汽车变速器故障监测及诊断技术综述

综述了目前国内外汽车变速器齿轮和轴承设计故障监测技术、初级诊断方法和精密诊断方法，分析了各种方法的优缺点，介绍了一些汽车变速器齿轮和轴承故障检测、诊断仪器及其应用情况。     

火灾后建筑结构受损程度的诊断方法

系统阐述了建筑物火灾后结构胺损程度的诊断方法。给出了诊断程序、现场调查及检测方法、受损综合评定方法等。本文的方法经过大量火灾诊断工作的证实是有效和实用的。     

建筑结构损伤诊断方法研究

提出了建筑结构损伤诊断方法的任务,讨论了结构与环境的信息采集和处理,区分了诊断知识的种类,并归纳了常用的损伤诊断方法。     

煤粉锅炉火焰检测及燃烧诊断

介绍了目前锅炉火焰检测的各种方法并对其进行了比较,归纳了燃烧诊断技术的各个要点及现有的诊断方法。研究了火焰监测和燃烧诊断面临的问题以及今后的发展趋势。     

煤粉锅炉上火陷检测及燃烧诊断

介绍了目前锅炉火焰检测的各种方法并对其进行了比较,归纳了燃烧诊断技术的各个要点及现有的诊断方法。研究了火焰监测和燃烧诊断面临的问题以及今后的发展趋势。     

太阳能光伏发电智能诊断系统研究综述

随着计算机技术和人工智能的迅速发展,将人工智能的理论和方法用于故障诊断,太阳能光伏发电智能诊断研究成为了一个新的方向。本文介绍了智能诊断的几种方法,并且结合这些方法给出了太阳能光伏发电设备的智能诊断方案,具有一定的理论研究意义和工程实用价值。     

模糊神经网络故障诊断专家系统

模糊诊断和神经网络有机结构能够提高设备邦联诊断技术水平，文章阐述了单症兆主多症兆诊断模糊与神经网络的有机结合论述以模糊诊断原理为根据发展的扩展神经了网和子节点的可塑性学习方法和以模糊模式识别理论指导学习样本的组织方法。     

PLC程序对数控机床初始故障的诊断方法

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，当数控机床几个故障同时显示时，利用这种方法可迅速找出故障点，提高诊断效率。     

贝叶斯网络和模糊评判结合的滚动轴承故障诊断

针对大型复杂系统在诊断的过程中,由于现有方法主要通过一系列方法来提高诊断的效果,而缺乏考虑诊断过程中的检测难度、检测速度和检测经济性等因素。提出了贝叶斯网络诊断与多因素模糊综合评判相结合进行故障诊断的方法,在诊断的过程中不仅考虑故障概率,而且结合检测方法难易程度、检测速度、检测的准确性和经济性等方面,得到诊断的优化方法。通过对齿轮箱滚动轴承故障进行诊断的实例,可以明显看出该方法在综合诊断过程中的优势。研究成果可以作为对大型复杂系统进行故障诊断的优化方法,从而科学指导维修方案。     

基于模糊神经网络的晶闸管三相桥式全控整流电路故障诊断

针对晶闸管三相桥式全控整流电路参数的不确定性和模糊性特点 ,提出了用智能诊断方法———模糊神经网络对其进行诊断 ,解决了参数存在模糊性和不确定性的难题 ,提高了诊断的可靠性 ,实验证明了该方法的有效性。     

某航空装备故障诊断模糊推理与评判方法的改进

装备发生故障时，可采用模糊推理和评判进行诊断．由于航空装备使用的特殊性，对诊断中的模糊推理和评判方法进行了改进．针对基于案例的诊断方法的局限，利用故障树和数据库实时概率统计确定权重的方法来选择哪些症状和权重，解决了故障现象与故障原因之间相互交叉的多故障诊断问题，并且可以不断地扩充案例来增加诊断的可靠性．最后通过一个案例说明了该方法的可行性。     

旋转机械故障诊断的模糊神经网络方法

本文给出了一种模糊神经网络方法 ,并将其应用于旋转机械故障诊断。文中针对旋转机械几种典型故障的诊断 ,将模糊神经网络方法与传统 BP网络方法和模糊分类方法进行了比较。结果证明 ,模糊神经网络方法具有更好的诊断效果 ,特别是在处理多故障情况时更为有效     

