简介：针对复杂设备故障的复杂性和不确定性等特点，以起重设备为研究对象，提出了一种基于多Agent的混合智能故障诊断模型，并构建了模型的诊断工作过程及每一功能Agent的内部结构和功能。模型根据各子系统并行感知外界环境，动态地组建Agent诊断组，共同完成诊断任务。最后，通过实例验证了模型的有效性。该模型在某企业的设备远程维护平台应用中，能快速、准确地进行故障成因分析，并给出合理的决策意见，提高了设备的安全运行效率。

简介：本文介绍了滚动轴承的故障形式及检测方法，着重介绍了共振解调法在滚动轴承故障诊断中的应用。

简介：修理电子显示设备的关键在于准确迅速地判断故障。因此,掌握好一些常规的检修方法和检修程序是非常必要的。下面对常用方法"问、观、闻、听、触、击"六种基本的故障诊断技巧作一介绍。1问即询问用户,通过维修人员与用户的对话来"挖"出故障点。其询问的内容有:设备在什么条件下发生故障的现象,故障出现的

简介：从诊断故障这一基准点出发，找出主机摇控系统故障诊断方法。

简介：汽车发电机作为汽车电源系统的主要电源,其作用主要是在汽车发动机正常运转时,发电机中三相绕阻所产生的三相交流电动势经二极管整流后,输出直流电,向汽车上除起动机外的所有的用电设备供电,并向蓄电池充电。发电机作为汽车的一个重要部件,发生故障直接影响汽车的正常运行。常见故障有不发电,输出电压过小或过大,输出不稳及异响等。

简介：在系统分析HAZOP(hazardandoperability)研究流程的基础上,介绍了具有模糊色的Petri网故障诊断建模方法,该方法可以有效地表示模糊信息.为构建基于知识库的专家系统,提出了一种有效集成HAZOP分析与故障诊断的知识库结构;基于具有模糊色的Petri网建模方法,提出了一种面向在线HAZOP分析和在线故障诊断的知识表示方式,该方式奠定了自动HAZOP分析和故障诊断集成的技术基础.

简介：基于随机共振理论，结合包络解调分析研究微弱低频幅值调制信号的增强与提取，并应用于低速重载齿轮的故障诊断。先将低频幅值调制信号输入到双稳非线性系统，运用信号自含噪声或外加噪声，实现随机共振现象，然后再进行包络解调分析。对模拟调幅信号和实测低速重载齿轮箱振动信号的分析结果，证实所提出方法的有效性和优越性。

简介：从机械故障诊断的角度,讨论了高阶谱分析方法提取故障信息的能力.利用高阶谱方法分析了两种典型的机械故障,结果显示,高阶谱分析比传统的信号处理方法(如基于FFT的频谱分析)能更有效提取故障征兆.

简介：紫外成像技术具有测试距离远、不需停电、可连续测试等优点,在电力设备外绝缘故障检测中得到了广泛应用。但由于紫外信号无法穿透设备外壳,因此目前对于设备内绝缘的紫外诊断手段尚缺乏研究。本文将传统试验技术与最新紫外检测手段相结合,在使用传统方法进行设备绝缘状态评估的基础上结合设备内部不同放电程度的紫外图谱对缺陷情况进行诊断,取得了很好的效果,扩展了紫外成像技术在电力设备故障诊断中的应用。

简介：在发动机农度分析基础上应用分形理论讨论了康明斯发动机数据的分形结构，为发动机的故障诊断提供了一种新的分析方法．

简介：为了研究供热管网泄漏检测策略,利用图论理论构建了一个基于空间管网的泄漏工况水力计算数学模型,得出节点泄漏和管段泄漏工况下管网各点的压力变化情况.然后,采用人工神经网络方法建立了一个基于BP神经网络的供热管网泄漏诊断系统.该诊断系统可根据管网中压力监测点的压力变化定位泄漏管段,实现对泄漏点位置的初步估计.最后,通过实例验证了该方法的有效性.实验结果表明,这种诊断系统对泄漏管段的预测准确率达到100%.

