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。     

倒频谱分析在齿轮故障诊断中的应用

齿轮传动的动态性能和许多因素有关,情况是非常复杂的.本文分析了齿轮传动的频率特性和它所产生的频率和幅值调制信号.利用倒频谱技术可以区分齿轮箱中不同转速的齿轮所产生的振动信号;同时倒频谱不会受信号传递通道和相位所影响.因此倒频谱是分析齿轮缺陷的有效工具.本文并介绍了作者研制的倒频谱分析软件.     

多重分形去趋势波动分析的振动信号故障诊断

针对基于配分函数的多重分形分析不利于局部标度特性突显的问题,把多重分形去趋势波动分析(MF-DFA)方法引入到振动诊断领域,提出对振动信号进行多重分形谱参数(|B|,α0,Δα和Δf)故障特征分析,并将α0用于故障诊断.首先分析了振动信号的多重分形特性;然后提取振动信号的4种多重分形谱参数特征,并进行了比较;最后用支持向量机算法实现振动故障诊断.研究表明:去除趋势后,振动信号的波动呈现显著多重分形特征,正常状态振动信号的α0明显大于故障状态,而振动信号的|B|,Δα和Δf特征变化规律则不明显;α0作为故障特征量,能有效地区分正常状态与故障状态,有效实现了振动故障诊断.     

神经网络的多故障诊断层次模型研究

人工神经网络已成功应用到实际的故障诊断系统中，但大多主要用于单故障诊断情形。实际应用中，多故障同时出现的情况却普遍存在。基于神经网络的方法，构造了一种用于既能诊断单故障，又能诊断多故障的模型。通过实例与传统的诊断模型进行对比，说明了所提出诊断模型的可行性和有效性。     

基于Web的故障诊断技术的实现

介绍基于Web的故障诊断系统的结构及其故障诊断方法，并利用ASP和MATLAB技术实现在线诊断的方法，利用LabVIEW的DataSocket技术实现网络诊断的方法，以及如何用Visual C＋＋设计COM组件实现基于Web的故障诊断方法。最后对三种网络故障诊断方法进行了比较。     

基于PSO的支持向量机多元控制图均值偏移诊断模型

为了诊断多元控制图发出的报警信号是由哪一个或者哪些变量组合发生均值偏移引起的,提出了基于粒子群优化（PSO）算法的支持向量机（SVM）多元控制图均值偏移诊断模型．模型中使用丁。控制图对多元过程进行控制,在假设过程方差．协方差矩阵保持不变的前提下,根据不同的均值偏移模式,产生SVM训练数据集和测试数据集,用Ps0对SVM的参数进行优化,最终得到优化的SVM模型．结果表明,基于粒子群优化算法的支持向量机模型（SVM．PSO）比基于SVM和基于神经网络（ANN）模型的分类能力更强,分类准确率超过85％．     

黄河干流河川径流量变化特性的分析

本文利用清代峡口、万锦滩志桩记载的涨水尺寸资料,把上游青铜峡站、中游陕县站的年径流量资料系列延长至278年和236年.对长系列资料分析表明,黄河干流天然径流量多年变化有着明显的丰、枯循环周期变化,其周期长度并不稳定;上游青铜峡站与中游陕县站天然量的多年变化基本对应,但也不完全对应.对黄河干流天然径流量系列代表性分析表明,上游与中下游应分开进行,青铜峡站天然径流量系列长度不少于83年;陕县站天然径流量系列长度不少于70年,其均值变化基本趋于稳定.陕县站连续11年枯水段在236年系列中出现频次为3次;据近几年资料分析,1990～2000年枯水段到2002年还没有结束.     

基于BP网络的飞机燃油系统故障诊断方法研究

对于飞机燃油系统故障诊断问题,提出了一种利用BP神经网络进行飞机燃油系统故障诊断的新方法。通过设计飞机燃油系统层次分类诊断模型,构建了专家系统知识库和推理机,利用CB工具开发了飞机燃油神经网络故障诊断专家系统。仿真结果表明,该系统很好地发挥了专家系统的智能性,能够快速准确地诊断出燃油系统的故障,完全适合于飞机燃油系统的故障诊断。     

小波分析在旋转机械故障诊断中的应用

简述小波分析的数学原理和小波分析在故障诊断中的应用机理，并以透平压缩机组为例，分析了小皮分析在故障诊断中的应用。用小波进行信号降噪的方法是，先对机组轴承径向报动信号进行处理后再进行特征提取，使故障诊断过程变得容易，很好地保存了瞬态信号的尖峰和突变部分。     

基于RBF神经网络的非线性系统故障诊断

针对一类含模型不确定性的非线性系统,提出了具有强鲁棒性和高灵敏度的在线故障检测与诊断方法.其中,系统只有输入、输出可检测,故障是关于输入和状态的非线性函数.非线性在线估计器用于估计系统不确定部分,同时监视系统是否发生故障,估计故障的大小.仿真结果表明,故障诊断算法稳定.