地铁车门故障诊断专家系统软件设计

本系统将专业技术人员的知识和经验与现代计算机技术进行结合,设计并开发能实际用于地铁故障诊断的专家系统,将抽象的专业知识和经验有效的推广和应用在实际问题中,可应用于地铁检修人员的日常检修工作,协助检修人员快速定位及查找故障原因并给出相应的维修建议,提高检修效率。同时,适用于维保部门人员的管理工作,建立地铁车辆故障信息及检修信息数据库,对维保部门人员日后制定及优化相关维修计划具有重要的意义。     

一种基于解调技术的电机故障诊断方法

本文针对电机故障诊断提出了一种解调方法。首先,对复杂信号进行经验模式分解,得到若干个本征分量,再对包含调制信号的本征分量进行包络解调以提取故障信息。该方法可实现故障信息的有效分离,提高了诊断信号的信噪比,为基于信号分析的故障诊断提供了一种可行的途径。     

基于神经网络的三电平逆变器故障诊断研究

本文在分析三电平逆变器主电路的故障类型基础上,利用BP神经网络设计三电平逆变器故障诊断方法 ,即采用三层BP网络对三电平逆变器的非典型故障进行诊断,设计并构建了三电平逆变器实验平台,在该平台上模拟三电平逆变器主电路功率开关管的各种故障,验证了基于BP神经网络的故障诊断方法的可行性和正确性。     

煤矿机械齿轮和轴承故障诊断研究

煤矿机械齿轮和轴承故障诊断技术不仅要研究故障的类别及故障机理,还要研究故障诊断的方法 ,这也是故障诊断中最重要的一点。煤矿机械齿轮和轴承故障诊断的过程是一个极其复杂的过程,在诊断过程中需要利用很多的方法,即多种方法融合并用,不可能是单独的使用某一种方法。所以说,必须从各种学科中广泛探求有利于故障诊断的原理、方法和手段,这就使得煤矿机械齿轮和轴承故障诊断技术呈现多学科交叉这一特点。     

基于数据驱动的机车滚动轴承故障诊断的研究与探讨

本文主要探讨了基于数据驱动的机车滚动轴承的各种特征提取方法以及各类故障模式识别方法。详细比较了各种特征提取的特点以及应用范围,并指出了今后在机车滚动轴承故障诊断研究中的研究方向,为机车滚动轴承的故障诊断提供依据。     

基于G-K模糊聚类的故障诊断方法研究

本文通过引入模糊故障度的概念,提出了一种在输入输出乘积空间中利用Gustafuson-Kessel模糊聚类建立故障诊断模型的方法,该方法不仅能识别数据集中故障模式的不同形状和方向,而且具有很强噪声处理能力。     

雪佛兰科鲁兹轿车无法启动故障诊断

本文利用汽车故障诊断的基本原理和故障诊断的基本思路及基本流程,对雪佛兰科鲁兹轿车无法启动故障进行诊断分析,通过设计因果图,对故障原因进行分析,同时设计出雪佛兰科鲁兹轿车发动机无法启动故障的诊断基本流程,并最终找出故障原因,找到故障点。     

基于蚂蚁算法的故障诊断研究

本文利用旅行商问题与模拟故障诊断之间数据样本的离散特性,构建多维空间距离最优的蚂蚁算法来解决故障模式识别的问题,其计算快捷,具有一定的鲁棒性,对未知数据也能进行检测,经过实际验证效果良好。     

主分量分析和线性判别分析在分类问题中的应用

对于维数较多的研究对象,为了研究的方便,总希望先将维数降低.主分量分析(PCA)和Fisher线性判别分析(FDA)是广泛应用于模式识别各个领域的两种常用方法.本文先利用主分量分析,将原始数据维数降低,然后再利用Fisher线性判别分析将维数再次降低,得到低维的数据,实验结果表明了两种方法结合的有效性.     

混合凸集分析算法在功能磁共振数据处理中的应用

大脑是掌控人体所有活动的枢纽,哪怕是一个极小的动作,大脑也会产生大量的信息去完成。而f MRI就是致力于找出人体活动或者身体异常现象与大脑皮层各个功能区域对应关系的技术。本文的研究的对象是在已知刺激下采集到的f MRI数据。首先用MDL算法估计去噪后的数据的信源个数。然后利用混合凸集分析算法(CAM)对f MRI数据进行特征提取。CAM能够有效克服一般盲信号分离算法假设信源独立的局限性。同时,针对f MRI数据量大、维数高的特点,采用PCA对数据进行降维,然后用K-mean方法聚类,实现对CAM算法的优化,提高了CAM的运算效率。最后设计实验,比较CAM算法和ICA算法特征提取的结果。实验证明CAM算法得到较高的相关度,且能够更好的解释大脑激活区与刺激信号的对应关系。     

