神经网络自适应滤波器在故障诊断中的应用

分析了用自适应滤波器进行故障诊断的方法．针对该方法在计算上要花费大量时间、难于完成实时诊断任务的缺点，提出了用神经网络自适应滤波器来完成故障诊断的方法．神经网络有极快的运行速度，能很好地完成实时诊断任务．     

熔断器误动作原因分析及排除方法

针对熔断器在电路正常负载下发生熔断这一误动作现象 ,通过理论分析认为造成熔断器误动作的原因是过大的接触电阻 ,提出了识别这种误动作现象及排除误动作故障的方法。指出了遇到熔断器误动作时不能随意加粗熔断器熔体     

轧机设备油液监测技术的应用

通过对轧机关键设备的润滑油进行定期跟踪监测 ,利用理化分析、光谱分析和铁谱分析等摩擦学分析手段 ,及时掌握油品的使用状况和设备的磨损情况 ,以实现对设备进行故障诊断和视情维修     

具有完整性的控制系统设计方法

该文研究线性连续系统的容错控制问题，即设计反馈控制器，使闭环系统对可能的执行器失效具有完整性。该文利用代数方法，直接证明了期望的容错控制器的存在性，并导出了其解析表达式。最后，用数值例子说明这种方法的直接性与简单性。     

断裂带中岩石硅化的微束研究

断裂带中岩石的硅化现象,通常称之为硅化岩或硅化破碎带,即经动力变质作用的断层岩,通过微束技术对其观察,它们显示出下列特征:在扫描电镜(SEM)下,硅化物质表现为细脉状,而在偏光里微镜下则表现为浸染状;对硅化岩进行组构观察,可见压扁 S 面和剪切 S 面;在透射电镜(TEM)下,可进一步区别不同的位错现象;断裂带岩石的硅化现象是受组成岩石的化学元素的构造地球化学作用所制约的,包括动力分异和化学亲和作用,动热变质作用和退化变质作用,氧化和还原作用以及脱水和水解作用。     

基于符号定向图(SDG)深层知识模型的定性仿真

定性仿真是系统仿真技术中的重要研究和应用方向，同时也是人工智能技术的一个重要方面。近年来，随着现代计算机技术的日新月异，使得基于符号定向图(SDG)深层知识模型的定性仿真研究和应用取得了显著进展。SDG模型能够表达复杂的因果关系，具有包容大规模潜在信息的能力，因此特别适合于过程系统危险评价(PHA)、危险识别与故障诊断。SDG模型结构简单，易于建立和修改。然而高质量的SDG模型必须采用经验数据和定量动态仿真检验和校正。采用SDG模型进行定性仿真的关键技术是高效双向推理“引擎”，由计算机软件自动完成。目前，在计算机辅助过程系统危险评价方面，SDG是最有效的方法；在过程系统故障诊断方面，其完备性较好，但诊断分辨率尚待提高。今后的研究应解决：定性仿真和定量仿真相结合；SDG自动建模；通用推理软件平台；大系统高分辨率故障诊断等问题。     

专家系统技术在注塑模故障诊断中的应用

论述了用人工智能技术对模具故障进行诊断和确定对策的原理和方法。对模具在工作中常遇到的与模具制造、工艺条件及塑料材料有关的问题及相应对策进行了归纳整理，组成了模具诊断与维修知识库。收集了常用工程塑料的各种有关成型工艺条件和主要性能，建立了塑料材料数据库。采用正向推理控制策略搜索知识库，并将推理结果与理论计算结果进行对比校验，最后确定出模具工作中出现故障的原因，并输出相应的解决办法和建议．     

基于小波包能量特征的滚动轴承故障监测方法

对滚动轴承的故障特点进行分析，根据小波包变换能将信号按任意时频分辨率分解到不同频段的特性，提出了小波包能量特征的概念及算法，并给出两个仿真算例，然后将小波包能量特征与径向基函数网络相结合，提出了一种新的滚动轴承故障诊断方法，数字仿真实验证实了该方法的正确性和有效性。     

综采工作面过超大断层的技术应用

介绍了杜儿坪矿68214工作面大断层,提出了通过大断层时采取的技术措施和打注高分子材料（马丽散N）的技术措施。     

柴油机排气呈白色故障排除及分析

以红岩6-250ZCD柴油机故障为例,发现并分析了柴油机排气呈白色的特殊原因,有利于今后故障的快速确诊.