一种柴油机燃油系统故障诊断的新方法

提出一种基于小波变换和模糊C-均值聚类分析的柴油机燃油系统故障诊断方法.对测得的柴油机高压油管压力波形进行小波变换,提取了反映故障状态的5个特征参数.给出了模糊C-均值聚类算法的原理及一般步骤,指出用划分系数、划分熵和分离系数可以评价模糊聚类的有效性.利用模糊C-均值聚类算法建立标准故障特征模式,通过待识样本与标准模式的贴近度计算和比较,可以完成故障模式的模式识别.该方法应用于柴油机燃油系统的典型故障诊断中,测试表明采用小波分析和模糊C-均值聚类分析后,提高了判别故障的准确性.     

动态模糊ISODATA聚类方法及其在故障诊断中的应用

根据故障诊断分类的特点，用变分原理导出了动态聚类的最优解的存在条件，讨论了相应的算法及其收敛性，并在柴油机供油系统故障诊断中的实现故障分类的动态表示，证明了其在故障分类识别中的有效性。     

一种故障诊断方法的改进

在粗糙集理论与神经网络结合的故障诊断方法中,当故障诊断系统中条件属性的个数较多时,可采用一种先分块建立决策表再约简的方法。笔者对该方法的可行性和算法的时间复杂度进行了分析,结果证明,分块建立决策表是可行的,可以降低约简的复杂度,从而缩短约简工作的时间。     

一种FNN分类器及其用于故障诊断的方法

通过对ＦＮＮ分类器的几种结构，算法以及输入、输出模糊化的分析，提出了ＦＮＮ用于故障模式分类的方法，最后用一仿真例子证实子分析结果。     

基于粒子群优化算法的船舶柴油机故障诊断

为了提高模糊神经网络收敛速度,克服容易陷入局部极值的不足,提出利用改进的动态加速常数协同惯性权重的WCPSO算法对网络参数进行优化。该算法通过对标准粒子群算法WPSO的改进,实现动态加速常数随进化代数线性变化,使被优化的网络收敛速度加快,不易陷入局部极值。将其应用于船舶柴油机模糊神经网络故障诊断模型中,仿真结果表明经过优化的故障诊断模型更为准确,提高了诊断速度。     

一种基于FCM聚类的粗糙集连续数据故障诊断方法

针对粗糙集无法对航空电子装备测试数据中的连续数据进行处理的问题,提出一种基于FCM聚类的离散化方法,通过计算各聚类中心值进行离散化处理,并应用粗糙集属性约简和规则提取方法,获得最终诊断规则,并在某型机载电台故障诊断中验证其有效性。     

复杂系统故障诊断中的模糊聚类方法

为了提高复杂系统故障的诊断能力,采用模糊Ｃ－均值聚类算法对原始采样数据进行聚类,并通过模糊传递闭包法和绝对值指数法得到模糊Ｃ－均值法的初始迭代矩阵．用划分系数、划分熵和分离系数来评价聚类的结果是否最佳．采用模糊聚类方法可避免研究复杂系统的内部特性,比仅依据其外部输出的数据进行故障诊断方法简便．通过某飞行器测试系统的应用,表明采用模糊聚类方法后,提高了判别故障的准确率．     

基于EMD和模糊聚类的柴油机故障诊断

根据柴油机故障振动信号的特点,提出了一种经验模式分解和模糊c均值聚类相结合的柴油机振动信号故障诊断新方法.首先,采用经验模式分解方法对柴油机排气门间隙为0.4,0.6及0.75mm的3种工况下的振动信号时间序列进行分解,对分解求得的前6个固有模态函数分别求其能量比并将其作为反映故障状态的特征参数,再利用模糊c均值聚类方法对特征参数进行聚类分析.实验结果表明:所有样本的测试结果均与实际状况相一致,该方法可以有效地对气门间隙故障进行诊断.     

