基于小波神经网络的输电线路故障检测

在分析了小波函数时频特性和人工神经网络学习能力和算法鲁棒性的基础上，提出了一个利用小波神经网络检测电力系统输电线路故障的方法。理论分析和基于EMTP仿真测试结果表明，该小波神经网络故障检测模型和算法是有效的，与传统的人工神经网络相比，具有收敛速度快，鲁棒性强的特点。     

基于小波模糊神经网络的陀螺仪故障诊断技术

为了提高陀螺仪故障检测灵敏度，分析了陀螺漂移特性，指出随机漂移是影响陀螺仪精度的主要漂移误差，也是影响性能可靠性的主要因素．针对此，提出了一种小波模糊神经网络故障诊断模型．此模型运用串联方式将小波分析、模糊逻辑和神经网络融合在一起，充分发挥它们各自的优点，并对陀螺仪实测数据仿真．仿真结果表明，采用小波分析提取陀螺的常值漂移，简单有效；运用神经网络对陀螺的误差和故障建模，使故障诊断具有自适应、自学习的能力，并互增强了故障诊断的容错能力；将模糊逻辑用于判决中，使判决结果更加可靠．     

基于磁盘阵列的双机容错技术

阐述了实现双机容错的关键技术和双机容错的两种模式 ,并通过介绍一个基于PC服务器双机容错技术的典型应用使读者更进一步了解这一技术 .     

基于贝叶斯分类的分布式网络故障诊断模型

该文提出了一个基于Agent的分布式网络故障诊断系统模型框架，该模型对贝叶斯分类理论进行了推广。模型将先验知识和观察数据结合起来，从而大大改进了系统的诊断性能。模型采用一定的状态检查和验证策略，保证了Agent的自身安全和通信安全。Agent之间各自独立，相互协作，合作完成诊断任务。该模型与特定的系统应用环境无关。因此，该文提供了一个通用的网络故障诊断系统框架。     

基于特征频率功率谱方差的故障实时检测

针对火力发电厂湿法除灰系统中柱塞泵的泄露问题,介绍了频域和时域相结合检测故障的方法.文中对比了声音样本的波形特点,利用加窗傅立叶变换分析了时域短时能量和频域短时自相关函数、功率谱函数,提取了声音样本的频率特征量,证明了利用特征频率点附近功率谱函数方差值检测故障的可行性,并提供了利用工程简化实现多路信号实时检测的方案.     

生物机制在智能计算中的应用

揭示生物机制在智能计算中的应用。与生物学相关理论相结合 ,论述遗传算法、人工神经网络和DNA计算的生物机制 ,揭示生物学思想在其中的应用 ,说明现在各类学科交叉发展的趋势     

基于CSD量化的数字滤波器的设计

数字滤波器在数字信号处理中占有举足轻重的地位。针对当前滤波器资源消耗大的问题，仔细研究了基于CSD（Canonic Signed-Digit)量化的滤波器设计方法，并对以往的CDS量化过程进行了改进，提出了一种降低滤波器运算量的改进方法，给出了设计基于CSD量化的滤波器的参考意见。仿真结果表明：改进后的算法对滤波器频率特性有一定改善，系统硬件实现时的存储资源也有所减少。     

故障树分析方法在油气管线方面的应用

故障树分析法 (Fault Tree Analysis)是分析大型复杂系统安全性与可靠性的一种较好的方法 .文中利用该方法对油气管线进行了失效分析 .通过考虑引起管线失效的主要原因 :泄漏、断裂以及其他造成泄漏和断裂的主要因素 ,建立了管线失效的故障树 .结合 VB编程并采用下行法(Fussell)求出了系统的全部 42个最小割集 ,并求出了管线的失效概率和基本事件的概率重要度和临界重要度 .从定性与定量两方面探讨了引起管线失效的基本原因 .通过对系统的故障树分析发现 ,引起管线失效的主要原因是第三方破坏、腐蚀、误操作和材料缺陷等 ,并提出了相应的改进措施     

惠民凹陷临南地区油气输导系统及油气运移特征

油气输导系统和油气运移的特征决定油气藏形成与分布 .根据惠民凹陷临南地区的实际地质条件的分析 ,指出在异常低压的背景下 ,该研究区输导系统和油气运移聚集呈现如下特征 :( 1 )该区输导系统主要由砂体和断层组成 ,断层 (以夏口断层为主 )在油气运移中起着更重要的作用 ,且受断层面形态控制 ,两个北凸面起着汇聚油流的作用 ;( 2 )由于异常低压使得运移动力非常弱 ,油气运移表现为低速流近距离运移的特征 ,油气藏主要分布在夏口断层两侧 ,斜坡南侧高部位无油气藏     

基于小波包联合AR功率谱理论的滚动轴承故障诊断

提出了小波包联合自回归功率谱理论的故障诊断方法.对采集的轴承振动信号采用高、低正交共轭镜面滤波器组,将信号划分到不同频道上.滤波器每作用一次,数据点减半,采样的时间增至两倍.选取轴承缺陷所在频段的数据插零,将其他频带补零重构提高缺陷信号的时频分辨率;然后通过AR功率谱分析轴承运行状态,诊断出轴承对应的故障.对207滚动轴承的早期缺陷作了实际诊断,诊断结果与实际较为符合.证明该方法是一种有效的弱信号缺陷提取与诊断方法.