基于灰色系统理论的内燃机故障诊断

在传统诊断技术的基础上,结合灰色系统理论,提出了内燃机灰色故障诊断系统,并运用灰色关联度对样本进行聚类分析,实现对设备运行状况的监测与诊断。实例表明该方法简单实用,具有一定的工程应用价值。     

FJ44-1AP发动机FADEC系统解析及故障分类

本文对安装在FJ44-1AP发动机上的FADEC控制系统按照其组成和功用进行了较为全面的解析;为便于机务维护人员更好地完成发动机的排故工作,本文对FADEC存在的故障按照其严重程度进行了较为详细的分类。     

灰色模糊聚类分析与水质评价

以用层次分析法（ＡＨＰ）赋权的加权灰关联度为基础，对环境因子进行模糊聚类分析，并将此法应用于环境水质评价，经实例分析表明，该方法可较好地反映出环境系统的灰色性和模糊性，使评价结果更为客观合理。     

电控汽车发动机故障诊断技术研究

分析了神经网络在电子控制汽油机诊断中的应用,介绍了BP神经网络模型和学习训练过程,以及一种电子控制发动机诊断数据读取方法;简要说明了利用神经网络进行电控发动机诊断的过程.     

基于小波包熵和聚类分析的滚动轴承故障诊断方法

为了提高滚动轴承震动信号故障诊断的准确性,该文提出了一种基于小波包熵和聚类分析的集合型故障诊断方法。用小波包对滚动轴承振动信号进行三层分解,并提取其能量特征。以振动信号的能量分布作为概率分布进行信息熵运算,提取振动信号特征。为了检测是否有故障发生,结合减法聚类的思想,提出采用密度指标最高原则优化初始聚类中心的K均值聚类算法进行聚类。为了检验所提方法的有效性,采用不同故障直径的滚动轴承数据进行实验。实验结果表明,新的聚类方法克服了传统K均值聚类对初始聚类中心敏感的缺陷,其结果可以作为滚动轴承早期故障诊断的依据。     

企业经济效益指标的灰色聚类分析

通过灰色聚类分析将我国财政部1995年颁布的企业经济效益指标10项分成5类,对比主成分分析的结果,得出:评价企业经济效益,考察资本收益率、总资产报酬率、销售利润率、资产负债率、资本保值增值率等5项指标即可得大概.     

灰色聚类分析方法在检测器空间优化研究中的应用

利用路段交通量的相关性,对城市的某一小区用灰色聚类分析的方法进行了研究,研究成果解决了在哪些路段来安装检测器的实际应用问题.     

基于灰色定权聚类的我国自然科学基金资助地区的聚类分析

由于经济发展水平、高校科研实力及地方科技发展战略的差异,不同地区的科技竞争力存在较大差异.以2009年度国家自然科学基金项目(青年基金、面上项目)的资助情况为基础,对我国30个省市自治区的科技竞争力进行灰色定权聚类分析,对其科研发展水平进行分类及评价,并对原因进行分析,为我国科技发展战略的制定提供参考依据.     

基于尾气分析的发动机故障诊断

汽车尾气成分与发动机工况有密切的关系,发动机技术状况、空燃比和点火正时直接影响尾气中HC、CO、NOx的含量.基于尾气浓度与系统故障的对应关系,分析了汽车尾气成分异常的原因,提出了与尾气成分相关的发动机故障的快速排查.     

基于神经网络的发动机故障诊断分析

首先简要介绍了汽车发动机故障诊断系统及基于神经网络的发动机故障诊断分析方法,其次利用神经网络知识建立起带有单隐层的三层神经网络;在理论分析的基础上,利用MATLAB软件的simulink和神经网络工具箱,分别对发动机故障进行检测和分析,仿真结果表明:利用BP神经网络对发动机故障进行检测具有检测精度高、速度快的特点。     

基于声强识别的发动机智能化故障诊断系统

根据对发动机在实际使用和生产中的故障诊断与监测现状分析，该文拟开发一套基于声强识别的发动机智能化故障诊断与监测系统。通过对系统需求分析和设计原则的定义，给出了系统总体方案，分析了系统的工作原理，设计了系统数据处理、故障诊断以及控制软件，并对软件设计过程中的几个关键技术进行了讨论，包括知识库的设计与分析、智能化故障诊断模型的设计以及输入输出模式的描述等，为实现发动机智能化现场故障诊断提供了软硬件平台。     

基于人工神经网络的矿用汽车发动机故障诊断的理论研究

结合大型矿用汽车发动机的振动信号，利用ＢＰ神经网络对汽车发动机的故障诊断进行了探讨，对网络的结构及其学习参数进行了研究，为对汽车发动机实施故障诊断与在线监测提供了一种有效方法。     

基于灰色关联度分析的蒸汽发生器故障诊断研究

首先介绍了运用灰色关联度分析法进行故障诊断的原理、步骤和方法，并根据对船用核动力装置蒸汽发生器的常见故障分析，提出了一种基于灰色关联度分析法的船用核动力装置蒸汽发生器故障诊断方法。诊断实例表明，将灰色关联度分析法引入蒸汽发生器故障诊断中是可行的，并且具有简单方便、计算量小、诊断结果可靠等特点。     

基于数据流分析的电控发动机故障诊断应用研究

在电控发动机故障诊断过程中,汽车故障诊断仪除了具有"读取故障码"和"清除故障码"的功能外,还具有对电控系统各种传感器和执行器进行动态数据读取功能(数据流分析)。本文对电控发动机数据流产生的机理和特性、数据流分析的方法和显示方式进行了阐述,结合实例分析了静态数据流和动态数据流分析在电控发动机故障诊断中的应用。     

发动机气缸故障诊断的研究

在研究发动机瞬态转速波形和气压扭矩波形的基础上,定义几个诊断参数VI,API,TCI和PCI。利用这些诊断参数和简单的判断规则,可判断发动机各气缸的工作状态,并诊断出发动机气缸灭火和供油不足故障。     

基于模糊 Petri 网的发动机故障诊断

基于模糊 Petri 网的基本原理,提出了简明有效的推理算法,并以发动机为例说明了 Petri 网在故障诊断中的应用.     

一种改进的灰色聚类方法

作者对灰色聚类方法进行改进，提出了一种新的灰色聚类方法－－改进灰色聚类方法，给出了此方法进行聚类的步骤，并结合实例说明其应用及优点。     

基于小波分析的发动机气缸故障诊断的研究

对船用六缸柴油机轴上瞬态转速数据进行小波变换，滤除正常波动，把由于发动机气缸异常产生的波动分离出来，能够迅速地诊断出抿缸的故障。     

酿酒葡萄理化指标与葡萄酒质量的灰色关联聚类分析

根据灰色关联聚类分析的基本原理,结合实例说明灰色关联聚类分析方法的使用.通过对酿酒葡萄和葡萄酒进行灰色关联聚类分析,从而对酿酒葡萄进行优、良、中、差的等级划分.该方法所需原始数据少,原理简单,运算方便,易于挖掘数据规律.     

Prolog语言在发动机故障诊断中的研究

本文介绍了人工智能的应用、诊断专家系统的组成和用来编制专家系统的计算机语言：Prolog语言。对汽车发动机故障诊断的现状以及Prolog语言在故障自诊断系统中的应用进行了分析。