基于特征生成的轴承不均衡数据故障诊断

针对实际生产中难以获得足量的故障样本数据导致训练中样本不均衡、样本不足等问题,提出了一种基于特征聚类的过采样算法,并将其与卷积神经网络相结合的滚动轴承故障诊断模型。该模型将频域信号作为模型的输入,通过卷积神经网络进行特征提取,再通过过采样技术生成新的特征数据实现数据的均衡化,将新生成的特征数据和原有特征一同输入到支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器中完成样本的分类,实现滚动轴承的故障诊断。通过对比实验,结果表明该方法可以有效解决数据不均衡的问题。     

三相SPWM逆变电源故障检测与诊断的仿真研究

该文建立了三相SPWM逆变电源的非线性的MATLAB仿真模型,通过仿真试验获得逆变电源发生开关器件断路时的数据矩阵,构造系统神经网络的学习样本,并以此训练神经网络,确定了用于三相SPWM逆变电源故障诊断的神经网络结构和参数。仿真验证试验结果表明所设计的基于人工神经网络的电力电子逆变电路的故障诊断系统是可行的。     

基于G2的飞船推进系统的故障诊断

探讨了G2的知识表示、知识库管理及实时推理.针对飞船推进系统的工程实际问题,分析了推进舱推进子系统的故障特点,采用神经-模糊系统理论对推进舱推进子系统故障模式的知识表示进行研究,提出了推进舱推进子系统故障的知识表示形式.运用G2软件平台设计了飞船推进系统的故障诊断推理机.该推理机可以实时地诊断出相应的故障模式,记录相关的故障信息,还可以对故障进行预报,以避免故障的发生.     

基于小波分析的雷达引信故障诊断和预报算法

提出了一种雷达引信故障诊断和预报的新算法。该算法利用时间序列的信息熵构造信息花费函数,以雷达引信的实测数据为基础选取好小波基,利用小波的多尺度分辨分析对雷达引信的漏脉冲进行分析,以互相关和统计算法分别建立了雷达引信正常工作和故障状态下的模型。实验结果表明,该算法能定量地分析雷达引信的工作状态,准确地预报雷达引信的故障程度。     

系统的最优诊断参数临界值和最优检测周期

综合研究一类系统的检测策略和故障诊断问题。假定系统有3种运行状态：正常、异常和故障。系统开始工作后，每隔一段随机时间对它检测一次，以便它是正常还是异常。检测结果有可能出现错误。系统处于正常和异常状态的时间分别服从参数不同的指数分布，系统的修理时间是连续型随机变量，检测间时间为任意随机变量。利用概率分析、补充变量和最优化方法，求出了系统基于可靠性的最优诊断参数临界值和最优检测周期。     

基于符号定向图(SDG)深层知识模型的定性仿真

定性仿真是系统仿真技术中的重要研究和应用方向，同时也是人工智能技术的一个重要方面。近年来，随着现代计算机技术的日新月异，使得基于符号定向图(SDG)深层知识模型的定性仿真研究和应用取得了显著进展。SDG模型能够表达复杂的因果关系，具有包容大规模潜在信息的能力，因此特别适合于过程系统危险评价(PHA)、危险识别与故障诊断。SDG模型结构简单，易于建立和修改。然而高质量的SDG模型必须采用经验数据和定量动态仿真检验和校正。采用SDG模型进行定性仿真的关键技术是高效双向推理“引擎”，由计算机软件自动完成。目前，在计算机辅助过程系统危险评价方面，SDG是最有效的方法；在过程系统故障诊断方面，其完备性较好，但诊断分辨率尚待提高。今后的研究应解决：定性仿真和定量仿真相结合；SDG自动建模；通用推理软件平台；大系统高分辨率故障诊断等问题。     

石油化工SDG故障诊断仿真试验系统

基于SDG深层知识模型的推理方法是一种完备的揭示系统故障的有效方法，石油化工的SDG故障诊断方法也是当前研究的热点问题。系统仿真技术在故障诊断系统中发挥了特殊的作用，建立用于故障诊断的仿真试验系统是必要的。本文给出了该系统的硬件和软件结构，讨论了其中的关键技术。该试验系统可用于辅助建立SDG故障诊断模型、阈值修正、案例试验、模型验证及模型简化等，并可依据国际标准对诊断系统进行系统安全整体性要求测试，包括软件可靠性试验和硬件可靠性试验。     

基于小波包能量特征的滚动轴承故障监测方法

对滚动轴承的故障特点进行分析，根据小波包变换能将信号按任意时频分辨率分解到不同频段的特性，提出了小波包能量特征的概念及算法，并给出两个仿真算例，然后将小波包能量特征与径向基函数网络相结合，提出了一种新的滚动轴承故障诊断方法，数字仿真实验证实了该方法的正确性和有效性。     

一种复杂装备远程监测与协作诊断系统框架

分析了装备保障过程中远程监测和网络协作故障诊断技术研究的必要性、意义和效益,提出了以公共对象请求代理体系结构(common object request broker architecture,CORBA)为基础的复杂装备网络化故障诊断体系的架构及其实现方案。系统采用现场总线技术组建测控子系统,实现了分布式监控;采用CORBA技术屏蔽了软硬件平台、数据库及网络协议上的异构性,并融入智能代理技术使之进一步具有监测诊断的智能性和自主性;采用KIF实现了知识的共享和重用;采用移动计算技术提高了计算效率。整个系统具有经济、开放、安全、可靠等特点。     

基于小波包和Elman神经网络的螺杆泵井故障诊断

在螺杆泵井故障诊断技术中,有功功率信号最能全面反映螺杆泵井的泵况。提出一种基于小波包分析结合Elman神经网络的故障诊断方法,该方法采用小波包对螺杆泵有功功率信号进行消噪滤波,将不同频段的故障信号进行3层db4小波包分解,根据各频段功率谱的变化提取故障特征,应用Elman神经网络进行识别。利用Matlab仿真,结果表明,该方法能有效提高螺杆泵井的故障诊断准确性。