便携式机械设备现场动态分析系统研究

研究并开发了用于机械设备现场故障诊断的便携式动态分析系统．文中对系统的硬件及软件技术进行了详细的描述．该系统体积小、重量轻、操作简便、诊断与分析功能强，适合于电力、石化、矿山、冶金等工矿企业的机械设备故障诊断及动态分析应用     

灰色 AB_0型关联分析故障诊断方法与模糊诊断方法的比较

提出了AB_0型关联度分析的基本思想,给出了AB_0型关联度的计算公式及其分析过程与步骤,并就其有关的主要概念、基本特点、方法原理、实现过程、适用范围及应用前景等方面与模糊诊断方法进行了分析比较.最后通过实际诊断算例结果的对比,提出了作者自己的观点与体会.     

全状态数字化建模及其在水电机组维护中的应用

为了减少停机时间和维修费用,水电厂正在逐步从计划检修向状态检修过渡。为了满足状态检修的需要,在三维动态建模技术和分布式物理图网建模技术的基础上提出了水电机组全状态数字化建模的概念并分析了其建模基础、建模步骤、关键技术及建模目标。以水轮机调速系统摇摆式主接力器为例详细描述了全状态数字化建模的实现方法及其在水电机组维护域中的应用情况。全状态数字化模型的实现和应用将促进水电设备运行-维护-管理自动化水平的发展和提高。     

Combination Method of Principal Vector Machine for On-line Process Monitoring and Fault Diagnosis

On-line monitoring and fault diagnosis of chemical process is extremely important for operation safety and product quality. Principal component analysis （PCA） has been widely used in multivariate statistical process monitoring for its ability to reduce processes dimensions. PCA and other statistical techniques, however, have difficulties in differentiating faults correctly in complex chemical process. Support vector machine （SVM） is a novel approach based on statistical learning theory, which has emerged for feature identification and classification. In this paper, an integrated method is applied for process monitoring and fault diagnosis, which combines PCA for fault feature extraction and multiple SVMs for identification of different fault sources. This approach is verified and illustrated on the Tennessee Eastman benchmark process as a case study. Results show that the proposed PCA-SVMs method has good diagnosis capability and overall diagnosis correctness rate.     

运用树木活力度进行城市生态环境质量评价初探--以吉林市为例

以往生态环境质量评价中，通常采用单一的环境指标，难以全面综合的反应城市生态环境质量状况，本文提出了“树木活力度”这一新的综合生态指标，并结合实际，对运用这一指标进行城市生态环境质量评价的方法、原理进行了初步探讨。     

Application of Rough Set Theory in Fault Diagnostic Rules Acquisition

Rough set theory is a new mathematical tool to deal with vagneness and uncertainty. But original rough sets theory only generates deterministic rules and deals with data sets in which there is no noise. The variable precision rough set model （VPRSM） is presented to handle uncertain and noisy information. A method based on VPRSM is proposed to apply to fault diagnosis feature extraction and rules acquisition for industrial applications. An example for fault diagnosis of rotary machinery is given to show that the method is very effective.     

测井资料定量识别河流储层建筑结构要素

针对高含水开发阶段地下河流相储层内部建筑结构分析难度大、非均质性突出的问题,在岩心、露头、钻井、测井资料分析的基础上,以孤岛油田中一区馆（5＋6）辫状河储层为例,运用M iall结构要素分析法,对储层建筑结构要素类型进行了划分,并从测井曲线提取反映结构要素的多个特征参数,进行主成分分析,建立结构要素模糊识别模型,最终编成软件,进行全区实际资料处理。结果表明,目的储层可划分为6级层次界面、11种岩石相类型、4种建筑结构要素,其中4级界面限定的成因砂体为研究的基本单位。该软件能准确识别地下储层结构要素类型,处理速度快,实用性强。采用该软件对储层内部纵、横方向延伸进行识别,可有效地追索建筑结构的横向变化、砂体的叠置迁移,从而预测河流沉积砂体的复杂分布规律和储层非均质性,指导剩余油开发。     

机器故障诊断模糊分类规则的归纳学习

机器状态的有效监控是机器安全运行,提高系统生产效率的重要途径,由于环境的复杂性与不确定性,现有机器故障诊断系统的可靠性还不能满足应用要求,为此近来年发展了模糊诊断技术,对于模糊系统而言,其关键问题在于如何获得解决具体问题的模糊知识或规则,为此提出了一种被称为模糊归纳学习的学习方法,并利用模糊信息熵概念建立了从不确定信息数据中归纳模糊规则的学习准则,实验结果表明,利用所提出的模糊归纳学习方法所获得的模糊规则能不确定怀数据进行有效分类,从而能有效地提高机器故障诊断系统的与可靠性。     

贝叶斯网络在可靠性分析中的应用

针对故障树分析方法在可靠性分析中的局限性,研究了贝叶斯网络在可靠性分析中的应用,给出了故障树向贝叶斯网络转化的方法,以及基于贝叶斯网络求解顶事件发生概率、最小路集、最小割集和底事件重要度的算法.最后对大亚湾核电站紧急停堆失效进行了分析,并与故障树分析的结果进行了比较,结果表明,基于贝叶斯网络的建模分析方法可以得到更丰富的信息.