内燃机工作状态的正常与否直接关系到整个系统的安全性和可靠性,对内燃机的燃气系统进行快速无拆卸故障诊断在生产实际中具有重要意义。采用美国NI公司虚拟仪器开发平台LabVIEW,组建了一套基于关联维数的内燃机状态监测与故障诊断系统。用490BPG发动机分别在怠速、1 200 r/min2、400 r/min无负荷时进行了测试,结果表明:缸盖振动信号在正常工况时的关联维数最高,漏气故障的关联维数次之,断油故障的关联维数最低,且不同工况下的关联维数区分显著。该系统以关联维数作为特征参量,能快速准确地对内燃机的工作状况进行连续、在线监测与故障分类。

关联规则挖掘算法实现了对复杂设备的通用、快速、脱离主观经验的故障诊断。经典的关联规则算法以各项目均匀分布为前提,而实际的故障诊断过程中不同的故障因素对故障诊断的贡献度不同。针对这种情况,将"最小支持期望"和矩阵引入关联规则,提出一种适用于设备故障诊断的基于矩阵的加权关联规则模型——MWARMA模型,实例证明该模型在提高挖掘效率的同时,明显提高了故障诊断的准确率。以该模型为基础设计并实现了一套设备故障诊断系统。

采用加权关联规则算法对设备历史数据库进行挖掘,建立加权关联规则模式库。设备监控数据通过与模式库匹配,实现设备故障诊断。同时,针对钢铁企业中液压设备的特殊性,提出利用自组织竞争神经网络模型确定权值,即将设备故障信息的3个主要属性:重要程度、易损程度、故障等级作为模型的输入,通过训练样本确定设备故障的加权关联规则的权值。实例证明了该方法的有效性。

针对高超声速飞行器反作用控制系统(reaction control system,RCS)的推力器故障,展开了基于核极限学习机(kernel extreme learning machine,KELM)的故障诊断方法研究,并对该诊断方法进行了参数优化和核函数优化,为飞行器执行器故障提供了快速准确的诊断方法.结果表明:该方法可以克服对飞行器模型的依赖,以数据驱动的方式对飞行器执行器故障实现快速准确的诊断.

[目的]针对传统机器学习在拖拉机柴油机故障诊断应用中的局限性，本研究提出一种HPO-SVM（Hybrid Population Optimization-Support Vector Machine）拖拉机柴油机故障诊断模型。[方法]首先，采用SVM（Support Vector Machine）作为故障诊断模型的基体，针对SVM优化问题，以PSO（Particle Swarm Optimization）和GWO（Grey Wolf Optimization）算法为基础提出了HPO（Hybrid Population Optimization）算法对SVM的重要参数c、g进行优化；然后，分析柴油机的故障机理，确定反映故障发生的数据信号；最后，基于CAN（Controller Area Network）总线和Arduino UNO-MCP 2551组合模块采集潍柴WP6型拖拉机柴油机传感器信号数据对HPO-SVM的性能进行测试，并将测试结果与SVM、PSO-SVM（Particle Swarm Optimization-Support Vector Machine）、GWO-SVM（Grey Wolf Optimization-Support Vector Machine）、GWOPSO-SVM（Grey Wolf Optimization Particle Swarm Optimization-Support Vector Machine）、LWD-QPSO-SOMBP（Linear Weight Decrease-Quantum Particle Swarm Optimization-Self Organizing Maps Back Propagation）神经网络的测试结果进行对比。[结果]相比于其他4种SVM模型，HPO-SVM充分发挥了GWO算法和PSO算法在SVM参数寻优方面的优势，故障诊断准确率大幅度提升，相比于SVM，诊断总准确率由80.00%上升至100.00%，上升了20.00%；HPO算法提高了单种群优化算法的寻优性能，相较于PSO算法，HPO算法最佳适应度由70提升至90，提高了22.22%，达到最佳适应度时的迭代次数由105下降至27，下降了74.29%；为避免偶然性对5种SVM模型采取了6次重复试验，试验结果表明，相较于其他4种模型HPO-SVM模型的性能更稳定，HPO-SVM的6次诊断总准确率均为100.00%；HPO-SVM采用SVM作为故障诊断模型，缓解了优化算法的寻优压力，提高了模型的效率，相比于LWD-QPSO-SOMBP神经网络，HPO-SVM模型的运行时间由45 s降低至15 s，下降了66.67%。[结论]本文研究可为高效率拖拉机柴油机故障诊断提供参考。