红外技术在电力设备故障诊断中的应用

本文论述了电力设备故障红外诊断的原理和在设备故障诊断中的重要作用,分析了高压电力设备各种内外部故障的红外热像特征和典型图谱,及影响电气设备故障红外检测诊断的有关因素,并提出了在以后的应用过程中应注重的问题。     

火控系统综合检测设备的设计

为解决坦克火控系统检测手段单一,不能同时检测多个部件的问题,本文利用适配器实时采集火控系统各部件数据,并将经过调理后的数据通过CAN总线或Zigbee无线模块送入上位机,由其完成模拟信号到数字信号的转变,最终由上位机判断信号是否异常,完成各组件的在线故障检测,从而达到判断故障所在的位置以及给出维修建议的目的。实践表明,该系统能够实时、快速、准确完成对各个功能部件的故障诊断,对提高部队装备保障能力具有重要的意义。     

三电平光伏逆变器故障诊断研究

本文通过对三电平光伏逆变器的故障类型和当前常用的故障诊断方法进行分析,将不同故障诊断方法的优劣进行对比,发现当前的故障诊断方法存在一定的缺陷;提出一种基于小波变换和极限学习机神经网络相结合的逆变器故障诊断方法,该方法可实现对三电平光伏逆变器多模式故障的诊断。通过仿真实验,验证该方法的正确性和有效性。     

2013款科鲁兹自动空调不制冷故障诊断分析

本文针对雪弗兰科鲁兹自动空调不制冷的故障进行诊断分析。空调不制冷的原因有很多方面,基于汽车空调制冷系统是一个独立的工作系统,但他又不是汽车上单独存在的个体,所以在进行空调制冷系统不制冷故障诊断分析时,也要考虑到汽车其他系统对汽车空调制冷系统工作的影响。本文第一部分介绍了科鲁兹自动空调简单的工作原理;第二部分介绍了科鲁兹自动空调不制冷故障产生的原因以及车辆其他数据对空调系统工作的影响;第三部分则结合第一部分和第二部分的内容介绍了科鲁兹自动空调不制冷故障诊断的方法。要快速的对空调制冷系统不制冷故障进行确定,不但需要对整个空调系统工作原理的了解,熟悉空调制冷系统的相关工作数据,还需要掌握检查部件的方法。     

汽车发动机故障诊断的方法分析

随着汽车技术的不断前进,汽车发动机故障诊断方法也开始变得越来越成熟,以科学合理的方法来检验汽车故障是目前的汽车故障检验领域的必经之路,当前的汽车故障诊断要求是建立在完善的理论基础之上的。本文对于发动机故障诊断里的一些方法进行了探讨,希望能够为当前的汽车发动机故障诊断提供一些帮助,能够为汽车故障检验事业的发展奉献自己的一份力。     

主成分分析在动物科学的应用研究进展

主成分分析(PCA)采取降维思想,同时保持数据对方差贡献最大的特征,在畜牧生产上用于研究影响性状的变量,既简化变量个数,又获取足量信息,降低课题研究的复杂性。在全基因组关联分析(GWAS)中,PCA可用于校正群体分层,降低群体分层对关联结果的假阳性,通过PCA图可以看出研究群体是否有分层现象。本文主要对PCA的原理、分析软件以及在畜牧生产和GWAS中的应用加以综述。     

军用车辆常见故障诊断分析与应对措施

本文针对军用车辆担负任务多样,工作环境复杂,出现故障后,诊断分析相对困难的情况,论述了军用车辆故障诊断分析的常用方法与故障诊断的思路,并据此总结了军用车辆不能正常起动故障的诊断应对措施。     

基于PCA-BP神经网络的羊肉价格预测研究

价格波动受到多种因素的影响,准确的价格预测对市场稳定具有重要的作用。为了更好地服务于市场经济,笔者选取苏尼特羊为研究对象,提出了基于PCA和BP神经网络结合的价格预测方法,首先对影响羊肉价格的指标数据进行PCA降维,选取主成分特征最大的因子为BP神经网络的输入层,羊肉价格作为输出层建立预测模型,将预测结果与已有的苏尼特羊肉价格进行比对验证。结果表明:与标准的BP神经网络相比,结合PCA降维的BP模型具有更小的拟合误差和更高的精度。     

水稻插秧机的故障原因分析与诊断方法

水稻插秧机故障表现征象主要有作用反常、声音反常、温度反常和外观反常,本文主要对水稻插秧机故障形成的主要原因进行了分析,阐述了水稻插秧机故障诊断的基本方法。     

PLC程序在数控机床故障诊断中的应用

本文介绍了数控机床故障诊断的内容和常用的诊断方法 ;指出利用PLC程序可以对数控机床初始故障进行诊断,并对其诊断的原理及方法进行了说明,并且分析了PLC程序在数控机床故障诊断中的应用方法,给出了PLC诊断法的基本步骤,通过分析PLC的梯形图对故障进行诊断,利用NC系统的梯形图显示功能或者机外编程器在线跟踪梯形图的运行,可提高诊断故障的速度和准确性。