简介：针对数据挖掘算法中的聚类算法在聚类不规格形状数据点分布的处理难题，对基于密度梯度的聚类算法进行了研究。通过分析数据样本及其周边的点密度变化情况，选择沿密度变化大的方向寻找不动点，从而获取原始聚类中心，再利用类间边界点的分布情况对小类进行合并。阐述了基于密度梯度的聚类算法以及应用此算法进行电信行业客户细分的方法、步骤和案例。

简介：故障诊断是无线传感器网络（WSN）可靠运行的保证。针对WSN特点及故障诊断需求，文章提出一种基于克隆选择机理的无线传感网络故障诊断算法。该算法结合集中式算法和分布式算法，后台管理节点执行分簇算法和优化免疫算法训练和更新抗体库，簇头节点利用小包波法收集普通节点的状态特征、执行故障检测和分类。实验仿真表明：该算法在历史数据较少的情况下，诊断准确率较高，效率好，硬件资源开销小，并具有自学习特征。

简介：为提高大型铝型材挤压机的管理水平,以55MN挤压机为对象,研究基于OPC的铝挤压机状态监测及故障诊断系统。根据挤压机控制器S7-400PLC的重要状态变量和故障变量,编辑OPC条目符号,加载到SimaticNetOPC服务器地址空间中。PC机基于VB.Net和RsiOPCAuto建立OPC客户端,实时访问OPC服务器的条目符号,实现状态监测及故障诊断,通过GSM短信终端将重要故障通知管理人员。管理人员通过局域网监控挤压机运行状态,通过GSM短信远程了解挤压机的工作状态及故障报警情况。研究表明,基于该系统,管理人员可以及时有效掌握挤压机的运行状态和故障状态,从而降低设备故障率,减少停机时间。

简介：针对5G系统多用户场景中由于每个用户设备的业务数据包长度、传输延时及信道环境不同导致的用户无法公平获得传输机会,本文提出了基于改进k-means机器学习算法,能够在不同条件的用户设备当中智能选择用户设备进行调度,在保证每个用户设备业务服务质量的同时,又能兼顾到公平性。

简介：针对传统的单核SVM已经无法满足多个不同数据源的复杂问题，提出了支持向量机多核学习的改进方法。多核支持向量机的学习能力、泛化能力、决策能力在很大程度上取决于参数的选择以及多核权值系数的优化。对此，本文使用遗传算法对多核权值系数寻优，设计多核支持向量机故障诊断系统，此系统在某型飞机的垂直陀螺故障诊断中进行了验证，验证分别利用单核支持向量机和多核支持向量机分类精度对比，结果表明遗传算法寻优得到的权值系数使多核支持向量机分类精度明显提高。

简介：该研究中以小波包分析法为系统网络，较好的处理了用电故障信号富含的频率（高频、低频）关系，使得故障信号更加准确，改善了传统系统智能水平低下等问题。

简介：介绍了一种一般情况下的C4．5数据挖掘算法的优化方法。原来的C4．5算法在计算属性信息增益率时需要大量用到对数运算，而优化后的C4．5算法计算属性信息增益率时只需用到加减乘除运算，在实现时不用频繁调用时数函数，优化后的算法不会改变属性信息增益率的排序，不改变生成的决策树。改进后的算法能做到在不改变准确率和不增加空间复杂度的情况下，减少时间复杂度，提高了决策树生成效率。

简介：Q：理解大脑对于理解深度学习来说有多重要？反过来呢？A：就像许多早期从事神经网络研究的人（包括我的同事GeoffHinton和YannLeCun）一样,我相信,当我们思考我们对于大脑已经知道了什么的时候,我们会有不错的机会来从中学习一些对于搭建AI来说有用的东西,并且这一点随着神经科学家们收集了越来越多的大脑数据而变得越来越确定。

简介：建造了实现高压输电线路故障诊断的两种联想记忆神经网络的模型结构并提出了提高其容错能力的有效方法．对于FNN，提出“伪吸引域”的概念以人为扩大样本吸收域，在不降低网络效率的前提下大大提高了网络的容错性能；对于BAM－NN，提出增加冗余神经元来提高网络的记忆能力和容错性能，但该措施增加了网络的复杂度，降低了网络的效率．仿真结果表明，本文构造的两种联想记忆NN都能正确识别故障，且对干扰输入信息序列有相当的容错能力，而FNN则是解决电力系统故障诊断问题的一个更加简便而且有效的方法．