谐波族特征,指出了该特征对电动机运行噪声的影响。提出了一种改进M allat算法,并运用该算法对运行噪声进行了小波分析。该算法的计算量和占用的存储空间较标准M allat算法均减少了49.6%。同时,运用基于小波分析的频带能量法提取运行噪声的特征。经实验验证:电动机负载增加,运行噪声的86~172H z频带能量呈现一致性增加,该频带能量可以作为反映负载变化的主要特征。     

基于MAS的化工过程故障诊断研究(Ⅰ)

提出了一种新的基于多智能体的分布式化工过程故障诊断方法.通过定义化工过程的诊断本体论和功能-行为本体论,系统在提高诊断系统性能的同时,能够显著降低整个系统构造的复杂程度.采用本文给出的化工过程诊断本体论后,整个多智能体故障诊断系统的开发任务从智能体的结构设计转移到对诊断本体论属性的应用上.     

基于MAS的化工过程故障诊断研究(Ⅱ)

针对化工过程的故障诊断问题,给出了分布式化工过程故障诊断问题的多智能体的合作求解模型。通过对尿素生产过程中尿素蒸发与造粒的化工过程的仿真研究,详细描述了基于多智能体的故障诊断系统的应用方法。这种分布式的框架结构同以往的集中式的诊断方法相比,无论是在满足通信需求还是在简化计算复杂程度上都具有显著的优越性。     

一种基于非线性独立元分析(NICA)的化工过程监控方法

针对实际工业过程数据中的非线性问题,研究了一种基于非线性独立元分析的多变量过程监控方法。该方法根据贝叶斯原理,构造多层感知器网络恢复过程数据,并以此建立过程的数学统计模型,对其进行实时监控。在大型工业设备仿真器TE上的应用表明了该方法的有效性,同时,在故障诊断方面也体现出了一定的优越性。     

基于分形关联维的汽轮机转子的振动故障诊断

采用Bently实验台模拟不同转速下碰摩、松动、不对中、不平衡几种常见汽轮机转子振动故障，进行实验研究．通过相空间重构理论，对满足随机分形统计自相似性的振动信号序列进行相空间重构，计算其分形关联维数，从而再现动力学特性．实验分析结果表明：碰摩故障时的分形关联维数最大，松动和不对中时的分形关联维数次之，不平衡时计算所得的分形关联维数最小；不同故障类型下的分形关联维数增量不同．因此，分形关联维数可以作为一种振动故障征兆加以提取．