贝叶斯网络在故障诊断中的应用

贝叶斯网络适用于表达和分析不确定性和概率性的事物,由于具有能够对不完全、不精确或不确定的知识或信息作出有效的推理等特性,而成为目前不确定知识表达和推理领域最有效的模型之一。     

一种基于同步性的听觉滤波信号关联度分析方法

受听觉系统运行机制的启发,提出一种以同步性为线索的信号分量间关联度的分析方法.首先对信号进行带通滤波、逆序滤波和半波整流,继而提取一次、二次和三次极值点,并生成三种单位序列.基于单位序列分别计算相邻滤波通道同步性和一、二次极值点同步性,这两种同步性可描述信号分量间的波形吻合程度和波动关联性.分析了带有侧隙的齿轮振动信号,结果表明所提方法可发现具有较高关联性的信号分量,有助于缩减数据量和揭示被测对象的动力行为特性.     

儿童闭塞性细支气管炎诊治及预后

儿童闭塞性细支气管炎是由于各种原因所致的气道细支气管炎症损伤后,气道进行不正当修复引所起的肺细支气管闭塞性疾病。论述了该病的发病原因、发病机制和临床表现,从抗炎治疗、对症支持治疗等方面阐述了治疗方法,并结合年龄、性别、病因、治疗、配合程度、种族差异等分析了儿童闭塞性细支气管炎的影响因素。     

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。     

EEMD结合能量特征和小波降噪的轴承故障诊断

为解决在强背景噪声条件下滚动轴承故障诊断问题,开展基于能量特征和小波降噪的总体经验模态分解(EEMD)研究。首先以仿真信号为研究对象,对其进行总体经验模态分解,得到9个固有模态函数(IMF)和1个余项( Res),然后考虑各模态函数的能量特征,将分解后的9个IMF分量与原始信号的能量比作为判断标准,剔除附加5个低频分量,最终得到4个有效的IMF分量和1个余项,与仿真信号相符。在仿真信号分析的基础上,对含噪声信号的滚动轴承故障信号进行故障诊断试验研究,采集信号经小波降噪后,利用总体平均经验模态分解并结合能量特征,得到3个IMF分量和1个余项,然后对3个IMF分量进行包络谱分析,提取故障特征频率157.5 Hz,与滚动轴承故障内圈特征频率157.9 Hz相比,误差为0.25%,说明该方法能很好地提取含有噪声信号的轴承故障信息。该研究为强背景噪声下滚动轴承故障信息的提取提供了一种有效的方法。     

基于案例与模糊推理的中医诊断系统研究

中医诊断过程中存在着大量的不确定信息,使得需要精确数据的计算机很难参与其中.阐述了案例推理和模糊推理的基本概念和原理,结合中医领域知识的特点,提出一种模糊规则推理机制.采用基于案例的模糊推理机制来实现推理过程,融合了人工智能领域的案例和模糊推理技术,并应用于中医诊断.实践证明:该机制具备良好的推理能力,能够为医生的正确判断提供决策支持.     

电控发动机维修中故障自诊断系统的应用

通过对自诊断系统简要介绍的基础上,详细介绍了故障自诊断系统故障码的读取与清除方法,以及在故障码的读取与清除过程中需要注意的问题。     

基于互功率谱的电机转子多根断条故障仿真

利用互功率谱方法对异步电动机发生多根导条断裂故障进行了模拟仿真,包括连续断条和间歇断条故障。数字仿真结果表明该方法能在信噪比较低的情况下,有效地诊断转子断条故障。     

大庆长垣南部黑帝庙油层浅层气特征

大庆长垣南部黑帝庙油层发育于嫩江组第三段、第四段地层中,属松辽盆地上部含油组合.研究认为,本地区的天然气分布主要受构造和沉积控制,断层对天然气的运移起到至关重要的作用,古构造的高点地区(现在处于斜坡带)是现今天然气的有利聚集区;本区沉积相主要为三角洲前缘亚相,砂体厚度相对较小,模糊识别天然气预测显示该油层天然气呈分散状分布;但总体看,由于本区天然气埋藏很浅,容易开发,且天然气预测分布面积之总和具一定规模,因此有较好的发展前景.     

基于元学习的航空电子设备特征选择算法推荐方法

为了对航空电子设备的测试数据进行有效约简, 去除冗余信息和不相关特征, 基于机器学习领域现有的特征选择算法, 提出了一种元学习框架下的航空电子设备特征选择算法推荐方法。所提方法旨在根据不同航空电子设备测试数据所蕴含的信息, 推荐合适的特征选择算法。首先, 分析了数据集特征的描述方法。然后, 介绍了采用综合度量指数的算法性能评价方法。最后, 给出了特征选择算法推荐方法的框架。使用42个航空电子设备的测试数据和13个过滤型特征选择算法建立了元数据库, 采用留一法进行交叉验证, 推荐命中率达到了90%以上, 推荐性能比例达到97%以上。