[目的]针对传统机器学习在拖拉机柴油机故障诊断应用中的局限性，本研究提出一种HPO-SVM（Hybrid Population Optimization-Support Vector Machine）拖拉机柴油机故障诊断模型。[方法]首先，采用SVM（Support Vector Machine）作为故障诊断模型的基体，针对SVM优化问题，以PSO（Particle Swarm Optimization）和GWO（Grey Wolf Optimization）算法为基础提出了HPO（Hybrid Population Optimization）算法对SVM的重要参数c、g进行优化；然后，分析柴油机的故障机理，确定反映故障发生的数据信号；最后，基于CAN（Controller Area Network）总线和Arduino UNO-MCP 2551组合模块采集潍柴WP6型拖拉机柴油机传感器信号数据对HPO-SVM的性能进行测试，并将测试结果与SVM、PSO-SVM（Particle Swarm Optimization-Support Vector Machine）、GWO-SVM（Grey Wolf Optimization-Support Vector Machine）、GWOPSO-SVM（Grey Wolf Optimization Particle Swarm Optimization-Support Vector Machine）、LWD-QPSO-SOMBP（Linear Weight Decrease-Quantum Particle Swarm Optimization-Self Organizing Maps Back Propagation）神经网络的测试结果进行对比。[结果]相比于其他4种SVM模型，HPO-SVM充分发挥了GWO算法和PSO算法在SVM参数寻优方面的优势，故障诊断准确率大幅度提升，相比于SVM，诊断总准确率由80.00%上升至100.00%，上升了20.00%；HPO算法提高了单种群优化算法的寻优性能，相较于PSO算法，HPO算法最佳适应度由70提升至90，提高了22.22%，达到最佳适应度时的迭代次数由105下降至27，下降了74.29%；为避免偶然性对5种SVM模型采取了6次重复试验，试验结果表明，相较于其他4种模型HPO-SVM模型的性能更稳定，HPO-SVM的6次诊断总准确率均为100.00%；HPO-SVM采用SVM作为故障诊断模型，缓解了优化算法的寻优压力，提高了模型的效率，相比于LWD-QPSO-SOMBP神经网络，HPO-SVM模型的运行时间由45 s降低至15 s，下降了66.67%。[结论]本文研究可为高效率拖拉机柴油机故障诊断提供参考。

机械故障诊断实验具有工程实践背景,对于培养学生的综合能力有着重要意义。为此基于MATLAB GUI设计开发了机械故障诊断实验系统,系统包含振动信号的时域、频谱、时频分析3大功能模块,借助案例分析有效地验证了系统的适用性。该实验系统的开发与应用有助于学生理解相关领域的原理与分析方法,切实提高了学生在机械故障诊断领域里的实践和应用能力,为学生今后开展相关研究奠定了理论与工程实践基础。

通过人工神经网络与专家系统的结合，用TurboProlog和TurboC语言在微机上开发了汽油发动机故障诊断系统。其特点是利用人工神经网络浅层模块进行浅层推理，再进入深层专家系统进一步确诊，并以神经网络来完成自学习功能。

本文针对化工设备故障具有模糊性、动态性的特点,提出了建立模糊动态故障树对其进行预测诊断,重点对模糊动态故障树定量分析方法进行了研究,提出了基于最小割集、割序的定量分析方法。该方法将模糊动态故障树分解为模糊静态子树和模糊动态子树,然后分别建立以最小割集和最小割序为基础的定量计算模型,同时引入了弱三角范数的概念以减少由于数据模糊性扩散而引起计算结果不准确的现象。最后给出了最小割集、割序和底部事件重要度的计算公式,分析了化工设备故障诊断的流程,并通过实例验证了该方法具有计算准确,效率高,通用性强的特点,适用于化

