为了提取滚动轴承早期微弱故障特征信息,提出一种互补总体平均经验模态分解(Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition,CEEMD)与广义形态差值滤波结合的故障诊断方法.该方法首先对振动信号进行CEEMD分解成若干不同尺度的本征模函数(Intrinsic Mode Function,IMF)分量,利用相关系数-峭度准则来选取故障信息丰富的IMF分量信号,并对其进行重构;然后采用广义形态差值滤波器对重构后的信号进行滤波,以滤除噪声干扰;最后利用Teag

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。

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.

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。

为了解决轴承早期弱故障诊断的问题，提出将固有时间尺度分解(intrinsic time-scale decomposition,ITD)与布谷鸟自适应随机共振(cuckoo adaptive stochastic resonance,CASR)相结合的方法进行滚动轴承早期弱故障特征频率提取。针对采集到的滚动轴承振动信号复杂且信噪比(SNR)低、故障特征难以提取的问题，结合ITD能抑制端点效应、运算复杂度低等优势，该方法将信噪比作为随机共振的目标函数，通过仿真信号分析及实例验证，将ITD作为CASR处理信号的前处理，使滚动轴承故障信号显著加强，信噪比提高2.17倍，故障特征得到有效提取。

引入小波变换优化神经网络,建立了凝汽器故障征兆参数集,利用小波神经网自适应能力强、收敛速度快、精度高的特点对凝汽器故障进行诊断。应用结果表明,该方法能够有效地对凝汽器故障进行准确诊断。

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。

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。

为满足复杂系统的动态、实时和高可靠性的故障诊断需求,克服动态不确定因果图(dynamic uncertain causality graph,DUCG)及其他概率图模型的局限,该文在DUCG理论的基础上扩展其时序因果表达与推理方法,建立了立体DUCG(Cubic DUCG)理论模型。采用动态的手段处理动态问题,以"逐步生长"的立体因果建模取消了时序模型中常见的Markov假设限制,以穿越式因果连接准确地表达动态系统下故障的产生、演变和发展;直观地刻画和处理动态负反馈等复杂故障逻辑因果关系;给出了严谨、高效的动态推理算法。宁德核电站1号机组CPR1000模拟机二回路系统上的故障实验结果表明:Cubic DUCG诊断推理准确、高效,能有效处理负反馈等复杂动态情形。

解卷积方法是机械装备故障诊断的有力工具，但传统研究仍属于浅层特征提取，难以处理极低信噪比情况。针对此问题，在传统解卷积理论的基础上引入特征学习思想，提出一种基于基尼指数(Gini index, GI)的稀疏特征深度解卷积方法 (GI-based sparse deep deconvolution, GI-SDD)进行机械装备早期故障诊断。采用频带均分策略初始化输入层滤波器，为后续解卷提供方向。以能够表征机械故障稀疏特征的GI作为损失函数，指导深度网络进行训练。基于广义的特征向量法(eigenvector algorithm, EVA)执行权重优化，进而对微弱故障特征进行逐层学习。利用相关系数和包络谱峭度(envelope kurtosis, EK)准则联合评价故障信息，降维输出最为显著的故障分量。经仿真分析及试验验证，所提方法对背景噪声具有强鲁棒性，故障特征得到显著加强，其EK值相较于传统MED和MGID结果分别提升163.43%和187.11%。

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。

[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。

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。