基于声信号的汽车发动机故障诊断方法综述

基于声信号的汽车发动机故障诊断方法近些年发展较快。本文介绍了当前应用于发动机故障诊断领域的声信号测试方法、小波分析故障信号特征提取方法以及神经网络模态识别等智能故障诊断方法,并与传统发动机故障诊断方法进行了比较,阐明了声信号智能诊断方法在发动机故障诊断方面的优越性,可为今后的发动机故障诊断研究工作提供理论依据。     

基于本体论的故障诊断知识获取

故障诊断知识是故障诊断学的一个重要组成部分,它可以为计算机自动诊断、故障诊断智能教学、故障诊断自然语言理解提供知识基础,为此提出了一种基于本体论的故障诊断知识获取方法,该方法对故障本体的分类、表示进行了建模研究,得出了故障诊断知识的一些公理,并对故障诊断本体的一致性进行了分析.     

传感器故障诊断方法研究

传感器故障诊断是当今研究的热点领域。本文采用理论推导的方法详细介绍了基于模型的传感器故障诊断方法：卡尔曼滤波法、多重假设检验等方法;也介绍了不基于数学模型的传感器故障诊断方法：表决法、神经网络法等,并对模型法和神经网络两类故障诊断方法的优缺点进行了分析和对比;最后,还分析了现有故障诊断方法的发展趋势。     

一种故障诊断专家系统设计方法初探

本文首先简要分析了当前在设备技术诊断维修方面存在的问题和不足,阐述了设计开发故障诊断专家系统的实际意义;其次简单的介绍了故障诊断专家系统的应用背景,提出了一种应用在设备故障诊断专家系统的设计方法,重点研究针对确定性和不确定性故障的情况,采取故障树与主观贝叶斯概率分析相结合的诊断方法进行故障诊断专家系统设计：最后对这种故障诊断专家系统设计方法进行了总结概括。     

人工智能在故障诊断中的应用

人工智能在故障诊断中的应用是现阶段故障诊断研究的主要方向,文章首先系统地概述了专家系统、人工神经网络、模糊理论三种智能故障诊断方法的原理,然后结合工作实践和研究成果,对各种智能方法在飞机故障诊断上的应用进行了初步的探讨。     

电路网络的故障诊断

本文提出了线性直流电路网络的故障诊断方法，分析了这种方法实现故障诊断的条件，对含不可测点线性网络的故障诊断方法也进行了探讨。     

垃圾破碎机故障诊断方法综述

本文主要介绍了目前垃圾破碎机故障诊断的几种方法,并对这几种方法的优缺点进行了比较,举出了一些诊断方法的应用实例并进行了分析,对未来垃圾破碎机故障诊断方法进行了展望。     

移动机器人的集成型故障诊断方法

文章提出了一种移动机器人的集成型故障诊断方法。该方法将移动机器人的运动状态分为静止状态、直线运动状态及转弯状态等。利用卡尔曼滤波器和专家系统对传统故障诊断方法进行有效集成,在不同的运动状态下,考虑不同类型的故障,并根据故障发生的概率值判断故障类型发生的可能性。与传统故障诊断方法相比．集成型故障诊断方法有效改善了误诊和漏诊现象。仿真结果表明在移动机器人故障诊断上的可行性。     

通信设备故障诊断技术、方法及评价研究

本文针对信息化条件下的通信设备维护保养中故障诊断中的相关问题,从分析故障诊断的概念入手,进一步阐述了当前通信设备故障诊断的前沿技术,进行故障诊断的优选方法,并提出了维修效果评价几个具体指标。     

模拟电路故障诊断方法解析

阐述了模拟电路故障诊断的必要性和意义,分析了模拟电路故障诊断的研究现状.针对模拟电路故障诊断过程,对模拟电路故障诊断算法包括常规的方法和智能方法进行了简要阐述,指出各自的特点,并指出了该领域的研究热点和发展方向.     

