脐带囊肿的超声诊断——附9例报告

目的:分析脐带囊肿的声像图特点,提高对该病的认识.方法:回顾性分析9例脐带囊肿的临床及声像图表现.结果:9例囊肿均为单发,其中5例位于胎儿侧,4例位于胎盘侧;均表现为低回声、边界清晰的囊性肿块.结论:超声是观察和诊断脐带囊肿最有价值的影像学方法.     

乳腺导管扩张症32例临床分析

目的探讨乳腺导管扩张症的诊断及治疗。方法对本院1990年1月~2004年6月间收治经病理确诊的32例乳腺导管扩张症患者的临床资料进行回顾性分析。结果乳腺导管扩张症主要表现为乳腺肿物和乳头溢液,术前确诊仅9例(28.4%),误诊23例(71.6%),均行手术治疗,治愈28例(87.5%),复发4例。结论乳腺导管扩张症易误诊,术中病理组织学检查是确诊的可靠方法,治疗需外科手术。     

模糊神经网络在病虫害诊断中的应用初探

基于模糊神经网络的理论。针对病虫害的诊断，给出了相关的模糊神经网络数学模型．     

露天矿行车事故模糊诊断模型

针对露天矿运输系统中行车事故出现的随机性和模糊性,为使其危害性降低和不可预见性得到控制,提出了一种德尔菲法和智能数学相结合的模糊诊断模型,阐述了对行车事故的危险性预测的模糊诊断的原理和步骤.实例论证了该方法的可行性和有效性,为工程技术人员提供了一种简便、实用、可行的评价预测途径,具有实际推广应用价值.     

一种新型的CPU故障检测方法及其应用

本文根据国产新型单路数字新闻传真系统的特点,采用一种新颖而有效的 CPU 故障诊断算法.此方法的故障覆盖率较高,在程序运行后,得到令人满意的效果.     

基于小波变换的飞机电力作动系统故障诊断

电力作动系统是多电/全电飞机上完成各任务操作的最后环节,其工作状态直接影响飞行安全.针对飞机机电作动系统不同部件的故障信息处于不同频带的特点,提出一种基于"能量-故障状态"的故障诊断模式识别方法.通过小波包分解,把原始信号正交分解到不同的频带内,利用各频率成分的变化,选择合适的能量特征向量对各故障目标进行特征提取,从而建立能量变化到各故障原因和类别的映射关系,通过与对应故障特征向量的标准样本进行比较,即可得出电力作动系统当前有无故障和故障轻重程度的结论.通过匝间短路故障诊断仿真实例验证了该方法的正确性和有效性.     

Online Distributed Fault Detection of Sensor Measurements

In wireless sensor networks (WSNs), a faulty sensor may produce incorrect data and transmit them to the other sensors. This would consume the limited energy and bandwidth of WSNs. Furthermore, the base station may make inappropriate decisions when it receives the incorrect data sent by the faulty sensors. To solve these problems, this paper develops an online distributed algorithm to detect such faults by exploring the weighted majority vote scheme. Considering the spatial correlations in WSNs, a faulty sensor can diagnose itself through utilizing the spatial and time information provided by its neighbor sensors. Simulation results show that even when as many as 30% of the sensors are faulty, over 95% of faults can be correctly detected with our algorithm. These results indicate that the proposed algorithm has excellent performance in detecting fault of sensor measurements in WSNs.     

信号瞬变成分检测与提取及其在故障诊断中的应用

研究基于小波变换的信号瞬变成分检测与提取方法及其在机械故障诊断中的应用 .在分析信号的连续小波变换的模极大值理论的基础上 ,指出连续小波变换系数的模与信号瞬变成分的关系 ;通过分析小波函数的性质 ,分析小波函数对信号的连续小波变换的影响 ;在信号瞬变特征的提取过程中 ,提出基于门限值的特征重建方法 .将该方法应用于齿轮箱振动信号中瞬变成分的检测与重建 .结果表明基于连续小波变换方法能有效检测到信号中的瞬变成分 ,瞬变成分的重建结果有效地表示了机械的故障状态 .     

汽轮机故障诊断中的信息熵融合

在汽轮机轴系振动故障模拟试验的基础上,对大量故障模拟试验数据进行计算,建立了典型故障的4种信息熵样本.采用概率神经网络对故障信号的4种信息熵特征进行融合研究,并将融合结果与最小距离分类器的分类效果进行了对照分析.研究表明,概率神经网络可实现对训练样本100%的正确识别率,对"陌生"样本的正确识别率也超过80%,其识别效果远远超过最小距离分类器.可见,概率神经网络综合了贝叶斯分类器和神经网络的优势,在汽轮机故障模式分类方面具有明显的优势,利用概率神经网络融合信号的信息熵特征实现汽轮机轴系故障模式识别是一种可行有效的方法.     

水轮发电机组故障诊断模糊专家系统研究

针对水轮发电机组故障原因与症兆之间的复杂关系,充分利用综合监测数据和领域专家的经验知识,采用数据驱动和基于知识的目标驱动控制的正反向推理方法进行诊断.研究了基于数据库管理系统的模糊知识库设计,为知识库的建立、维护、扩充和完善提供了一种实用方法.研究了模糊推理算法,以加权模糊推理进行多种信息的融合,解决了故障诊断中不确定性问题的求解.建立了水轮发电机组故障诊断模糊专家系统.诊断实例结果表明,该系统推理效率高,可信度好,满足了水轮机组故障诊断的有效性和实用性要求.