针对工业系统监控数据不均衡导致的故障状态难以被识别问题,提出一种基于随机旋转森林的集成支持向量机(RRFESVM)故障诊断算法,通过将监控数据进行属性随机分割、组合、PCA变换和样本有放回重采样,组建多个新训练子集并使用支持向量机算法进行训练,得到多个支持向量机故障诊断基分类器,集成得到强分类器,由此既保证基分类器之间的差异性,又保证故障诊断精度和分类器性能稳定性,从而解决故障诊断易偏置问题,提高作为少数类的故障状态实时诊断准确率。亚轨道飞行器再入过程实验与TE化工过程实验都表明RRFESVM故障诊断算法能够有效提升不均衡数据情况下的实时故障诊断性能。

海上风电场地处偏远环境，长期受到盐碱腐蚀。为解决风电机组运行过程中产生的多种故障检测识别问题，在传统卷积神经网络LeNet-5的基础上构建模型。该模型采用ReLU函数作为激活函数，增加了卷积层、池化层和全连接层。针对风电机组的监督控制和数据采集(supervisory control and data acquisition, SCADA)系统及状态监控(condition monitoring, CM)系统所提供的数据集，进行多元类别故障诊断。并对多台风电机组进行聚类分析，应用集成学习方法，构建多风电机组故障诊断模型。实验表明，所提方法取得了97%～99%的诊断精度。通过将实验结果与其他算法进行对比，验证了该方法的有效性。

[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。

Apriori算法的前提是数据库中各项目的频率和重要性是相同或者相似的,但在故障诊断的实际应用中并非如此。在Apriori算法的基础上进行改进,利用多重最小支持度解决了设备故障诊断中非频繁项目的挖掘;同时针对在实际的应用中项目集的重要程度不一致的问题,提出一种基于"组件信誉值"的加权多重最小支持度算法,并通过实际的例子证明了该算法在故障诊断中的正确性和有效性。

针对机械设备状态监测与故障诊断技术中特征提取对诊断准确性的局限,从原始故障信号数据中提取出尽可能多的有用信息。提出通过最佳特征数据集对轴承故障进行诊断分析,分别从幅域和频域对故障数据进行特征提取。采用一种改善的粒子群(G-DPSO)算法对提取的特征数据集进行筛选,对传统粒子群算法权重系数进行优化,同时和故障诊断需要的决策树模型的信息熵增相结合,可以达到将最适合故障诊断的特征向量提取出来的目的。用5种轴承故障数据对所提方法进行实验分析,诊断正确率能达到97%之上,证明所提出的方法是有效、可靠的。

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。

对滚动轴承做健康监测和故障诊断可以保证机械设备持续有效地进行工作。利用深度学习对工业大数据背景下的海量复杂数据进行建模时，需要耗费大量的计算资源，出现训练停滞或难以训练等问题。尝试采用宽度学习系统代替深度学习进行轴承故障诊断，同时针对宽度学习系统分类效果受限于自身超参数的选择这一问题，利用元启发算法中的麻雀搜索算法对宽度学习系统的超参数进行优化，提高宽度学习系统的准确率。将优化后的模型应用于西储大学轴承数据集，并与多种神经网络模型进行对比以验证所提方法的故障诊断能力。

针对传统慢特征分析（SFA）无法充分解析连续搅拌釜式反应器（CSTR）非线性特性问题，提出一种改进的慢特征分析故障诊断方法——随机傅里叶SFA(RFSFA)，并开发了相应的仿真实验平台。该方法引入随机傅里叶映射技术实现过程变量的非线性变换，进而利用慢特征分析建立非线性统计监控模型。为了避免模型随机参数的影响，应用贝叶斯推理理论构建了集成学习模型。为验证该方法的有效性，设计了一个CSTR故障模拟与算法测试实验平台，包括正常工况模拟、故障工况模拟、故障检测等多个子系统。测试结果表明，RFSFA方法具有比传统SFA方法更好的故障检测性能，所开发的实验平台易于操作，开放性好，能够很好地验证算法的有效性。

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。

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。

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。

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.

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。