浅谈暖通空调中故障诊断技术的具体运用

本文详细地介绍了暖通空调系统故障诊断的概念,以及发生故障的原因和故障诊断的基本方法,并简要地阐述了暖通空调中故障诊断技术研究现状及其应用状况,对暖通空调系统故障进行了分类、归纳。并进一步对暖通空调故障诊断的发展过程与方向进行了总结和展望。     

复杂装备故障诊断任务路径规划

针对复杂装备故障诊断任务路径规划问题进行研究,提出了一种基于图论的故障诊断任务建模方法。将装备的结构关系用邻接矩阵表示,并利用可达矩阵分析查找耦合任务集,使故障诊断任务模型得以简化;分析了故障诊断任务模型中有、无先验知识的任务路径规划2种情况,对经典的深度优先搜索算法和贪心搜索算法进行了改进,并将其应用于地空导弹武器装备分系统中进行任务路径规划,举例结果验证了方法的可行性和有效性,提高了故障诊断效率。     

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。     

提升小波包变换及在振动故障诊断中的应用

对内燃机进行快速准确故障诊断,可以提高内燃机维修的时效性,减少停机时间。提出一种基于提升小波包变换的故障诊断方法。给出了内燃机故障诊断模型,对内燃机进行等角度采样,在线获取振动信号,实现信号获取与工作转速同步。给出了提升小波包变换公式,并给出了移频算法,选择合适的小波进行提升小波包变换,提取状态特征向量,分析了不同状态特征向量的差异。采用支持向量机作为分类器实现故障诊断。通过实例分析比较,验证了该故障诊断方法的有效性。     

基于故障注入及诊断的测试性研究

本文主要介绍了故障注入与故障诊断在集成电路设计上的应用以及故障注入及故障诊断对于集成电路容错性和测试性设计的意义,将集成电路的测试性设计方法———边界扫描技术与故障注入和故障诊断的方法相结合,讲述了边界扫描、故障注入及故障诊断技术的电路原理。对电路系统测试性辅助设计进行了归纳和总结。     

基于粗糙集-RBF的配电网故障诊断系统研究

为了改进人工智能方法在配电网故障诊断系统中的应用,给出了基于粗糙集理论的RBF神经网络的模型结构,然后利用训练好的神经网络对配电网进行故障诊断.采用VC++语言开发工具,调用Matlab神经网络工具箱建立了一个简化的故障诊断系统,并通过配电网实例验证了方法的正确性.实践证明该系统不但提高了配电网故障诊断的容错性,使故障诊断变得更加准确有效,而且减少了神经网络样本数据,大大减少了故障诊断过程的时间.     

基于论域空间降维的机电产品故障诊断

提出了一种基于论域空间降维的机电产品故障诊断方法。通过对粗糙集论域空间进行降维，降低了计算复杂性，在此基础上通过属性约简和值约简，导出了清晰简明的诊断决策规则。运用该方法对镇流器自动化生产线上的故障诊断进行研究，实例分析表明，这种新方法提高了故障诊断的能力，对进行在线故障诊断具有实际应用价值。     

用于非线性系统的合成故障诊断方法

鉴于对线性系统的故障诊断方法比较成熟,而对非线性系统的故障诊断还有很大不足的状况,将非线性系统在多个工作点进行分段线性化.在非线性系统中借鉴线性故障诊断方法,对每个工作点的模型进行线性故障诊断设计,取得工作点密度和故障诊断性能的均衡,同时使用动态神经网络对各个工作点的工作参数进行拟合.该方法将一组改进的鲁棒观测器与一个为其确定参数的动态神经网络相结合,对非线性系统进行故障诊断.用典型的3水箱模型验证了这个合成方法,验证结果显示,该方法有很好的全局工作点适应性和对干扰的鲁棒性.     

基于遗传优化规则库的电力变压器故障诊断

提出基于遗传算法优化模糊规则库的故障诊断方法,采用模糊故障诊断系统对电力变压器的初期故障进行检测或诊断.采用遗传算法产生优化的模糊规则库,针对缺少数据样本的情况,采用自举法对数据样本进行处理及扩充,使得不同的故障类型有相等的样本数.仿真结果表明:该故障诊断方法提高了故障诊断精度和正确率,对于电力变压器故障诊断有效、可行.     

复杂电子装备智能故障诊断方法

介绍了用于复杂电子装备故障诊断的各种方法,主要讨论了基于规则的、基于模型的、基于案例的和基于人工智能的诊断方法及其应用,同时对这些方法的优缺点进行了评述。最后针对已有的故障诊断方法讨论了一些要解决的问题并提出了故障诊断技术的发展趋势。