稀土溶剂萃取分离过程的故障监测与诊断专家系统REMD

应用专家系统开发工具,以Ｐ５０７－ＨＣＩ－煤油体系分离镨钕为例,首次开发了稀土溶剂萃取分离过程的故障监测与诊断专家系统ＲＥＭＤ。该系统可对分离过程进行日常监测及故障诊断,并能迅速指出故障原因及修复调整的办法,以指导生产实践,确保产品的质量和产量。在实践中经过了考证。     

地质雷达在隧道健康诊断中的应用

为了诊断运营隧道病害的程度，评价隧道的安全状况，分析了造成隧道衬砌背部存在缺陷的原因。阐述了采用地质雷达对隧道衬砌质量进行无损检测的原理及方法，井对某公路隧道进行了健康诊断。地质雷达探测结果表明：隧道衬砌背后出现的空洞都是孤立的，拱顶和拱腰的空洞总长占隧道总长的9％，隧道除拱顶衬砌厚度有4％小于设计值外，其余各部位衬砌厚度均大于设计值。对地质雷达探测结果采用钻孔法进行验证，其结果相吻合。利用检测结果评价该隧道衬砌结构安全等级，结果为B级。     

基于Web技术的多级智能监测及诊断体系结构术

针对制造设备及系统的监测与故障诊断技术日趋智能化、开放和网络化的特点,提出了一个面向制造系统的基于Web服务/SOAP和对象Web的多级多主体监测及诊断体系结构,并提出了其中的Web使能机器诊断主体(eMDA)、Web使能过程诊断主体(ePDA)和信号分析诊断主体(SDA)的模块结构.所提出的网络化多级监测及诊断体系结构具有模块化、可重用和可裁减的特点,能满足Internet和Intranet环境下实时和信息集成的要求,并允许分步骤构建柔性的远程监测及故障诊断系统.     

基于神经网络的传感器故障监测与诊断方法研究

提出了一种基于神经网络的传感器故障监测与诊断的新方法。该方法先用BP网络的预测输出和传感器实际输出之差来判断传感器是否发生了故障，然后用函数型连接神经网络模拟传感器的输出特性函数，通过计算神经元连接权值的变化，确定传感器哪个输出特性参数发生了变化，最终推断传感器发生了哪一类故障。该方法的特点是只需要知道一个传感器的信息。电阻应变式力传感器故障诊断实验结果证明了该方法的实用性，为传感器故障监测与诊断提供了一条新途径。     

基于虚拟仪器的汽车远程故障诊断系统的研究

把虚拟仪器和网络技术引入到故障诊断，使故障诊断与计算机网络技术和虚拟仪器技术相结合．提出了一个基于虚拟仪器技术的远程故障诊断系统模型，设计了数据采集端，介绍了基于虚拟仪器和Internet的远程控制问题的开发过程，并对系统的基本功能进行了描述．     

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。     

太阳能相变蓄热双水箱热泵自控系统性能

针对太阳能热泵系统集热效率和COP不高的问题,提出了3种太阳能双水箱系统设计方案,基于其中一种方案设计了自控系统并搭建了实验台,研究了不同运行工况对系统集热效率和COP的影响.实验结果和理论分析表明:集热效率比COP更能反映系统运行效果.在合适的控制参数下,双水箱联合运行的集热效率与相变水箱单独运行情况基本相同,前者高效集热时间为上午8点到下午4点,后者集热时间集中在中午.与普通水箱单独运行相比,两者的集热效率由0.64增加到0.94以上,COP由2.32增大到5.00以上.     

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.     

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。     

浅议多媒体教室的建设和管理

随着现代教育技术的发展，多媒体辅助教学越来越受到老师的欢迎，因而多媒体教室的建设和管理也越来越受到重视，多媒体教室的建设必须科学规范，管理必须立章建制、责任到人．