基于LabVIEW的刀具故障诊断系统

在LabVIEW环境下通过调用MATLAB工具包开发系统平台实现刀具的故障诊断。     

基于Internet的汽车检测线远程故障诊断系统

现代机动车安全性能检测线是综合了通信，电子，自动控制，信号处理和计算机等先进技术的复杂测控系统，因此需在其工作时适时地对其各种状态进行监测。基于Internet的机动车安全性能检测线远程监测系统的解决方案。本讨论了以Web数据库和Socket技术来实现本方案的具体步骤。     

故障诊断专家系统中的模糊推理方法

分析了在构造机械加工故障诊断专家系统时领域知识的不确定性，认为国在故障诊断领域，专家的思维逻辑以及大部分领域知识反映的事物的模糊性而不是随机性，由此提出了基于模糊集理论的模糊诊断方法。利用隶属度和模糊综合评判的概念和方法有效地处理了领域知识描述和诊断推理中的不确定性问题，指出了在模糊推理模型中，模糊诊断权矩阵是专家诊断知识和诊断经验的集中体现，并且给出了确定初始诊断权矩阵的方法。     

旋翼变距拉杆关节轴承磨损故障特征及磨损程度识别

在旋翼故障试验台上设置不同程度的变距拉杆关节轴承磨损故障,分别测量其引起的机体振动信号,通过频谱分析技术提取该类故障的机体振动特征。取故障信号频谱分量作为训练和测试样本,利用径向基神经网络的良好逼近能力,实现了仅用机体振动信号来识别变距拉杆关节轴承磨损程度,识别平均误差小于10%。该诊断方法简捷可行,为进一步开发旋翼状态监测与故障诊断系统提供技术基础。     

竖炉焙烧过程智能故障诊断系统

针对赤铁矿石竖炉焙烧过程故障诊断问题,将专家系统、神经网络与案例推理技术相结合,提出了由故障预报、质量监督、故障分析与处理模块构成的竖炉焙烧过程智能故障诊断系统。讨论了系统的体系结构、功能及实现方法,并成功应用于中国最大的赤铁矿选矿厂的竖炉焙烧过程。经过现场运行,故障诊断准确率达到90%,设备运转率提高了2．98%。工业应用结果表明,本文提出的智能故障诊断系统对竖炉焙烧这类复杂工业过程的故障诊断可行。     

航空发动机磨损故障的智能融合诊断

运用了4种最常用的滑油分析技术——铁谱分析、光谱分析、颗粒计数分析及理化指标分析，同时结合发动机试车台监测数据，提出了运用神经网络和D—S证据理论对发动机试车状态进行融合诊断的方法。首先依据各种分析方法的标准磨损界限值，将原始数据进行了预处理，转换成故障征兆的布尔值；其次，建立了各子神经网络的拓扑结构。并依据专家经验建立各子系统的输入征兆与故障论域的映射关系，由此获得了各子神经网络的训练样本，对各网络成功训练后。利用神经网络实现各子网络的诊断并得到了中间诊断结果；然后，将每种方法的神经网络诊断结果作为各故障模式的基本概率分配值，利用改进的D—S证据理论。实现了对神经网络诊断结果的融合，由此获得了最终的融合诊断结果，最后，通过算例证明了该方法的有效性。     

润扬悬索桥动力特性的特征提取与重构

当前大型桥梁在线健康监测与损伤识别中主要采用基于结构模态参数的方法,该类方法存在固有缺陷。结构的频响函数包含了更丰富的结构动力信息,但数据量大、冗余度高,不利于工程应用。本文采用主元分析方法,对结构频响函数进行空间变换,得到的主元向量可在最小均方意义下提取数据的主要分布特征,根据主元的累积贡献率,可选取较少的主元可靠重构结构的频响函数,从而使基于频响函数的在线监测在大跨桥梁结构的应用更为可行。具体针对润扬长江大桥,结合实时监测系统的测点布置,对南汊悬索桥进行了动力特性分析,根据降维后的较少主元对结构频响进行重构。误差分析结果表明,采用27或20个主元能提取润扬悬索桥的主要动力特征,重构误差的均方值分别为0.0097和0.0134。     

基于CBR的远程发动机孔探评估专家系统

本文研究了一种基于CBR的孔探图像的航空发动机内部损伤远程评估专家系统,该系统将典型的损伤图像及其相应的维修决策作为案例,并存储于服务器案例库中,对于客户端所提交的孔探图像及相关数据,利用基于文本或基于案例检索方法,在案例中检索出相似案例,作为损伤评估的辅助决策依据,及时有效地制定出发动机的维修决策。本文给出了发动机内部损伤远程评估专家系统流程图,详细研究了该图象分析系统的建立与实现。     

一类不确定非线性系统的故障诊断方法

提出一种基于观测器的残差生成器方法来达到对一类多输入多输出非线性不确定系统进行故障分离的目的。通过对待监测故障引入适当的假设,同时假定不确定性满足Lipschitz条件,设计了一种残差信号来完成故障诊断,设计过程应用了高增益观测器和自适应故障诊断观测器方法,同时不需要借助线性逼近方法。最后分析了该残差信号对于待监测故障的敏感性和对于不须报警的故障的不敏感性。     

基于小波分析和LSSVM的高压直流电源故障诊断

针对该电源故障样本少、专家经验不足和模式辨识困难的特点,提出了一种基于改进型最小二乘支持向量机的诊断方法,综合利用小波变换和最小二乘支持向量机在时频分析和小样本辨识领域的优点,很好地解决了高压直流电源的故障诊断问题。