基于瞬时转速和ART2神经网络的柴油机故障诊断

分析了利用瞬时转速诊断柴油机故障的可行性,针对多数基于神经网络的故障模式诊断方法存在对未学习过的故障诊断能力差的缺陷,提出将瞬时转速与ART2神经网络相结合的柴油机故障诊断方法。在怠速工况下采集相关数据,实测数据的测试表明该方法诊断精度高、诊断结果可靠,故具有较高的实际应用价值。     

压缩机组远程监测与故障诊断系统及其应用

为适应现代网络技术和分布式大型关键设备远程监视诊断的需要，作者研究开发基于网络技术的设备远程分布式监视诊断系统，介绍该系统网络结构、基本构成、实现方法、软件模块和模块功能等。现场应用表明其具有较强的实用价值和广阔的应用前景。     

一种改进的Hilbert能量谱算法研究

分析了HHT中Hilbert能量谱的原理；研究了瞬时频率谱中端点效应产生的原因，将ARMA模型应用于Hilbert能量谱计算中，以旋转机械振动信号为对象，运用所提的方法对HHT中典型的本征模式函数进行仿真实验；通过与传统方法比较，证明它可以有效地改进端点效应，优化Hilbert能量谱。     

基于行为的故障诊断系统跟踪自学习算法研究

针对现有绝大多数智能故障诊断系统自适应跟踪设备行为变化能力的不足，对基于行为的智能化故障诊断系统中模糊基函数网络的在线跟踪自学习算法进行了研究，提出了一种在线跟踪故障分类边界的自学习算法。该算法通过带有遗忘因子的样本均值和样本协方差矩阵保存样本所包含的故障可能性分布信息，并在此基础上产生新增样本的目标输出，用于训练FBF网络，以实现故障分类边界的在线跟踪。给出了带有遗忘因子的样本均值和样本协方差矩阵的递推算法，用以克服传统方法需要保存大量以往故障训练样本所带来的困难。理论研究和工程应用表明，在线跟踪故障分类边界的自学习算法可以有效地避免神经网络训练过程中的“突然遗忘”现象，是可行的。     

ActiveX控件在设备工况分析系统中的应用

以工况监视与分析诊断系统MFD系列为例 ,介绍了ActiveX控件在设备工况分析系统中的应用 ,阐述了信号分析控件中图形显示、控件事件响应、分析功能实现等问题的解决方法 ,并通过应用实例阐明了分析控件在系统模块化、可维护性、可升级性以及其在信号分析过程中所起的作用。     

基于时序分析的经验模式分解法及其应用

经验模式分解方法可以将非线性非平稳信号分解为有限的固有模式函数,在故障诊断中这个固有模式函数常常就是故障信号。但当两侧端点不为极值点时,会造成三次样条拟合的极值包络线大大偏离实际值,并且随着分解的不断进行向内“污染”。提出采用时间序列建模与预测方法,对原信号两端点进行预测,有效地消除了端点效应。指出经验模式分解具有分解的自适应性特点。最后,给出了齿轮箱振动信号的应用实例。     

离心压缩机组状态分析系统的研究

状态监测和故障诊断是确保大型旋转机械正常运行的关键技术手段，本文以高速离心压缩机组为对象，提出了由状态识别系统，状态分析系统、专家咨询系统三层子系统构成的层次化工况监视与故障诊断系统的新构思，着重介绍了状态分析系统的实现方法，阐明了基于开发环境２技术和功能模块化技术的设计方案。     

基于Web的液压系统故障诊断专家系统的开发

根据工程机械液压系统工况特点,设计了基于Web的液压系统故障诊断专家系统。介绍该专家系统的总体结构,并着重论述系统的知识库的构成及其内部的推理机制,并在摊铺机液压系统的故障诊断中进行了运用。     

基于经验模式分解的旋转机械振动信号降噪处理

分析了经验模式分解的滤波性能；针对旋转机械振动信号信噪比低及非平稳特性，应用经验模式分解对振动信号进行降噪处理，突出了有用振动信号，为旋转机械在线监测和故障诊断提供了有效的依据；仿真实验及真实数据分析表明，经验模式分解在振动信号降噪处理中是有效的，为振动信号分析提供了新的方法。     

TMS320VC5402与CY7C68013的接口设计

介绍了一种利用CY7C68013的通用可编程接口（GPIF）访问TMS320VC5402内部存储器的方法。应用Cypress公司开发的GPIF波形设计器设计了用单字节写方式控制主机接口（HPI）内部寄存器、用FIFO读／写方式读／写DSP内部RAM的3种控制波形,并在此基础上着重分析了读／写DSP内部RAM的GPIF波形时序。最后,介绍了相应的固件程序设计和设备驱动设计,并把该方法应用于信号发生器输出信号的采集,验证了该方法的可行性。