基于三角均分模糊推理的电力设备故障诊断

电力设备的故障诊断具有不确定性。应用三角均分模推理系统的能够利用实际故障诊断数据，吸收专家诊断经验，获取与完备故障诊断规则知识，从而有效地诊断电力设备的故障。     

DEDS故障诊断方法在电梯中的应用

针对电梯这种复杂机电系统难以建模的特点，提出基于随机自动机的离散事件动态系统（DEDS）故障诊断方法．深入研究电梯门系统的故障机理，对各元件的典型故障进行分类，并抽象出各元件的事件集和状态集．将传感器信息和事件发生的可能性信息加入逻辑模型，得到系统的随机自动机模型．把门锁装置从门系统中分离出来，建立电梯门锁装置的随机自动机模型，构建电梯门系统和门锁装置的随机诊断器．通过随机诊断器，对门锁系统故障发生的概率进行在线估计，并对门主体系统的可诊断性进行了分析．此方法为复杂机电系统的故障诊断提供了一条有效途径．     

一种基于粗糙集理论的设备故障诊断方法

粗糙集理论是一种处理模糊和不确定知识的数学工具。本文根据粗糙集理论,对设备的振动故障诊断决策表进行属性约简,以提取故障识别的重要属性,降低决策表的冗余性。分析表明,粗糙集理论应用于故障诊断可得到更清晰、简明的诊断规则。     

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。     

水电机组远程状态监测、跟踪分析与故障诊断系统

结合所研发的水电机组远程状态监测、跟踪分析与故障诊断系统,讨论了水电机组状态与诊断相关技术,介绍了系统的网络化体系结构、主要功能、关键技术及实现方法。该系统具有基于In ternet/In tranet的开放式结构,实现了远程监测诊断,功能完备且面向实际。实际应用表明,该系统兼具技术的先进性和实用性,运行稳定可靠,可广泛应用于各类水电机组状态监测与故障诊断场合。     

水轮发电机组故障诊断模糊专家系统研究

针对水轮发电机组故障原因与症兆之间的复杂关系,充分利用综合监测数据和领域专家的经验知识,采用数据驱动和基于知识的目标驱动控制的正反向推理方法进行诊断.研究了基于数据库管理系统的模糊知识库设计,为知识库的建立、维护、扩充和完善提供了一种实用方法.研究了模糊推理算法,以加权模糊推理进行多种信息的融合,解决了故障诊断中不确定性问题的求解.建立了水轮发电机组故障诊断模糊专家系统.诊断实例结果表明,该系统推理效率高,可信度好,满足了水轮机组故障诊断的有效性和实用性要求.