[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。

渔船柴油机,不论功率大小,在运营过程中,难免要出现些故障。因此,轮机长和轮机员应时常注意观察主机的运营情况,及时发现和排除故障,以利安全航行与生产。现将渔船柴油机的常见故障产生的原因简要介绍如下。 1.产生敲缸的原因 (1)喷油时间过早; (2)轴承间隙过大; (3)活塞与气缸间隙过大或活塞环咬死在环槽内; (4)活塞连杆组中心线与曲轴中心线安装不垂直; (5)超过负荷运转或暴发压力过高; (6)突然的机械损坏,如活塞、活塞销、连

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。

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.

本文通过某柴油机公司5个月来发生过故障的发动机产品数据的统计记录,使用故障树分析方法及原理对该公司产品的故障原因事件做了精确、细致的分析比较。根据分析比较的结果,识别出该发动机产品出现故障的所有原因,对其原因做出了定性分析和定量的计算,通过对故障树最小割集的定性分析找到了导致顶事件的底事件。据此对该公司的质量管理方面提出整改措施,以便以后避免出现或减少出现类似问题,从而提高产品的可靠性、安全性,提高公司的效益。

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。

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。

对国内外柴油机电控技术的发展态势进行了分析 ,阐述了柴油机燃油喷射位置式PID电子控制方法的原理。对基于MC6 8376单片机的柴油机燃油喷射电控系统的组成及其功能进行了研究。针对BF8L4 13F柴油机和BOSCH P8AE喷油泵调速系统的特点 ,分析了进气压力和温度 ,及燃油温度对电控柴油机性能的影响。台架试验结果表明 ,增加进气压力和温度 ,及燃油温度等控制参数后 ,改善了电控柴油机的整体性能 ,能够满足实际车辆的使用要求。

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。