基于信息融合技术的电机故障诊断

为了能够从多方面反映电机系统状态,实现对电机故障模式的自动识别与准确诊断,将信息融合技术与神经网络相结合,建立电机故障诊断系统。在数据融合级上,将故障特征量进行分类处理,然后,采用多层神经网络进行故障特征级融合与电机故障的局部诊断,获得彼此独立的证据,再运用DempserShafer(D-S)证据理论融合算法对各证据进行融合,最终,实现对电机故障的准确诊断。诊断测试试验证明:该诊断系统提高了电机故障诊断的精度,并能满足诊断的实时性要求。     

智能随机TBFL方法

测试集测试结果对程序错误定位算法（testing-basedfaultlocalization,TBFL）没有考虑到程序和测试用例集本身的信息,而智能随机TBFL方法,则是利用随机理论将测试员、程序员关于测试用例和程序的先验知识和测试结果信息结合起来,去定位程序的错误语句．智能TBFL算法主要从人类处理信息的通常过程着眼,把测试员交给开发人员的测试结果（主要是用例是否失败和用例覆盖语句情况）分两个层次处理,首先构造执行矩阵曰,利用程序先验分布计算测试集捕获错误的能力等级分布,它相当于人类处理信息首先考察信息的正确性和重要性这一事实;其次构造功效矩阵F,利用前述的测试集能力分布计算程序语句出错可能性的等级分布,它相当于人类处理信息时挖掘信息内涵并对信息加以综合从而做出正确判断这一事实．因此文中提出的算法称之为智能算法,它在理论上是可信的．根据文中所提出的两个有关不同TBFL算法比较标准,并在一些实例上把智能算法与其他一些传统错误定位方法进行对比,发现智能算法的功效比较满意．     

南四湖—北五湖地区断裂构造的多源信息解析

为查明山东南四湖—北五湖地区断裂构造之间的关系 ,通过 MSS,TM遥感图像及重、磁异常等值线图的复合处理 ,对该地区的断裂特征进行了综合分析。结果表明 :南四湖—北五湖地区的断裂构造呈燕山期及其以前形成的东西向、南北向断裂和现代活动型的北西、北东向断裂组成的立体结构 ;现代活动型断裂在遥感图像上的线性影像与深部受力构造面的物质磁性变化密切相关。这一研究为该地区煤炭资源的勘探与开发 ,以及地震预报研究提供了依据。     

基于经验模式分解的包络解调技术及其应用

提出了一种新的调制信号解调分析技术,来抑制传统的包络解调方法中经常出现的无意义的频率成分.首先,对复杂的振动信号进行经验模式分解,得到若干个基本模式分量,再对包含调制信号的基本模式分量进行包络分析以提取故障信息.该方法利用经验模式分解来实现故障信息的有效分离,从而提高了诊断信号的信噪比.利用该方法对某齿轮箱轴承座振动信号进行经验模式分解,进而解调出高速轴转频这一调制频率,准确地诊断出该故障是由齿轮轴不对中所引起的,通过针对性的维修后,消除了故障,从而验证了该方法的有效性.     

断陷盆地“不对称”火山岩喷发特征与有利储层主控因素探讨

通过大量钻井资料及地震资料的对比研究, 建立松辽盆地不对称火山岩喷发模式, 指出火山岩在断层高部位向低洼区流动, 高部位一翼延伸规模小, 低洼区延伸规模大。在对全区257口钻遇火山岩探井统计的基础上, 明确了火石岭组和营城组火山岩的分布规律, 认为酸性火山岩是优势储层岩类; 火山岩岩相控制优质储层的分布, 近火山口不对称的酸性爆发相为火山岩有利储层发育相带; 裂缝是深部流体运移的重要通道, 能改善渗透条件, 促使次生孔隙发育, 是高产气藏形成的关键, 高角度裂缝和溶蚀孔隙组合带是火山岩储层发育的有利区带。此外, 建设性的成岩表生作用是优质储层形成不可忽视的因素。     