本文针对化工设备故障具有模糊性、动态性的特点,提出了建立模糊动态故障树对其进行预测诊断,重点对模糊动态故障树定量分析方法进行了研究,提出了基于最小割集、割序的定量分析方法。该方法将模糊动态故障树分解为模糊静态子树和模糊动态子树,然后分别建立以最小割集和最小割序为基础的定量计算模型,同时引入了弱三角范数的概念以减少由于数据模糊性扩散而引起计算结果不准确的现象。最后给出了最小割集、割序和底部事件重要度的计算公式,分析了化工设备故障诊断的流程,并通过实例验证了该方法具有计算准确,效率高,通用性强的特点,适用于化工设备的故障诊断。

工程机械使用工况复杂,系统可靠性要求高,在故障识别和诊断的方法上,利用顶事件与底事件之间的内在关系,采用液晶屏上棒条模拟量显示,加分级声光报警的形式,在专家故障知识库的基础上,建立了工程机械发动机和变速器的故障树,设计了基于虚拟仪器的远程网络监测与诊断系统,提供了在LabVIEW平台下的远程网络监测及故障诊断方法,实现故障巡回检查、故障回放、故障查询、液晶灰度自动调节等功能,为提高工程机械整机系统的可靠性提出了有效的措施。

为了提高变压器故障诊断准确率,该文提出了一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)和遗传算法(genetic algorithm,GA)的电力变压器故障诊断方法。基于5种常用油中溶解气体分析方法的20种不同输入建立初始特征集合,采用二进制方式将支持向量机惩罚因子、核参数及特征子集编码至遗传算法染色体,建立基于5折交叉验证正确率的适应度函数,联合优化最优特征子集和支持向量机参数组合。然后依据最优特征子集和参数组合训练诊断模型,并利用测试集和故障实例验证诊断性能。实例分析结果表明:该方法能准确、有效地诊断变压器故障,比基于传统特征子集的支持向量机-遗传算法模型、IEC三比值法、反向传播神经网络和朴素Bayes等方法具有更高的诊断准确率。

这是利用风力机实验平台和MATLAB开发的故障诊断实验项目。利用风力机实验平台上的传感器采集齿轮振动信号并传输到电脑，利用MATLAB软件对振动信号进行特征提取，所提取的特征包括时域特征和频域特征。对于时域特征，直接利用计算公式即可求出具体特征值；对于频域特征，先利用傅里叶变换将采集的时域信号转换为频域信号，再通过公式计算频域特征值。从时域和频域特征中，选择了不同工况间特征值差距较大的两个特征，并利用所选择的特征和阴性选择算法进行了风力机齿轮的故障诊断。该文详细阐述了风力机齿轮故障诊断的实验原理和具体过程，旨在帮助学生掌握基本的信号处理方法和具体的故障诊断流程。

分析了堆垛机运行过程中的常见故障、故障起因及其可导致的严重后果,归纳堆垛机状态监测与故障诊断经历了事后维修、定期检修、在线实时监测与诊断三个发展阶段,通过实例分析对国内外状态监测与故障诊断技术研究及应用现状做了详细介绍,对状态监测与故障诊断技术在堆垛机上的应用进行了研究分析,并展望了基于无线传感器网络的堆垛机状态监测与故障诊断的发展趋势。

分析了堆垛机运行过程中的常见故障、故障起因及其可导致的严重后果,归纳堆垛机状态监测与故障诊断经历了事后维修、定期检修、在线实时监测与诊断三个发展阶段,通过实例分析对国内外状态监测与故障诊断技术研究及应用现状做了详细介绍,对状态监测与故障诊断技术在堆垛机上的应用进行了研究分析,并展望了基于无线传感器网络的堆垛机状态监测与故障诊断的发展趋势。