电控柴油机故障诊断系统研究

应用Ｗｉｎｄｏｗｓ下可视化的软件开发工具Ｂｏｒｌａｎｄ Ｃ＾＋＋ Ｂｕｉｌｅｒ和ＢＰ网络设计电控柴油机故障诊断系统。采用多线程技术将监控模块与故障诊断模块溶为一体,实现对电控柴油机的故障诊断,系统性能台架实验结果表明,该方法能够对柴油机的常见故障进行诊断,工作可靠,在电控柴油机系统中运用神经网络进行故障诊断是可行的。     

一种模糊Rough决策方法

利用模糊集理论和粗糙集理论在处理不确定性和不精确性问题方面侧重点的差异性，构造一种组合决策模型。该模型从问题领域内的部分不精确信息出发利用模糊聚类方法构造一个决策信息系统，利用粗糙集理论关于决策规则的约简方法从决策信息系统中提取（挖掘）决策规则，使之适用于问题的整个领域。     

特种车辆柴油发动机故障诊断专家系统推理机设计

针对特种车辆柴油发动机故障诊断专家系统知识表示的模糊特性,建立了故障类型的模糊诊断模型,提出了不精确推理方法和模糊匹配策略,采用柴油发动机故障类型诊断的反向推理和故障原因分析及故障消除措施正向推理相结合的混合推理机制,设计了总体目标推理和级目标推理相结合的推理机．系统现场运行的快速推理结果表明了该推理机设计是成功的．     

柴油机故障诊断技术的现状及展望

柴油机作为一种复杂动力机械,其运行状态监测和故障诊断技术越来越受到人们的关注。在柴油机故障诊断领域,信号处理、故障特征提取及识别方法已初具雏形,但离实用化还有一定距离。笔者分析了柴油机常见故障及影响因素,综述了现代柴油机故障诊断技术中常用的各种基于振动信号的时频分析法、瞬时转速波动法、铁谱及光谱分析法、灰色系统理论诊断法、神经网络诊断法及专家系统诊断法的原理、特点及不足,最后指出了柴油机故障诊断的难点和发展方向。     

粗糙集理论在内燃机柱塞故障诊断中的应用

在对内燃机柱塞等故障利用神经网络进行诊为的基础上，引入粗糙集理论，对其在故障诊断特征参数属性优化中的运用进行了探索，并对故障诊断决策进行属性约简，剔除其中不必要的属性，揭示了故障诊断条件属性内在的冗余性，降低了神经网络构成的复杂性，最后给出了属性约简的结果。     

MATLAB环境下的船用柴油机故障诊断的模拟研究

提出一种基于径向基函数神经网络模型应用于船用柴油机故障诊断的方法,设计相应系统的征兆／故障样本集,运用ＭＡＴＬＡＢ环境下的实用工具箱－ＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓＴｏｏｌｂｏｘ对ＨＵＤＯＮＧ－Ｂ＆Ｗ６Ｌ６０ＭＣＥ大功率船用低速柴油机涡轮增压系统的故障诊断进行模拟计算,仿真结果表明,这种方法是成功的。     

一种基于综合智能计算的模拟电路故障诊断方法

文章针对目前模拟电路故障诊断中存在的容差和非线性特性所带来的诊断难点,提出了一种基于粗集-主成分分析的模拟电路故障诊断的方法。这种方法利用粗集理论属性约简、数据归一化、主成分分析对输入数据进行预处理,提取主要参数,然后利用神经网络对各种状态下的特征向量进行分类决策,实现模拟电路的故障诊断。对标准电路仿真结果表明:该方法能够实现快速故障检测与定位,具有准确率高的特点。     

电喷汽油机怠速不良故障的诊断方法

分析了电喷汽油发动机怠速控制系统的工作原理,总结了怠速不良故障的常见原因,介绍了常见的3种怠速不良故障的诊断方法。     

可变风险支持向量机在柴油机故障诊断中的应用

针对支持向量机在故障诊断中不能区别不同误判所造成损失不同的缺点,提出并应用了可变风险支持向量机,对最优分类面进行重新设计,使之更符合实际情况,并在柴油机故障诊断中取得了很好的效果。     

特种车辆柴油发动机故障诊断专家系统实现问题

为了实现特种车辆柴油发动机已发故障或潜在故障的快速高效诊断,根据特种车辆柴油发动机运行过程特征参数知识表示的模糊特性,建立了多库多层次方式的知识库,并采用柴油发动机故障类型诊断的反向推理和故障原因分析及故障消除措施正向推理相结合的混合推理机制设计了总体目标推理和级目标推理相结合的推理机.该系统采用V isual Basic6.0进行编程,在windows2000平台上运行.应用效果表明,特种车辆柴油发动机故障诊断专家系统的预报准确率较高,具有较大的实用性.