有杆抽油系统故障递阶诊断的故障分辨研究

有杆抽油系统工况极其恶劣,发生故障的概率较高。针对有杆抽油系统的特点及其故障诊断目前存在的问
题,提出基于示功图的有杆抽油系统故障递阶诊断法,该方法分为故障分辨和故障识别两个阶段,即首先在故障分辨
阶段根据正常（或平稳状态）样本的统计规律把示功图分为故障类和非故障类;然后采用基于示功图的有杆抽油系统
故障识别的搜索树方法,对故障样本进行故障类型的识别。它提高了故障诊断系统的故障诊断性能,且不需要建立和
求解有杆抽油系统力学模型,也不存在训练集问题,并能反映出有杆抽油系统自身的基本特征。故障分辨过程包括：
在训练阶段,t 检验剔除异常数据后,通过X2拟合优度检验确定样本的随机分布形式及其参数,进而计算出正常区域
和故障区域;在分辨阶段,根据测试样本是否有特征量落入故障区域来判断其分类。实例表明故障分辨过程能从大量
的数据中筛选出故障样本,分辨的正确率比较高;训练样本的统计规律能反映油井实时的生产状况。     

结合专家知识改进BP网络在故障诊断中的应用

针对BP网络利用知识和表达知识的方式单一，忽略专家知识的缺点，提出了一种结合专家知识的改进BP网络，并应用于故障诊断。它分别利用了神经网络和专家系统的优点，利用专家系统和BP网络的结合来取长补短。实例结果表明，该算法学习收敛较快，故障识别效果也优于标准BP网络。     

嵌入式旋转机械状态监控与故障诊断系统研究

从实现具有自监控、自诊断能力的智能化机械设备的角度,系统介绍了面向Internet的、具有远程监控、诊断、维护和升级能力的嵌入式旋转机械智能状态监控与故障诊断系统的实现技术.该系统采用数字信号处理器(DSP)及嵌入式计算机,实时检测并存储设备运行的转速、振动等信息,由DSP进行故障信号处理和特征分析,并通过自定制的嵌入式Linux操作系统实现了面向Internet的远程软件升级和系统维护,其内嵌的基于移动代理的嵌入式诊断软件可以通过局域网或Internet与远程故障诊断中心自动交互诊断信息,实现协同诊断,有效地提高了设备状态监控与故障诊断系统的智能化水平.     

基于BP神经网络的电机转子故障诊断的研究

介绍了一种基于 BP算法的神经网络在电机转子常见故障诊断中的应用。首先利用测振传感器获得转子的振动信息 ,然后用 FFT分析 ,将振动信号的频谱分析作为神经网络的训练样本。通过选择足够的故障样本来训练神经网络 ,将代表故障的信息输入训练好的神经网络后 ,由输出结果就可以判断发生的故障种类。     

西江南半地堑晚期断裂系统基本特征及其控藏作用

 本文利用地震资料的构造解释和断裂系统的几何学、运动学对西江南半地堑晚期断裂的基本特征进行研究.研究表明,西江南半地堑晚期断裂是在NWW—SEE向张扭应力场作用下发生简单剪切右旋走滑变形形成和发育的.剖面上以负花状构造样式为主;平面上,主要呈NWW走向,断裂组合样式多样,包括平行式、交叉式、斜列式和羽状断层;断裂分布呈现明显分区特征,即晚期断裂主要分布在半地堑的南侧.结合圈闭定型期、油气充注史与晚期断裂活动的相关研究,晚期断裂系统对研究区控藏作用主要体现在3个方面：断裂控圈,即晚期断裂控制了新近系构造圈闭的形成及分布;部分断至古近系文昌组烃源岩内部甚至基底的晚期断裂和长期断裂一起构建了本区垂向优势运移通道,其它晚期断裂对早期油藏的二次调整、油气再运移及再聚集起重要的控制作用;主活动期后晚期断裂较好的侧向封闭性有效地控制了新近系油藏的最终聚集及分布.