灰色系统理论在齿轮故障诊断中的应用

针对难以获取大量样本的齿轮故障诊断,应用灰色系统理论,可以简洁、准确地判断出齿轮运行状态,为此类故障诊断提供一种方法。     

液压设备故障诊断专家系统的构成

本文利用计算机Ｃ语言。综合专家知识，构造了液压设备五大主要部件专家知识诊断分析故障的专家系统，系统知识表达方式采用产生式规则，推理机制为正向推理。     

基于灰色理论的全液压自行式平板车液压系统故障树研究

针对重型平板运输车液压系统故障分析时数据少且不确定问题,引入灰色理论分析方法。通过对其故障模式和故障机理分析,建立故障树模型,并给出故障判据和权重,进而快速准确地进行故障溯源,从而为重型平板运输车液压系统的故障预测和诊断研究提供了一种新思路和方法。该研究成果可以应用到类似产品的故障分析领域。     

某型装备液压系统故障诊断研究

介绍了灰色系统基本的理论,详细阐述了基于灰色理论的关联度分析方法在液压系统故障诊断的具体运用,并利用某装备液压系统的测试数据以及模糊隶属度函数,对液压系统主要部件建立了标准模式向量矩阵以及待测状态模式矩阵,通过诊断运算,解决了液压系统的模式识别问题,给出了该装备液压系统故障诊断新的途径和方法.     

工程机械车辆设备液压系统故障诊断探密

液压传动系统具有广泛的工艺适应性、优良的控制性能和较低廉的成本,在各个领域中获得愈来愈广泛的应用。正确判断和排除工程机械车辆的液压传动系统故障,是高效安全工作的重要保障。     

液压设备故障诊断专家系统的研究

针对液压设备故障难以查找的问题，该专家系统将结合液压设备实际工作中经常出现的故障，并根据理论分析可能出现的故障，经过优化组合而研制开发。目的是提高机电维修人员对液压设备的故障判断能力和综合检修能力。     

故障诊断中的灰色关联度分析

灰色关联度分析法用于机械故障诊断，需适应故障诊断的特点．本文从原始数据的无量纲化处理、Ｂ型关联度的适用范围和如何建立考虑参数波动范围的基准模等三个方面提出了相应的看法．     

液压设备故障诊断技术的研究

对故障诊断的各种方法在液压系统中的应用和实践进行了讨论,并简要分析了从传统诊断技术到智能诊断技术的特点。     

采用灰色B型关联度分析进行设备故障诊断的方法

介绍了运用灰色Ｂ型关联度分析方法进行设备故障诊断的原理、步骤和方法,并结合滚动轴承的具体实例分析,验证了此故障诊断方法的准确性。此故障诊断方法在设备故障诊断中有较好的应用前景。     

基于D-S证据理论的液压泵故障诊断

介绍了D-S证据理论的基本概念、基本理论,讨论了基于D-S证据理论信息融合的故障诊断方法,并将其应用于液压泵故障诊断中。结果表明基于D-S证据理论的信息融合诊断方法可以充分利用多个传感器信息的冗余性与互补性,实现比单一传感器神经网络诊断更为准确和可靠的诊断结果。     

基于D-S证据理论的液压泵故障诊断

介绍了D-S证据理论的基本概念、基本理论,讨论了基于D-S证据理论信息融合的故障诊断方法,并将其应用于液压泵故障诊断中。结果表明,基于D-S证据理论的信息融合诊断方法可以充分利用多个传感器信息的冗余性与互补性,实现比单一传感器神经网络诊断更为准确和可靠的诊断结果。     

基于模糊理论的挖掘机液压系统故障诊断

首先系统介绍了建立在模糊理论基础之上的二级模糊综合评判数学模型的详细建立过程,并陈述了二级模糊综合评判法在液压系统故障诊断中的应用原理和过程,然后以某型挖掘机挖掘液压系统为实例,应用二级模糊综合评判法对该液压系统进行故障诊断,找出了故障源,经过维修使液压系统恢复正常工作。     

基于粗糙集理论的液压泵故障诊断研究

针对液压泵故障诊断特性参数多、故障诊断模糊性强的特点,提出应用阶比分析方法消除与振动信号无关的噪声干扰,然后利用粗糙集理论对故障诊断决策表进行约简,获得最优决策系统,形成了液压泵故障诊断规则,有效提高了液压泵故障诊断的精度和效率。     

基于模糊理论的工程机械液压系统故障诊断

首先系统介绍了建立在模糊理论基础之上的一种液压系统故障诊断法数学模型的详细建立过程,并陈述了该方法在工程机械液压系统故障诊断中的应用原理和过程,然后以某型双钢轮液压振动压路机行走液压系统为实例,应用该模糊诊断法对其液压系统进行故障诊断,找出了故障源,经过维修使液压系统恢复正常工作。     

数控机床液压系统模糊故障树分析与诊断

利用模糊故障树方法构建了数控机床液压系统故障树,利用统计资料,建立故障集度矩阵,通过推论,确立故障原理隶属度,根据最大隶属度原则确定故障原因。该方法能提高故障诊断效率,为故障诊断专家系统的设计提供一种新的推理方法。     

基于D-S证据理论和支持向量机的液压泵故障诊断技术

针对D-S证据理论中难以确定基本概率分配的问题,提出利用“一对一”支持向量机分类解决基本概率分配的方法.首先,通过试验采集了液压泵各种故障状态下的振动信号和压力信号;其次,运用小波包分解提取各频带能量作为特征向量;最后,用所提出方法解决了基本概率分配,并将D-S证据理论和支持向量机相结合对液压泵进行了故障诊断.实验结果验证了该方法的有效性.     

液压设备故障诊断技术的研究与发展

介绍了故障诊断的主要理论和方法,对基于数学模型和基于人工智能的几种故障诊断方法在液压系统中的应用和实践进行了讨论,分析了从传统诊断技术到智能诊断技术的特点及其各自的局限,为液压系统故障诊断方法的选择提供了参考。     

液压系统故障智能诊断技术的研究与发展

介绍了液压系统故障的特点、液压系统故障智能诊断技术的发展历史和研究现状;提出了液压系统故障智能诊断领域目前和将来的研究方向。     

基于神经网络理论的液压系统故障诊断系统

为了实时、准确地对液压系统的故障进行诊断,开发了一套基于神经网络理论的液压系统故障诊断系统,利用PC机强大的数据处理能力对采集的数据进行实时处理并直观地显示处理结果,极大地提高了诊断速度和准确度。将此系统应用于某型车辆液压系统的故障诊断,达到了比一般故障诊断系统更好的准确度和更快的速度。