智能信息技术在复杂液压控制系统诊断中的应用

21世纪随着科学技术的发展和应用,计算机应用技术也得到了高速发展,为工业生产设备的故障诊断提供新的理论和方法,智能信息技术在复杂液压控制系统诊断中的应用得到了人们的关注,文中简单论述了智能诊断的理论和方法,深入探讨了智能诊断技术在液压控制系统中的应用。     

基于模糊神经网络的晶闸管三相桥式控整流电路故障诊断

针对晶闸管三相桥式全控整流电路参数的不确定性和模糊性特点,提出了用智能诊断方法--模糊神经网络对其进行诊断,解决了参数存在模糊性和不确定性的难题,提高了诊断的可靠性,实验证明了该方法的有效性.     

基于神经网络和证据理论的液压系统故障诊断

针对液压系统故障多样性和复杂性等特点,基于信息融合原理,提出了一种基于神经网络和D-S（Dempster-Shafer）证据理论相结合的液压系统故障诊断方法。该方法通过构建多子神经网络分类模块进行局部诊断,利用各子神经网络的输出值作为证据理论中的基本可信度,经过证据理论的再次融合得出最终的诊断结果。实例表明,该方法通过简化神经网络结构,提高了局部诊断网络的诊断能力,通过对多源多特征参数的融合,充分利用各传感器的冗余和互补的故障信息,与单一故障特征的诊断相比,显著提高了故障诊断的准确率,降低了决策的不确定性。     

控制系统传感器故障的检测与诊断研究

总结了控制系统传感器故障检测与诊断方法的发展现状,列举了各种诊断方法的典型应用,对各种诊断方法的优缺点进行了比较,并指出了本领域中有待进一步研究的若干问题,最后探讨了诊断方法在实用化过程小可能遇到的问题及其解决办法。     

基于Park矢量的变频电源供电的笼型异步电机转子断条故障诊断方法

基于工频电源驱动时扩展Park矢量方法诊断笼型异步电机转子断条故障的有效性,研究了在变频电源供电情况下该方法的诊断有效性。对断条故障电机变频电流进行了实测、分析和对比,结果表明:当采用变频电源供电时,传统的单相电流频谱分析方法无法正确诊断转子断条故障,而扩展Park矢量方法具有良好的诊断准确性和适用性。     

基于行为Petri模型的诊断推理研究

基于模型诊断理论,应用 行为Petri网对诊断问题和诊断解进行了重新定义,阐述了行为PN的模型构造和后向可达b-w分析方法,以某卫星电源系统的故障诊断为例,描述基于行为PN模型的诊断理论及其分析方法的应用。该方法为Petri网在故障诊断领域的应用以及基于因果模型认方法的发展提供了有新的思路。     

设备故障可诊断性的研究与探索

设备故障可诊断性的分析对于设备的故障诊断具有重要的指导意义,因此,在对设备进行故障诊 断前,应首先分析该设备的可诊断性,然后决定是否有必要继续对设备进行诊断或应采取的方法和手段．对 此本文研究并探索了设备可诊断性的有关问题．首先提出了设备可诊断性的基本概念,并给出分析可诊断 性的一种计算方法;在此基础上,用实例分析了诊断模型和诊断精度对可诊断性的影响．研究表明本文所提 出的分析设备可诊断性的计算方法是行之有效的．     

故障响应指导下基于测试集的故障诊断方法

通过对电路中故障输出特征进行研究,结合增强故障诊断(ADD)测试候选诊断求解方法,提出了故障响应指导下的候选诊断求解方法 ALFDD。依据当前测试激励下实际输出响应与预期输出响应不相同的单故障更可能是故障诊断解的原理,提出了候选单故障集合的概念。针对ADD方法中需对电路的所有单故障求解F_(same)的问题,给出仅对候选单故障集合求解F_(same)的方法。该方法一方面避免了对所有单故障都进行对比并求解F_(same)的问题,提高了诊断求解效率;另一方面有效删除了F_(same)中包含的冗余候选诊断解,提高了候选诊断解的分辨率;此外,还增加了候选故障集中所包含的真实诊断解的数量,提高了候选诊断解的准确率。实验结果表明,与ADD方法相比,ALFDD方法候选诊断分辨率和准确率明显提高,求解效率也有较大提高。