基于卷积神经网络的智能制造过程质量异常诊断

针对现有方法在智能制造过程中诊断能力有限和识别精度不高的问题,提出了一种与智能制造过程相适应的基于卷积神经网络的质量异常诊断模型。首先建立基于实时数据的过程质量图谱,以精准表达制造过程运行状态。其次,构建用于识别质量图谱的卷积神经网络诊断模型。最后,利用滑动窗口取值的方式对当前过程运行状态进行动态诊断,并通过某球磨过程验证了所提方法的有效性与实用性。结果表明,所提方法优于传统浅层模型,能够有效的对过程异常状态进行识别与诊断。     

复杂数据统计过程的若干研究

统计过程控制(statistical process contor, SPC) 是应用统计方法对过程中的各个阶段进行监控,从而达到改进和保证质量的目的. 本文在一些重要的前沿问题上展开研究, 其中包括profile 数据过程的监控和诊断、监测drift 飘移的控制图、多元过程控制和多阶段过程的检测和诊断. 本文引入并开发各种新的统计技术, 紧密结合计算算法, 解决这些当前质量控制领域研究的难点问题.     

诊断复共线性的新方法

本文提出诊断线性模型复共线性的新观点和规则,给出诊断复共线性的新方法和算法以及当复共线性存在时自变量的近似线性表示。用例子生动地说明了本文方法的合理性、可行性和运算过程的简单性。     

一类数列不等式问题的研讨

笔者多次参与乌鲁木齐市高三年级诊断性测验的命题工作,在乌鲁木齐地区2010年高三年级诊断性测验数学试卷命题过程中,觉得其中数列那道题的编制和推敲过程很有典型性,下面我们把这道题的命题思路及其渊源整理出来,对学生     

直观实用的泊松图

本文介绍一种用来诊断数据是否来自泊松总体的方法—泊松图，并通过实例分析，说明诊断过程。     

故障诊断中模糊神经网络的应用研究

文章给出了利用模糊神经网络诊断故障的数学模型、基本原理、方法、步骤 ,和模糊网络的学习流程 ,并利用梯度法推导出两种诊断算法 ;在对某发动机滑油典型故障样本的仿真过程中 ,结果完全正确 ,对非样本故障的仿真 ,准确率达 90 % .     

特殊状态特殊修理的可修系统可靠性和诊断策略

本研究了特殊状态需要特殊修理的可修系统的可靠性和诊断策略。假设系统有三种运行状态：正常状态、异常状态、故障状态，有些异常状态和故障状态需要特殊的修理，系统处于哪个状态需要诊断才能知道。每当系统开始正常工作状态后，每隔一段随机时间T进行一次诊断，直到系统故障或被诊断为异常。利用概率分析和向量马尔科夫过程方法，求得了系统的可靠性指标并研究了最优诊断策略。     

一类数列不等式问题的研讨

笔者多次参与乌鲁木齐市高三年级诊断性测验的命题工作，在乌鲁木齐地区2010年高三年级诊断性测验数学试卷命题过程中，觉得其中数列那道题的编制和推敲过程很有典型性，下面我们把这道题的命题思路及其渊源整理出来，对学生的学习会有一定的教育价值．     

用X光背景阴影成象法研究球靶消融内爆物理过程

使用X光背景照明诊断技术得到时间分幅。两维空间分辨消融型球靶内爆物理过程的信息,与解析模型比较推算出部分内爆过程动力学参量。在此基础上进一步讨论并建议使用双分幅X光背景照明诊断技术的可行性。     

具有高斯过程误差的函数型线性模型的统计诊断

提出了具有高斯过程误差的函数型回归模型的几种诊断方法.在此模型中,首先,在样条基的基础上,推导了回归系数函数的估计.随后,证明了数据删失模型和均值漂移模型的等价性.然后,研究了三种诊断方法,即残差分析、Cook距离和似然距离来诊断异常和强影响数据.最后,通过一个模拟例子和一个实例来阐述方法的有效性.     

基于Matlab灰色神经网络的电力变压器故障诊断研究

针对电力变压器故障的特点及传统诊断方法在变压器故障诊断中的局限性,提出了基于灰色神经网络的变压器故障诊断方法.首先将典型油中气体浓度样本集作为参考序列,挖掘出样本集中的故障信息,然后利用灰色神经网络进行变压器的故障诊断.通过大量的实例,并将诊断结果与IEC三比值法和改良三比值法的诊断结果相比较,表明基于matlab灰色神经网络的诊断方法具有更高的精确度.     

概率因果模型结合改进遗传算法的核动力系统故障分析

将概率因果模型的似然函数作为遗传算法的适应函数,从而将复杂系统的故障诊断转化为最优问题,建立了一种将概率因果模型和遗传算法相结合的故障诊断方法,并利用改进算法与概率因果故障诊断模型对船用核动力装置进行故障诊断实例分析,分析结果对船用核动力装置故障诊断具有重要的指导意义,而改进遗传算法是进行船用核动力装置故障诊断有效而实用的方法。     

An interval-valued hesitant fuzzy multigranulation rough set over two universes model for steam turbine fault diagnosis

In the field of mechanical engineering, steam turbine fault diagnosis is a difficult task for mechanical engineers who are confronted with challenges in dealing with copious amounts of uncertain information. Different mechanical engineers may have their own opinions about the system fault knowledge base that differs slightly from other mechanical engineers. Thus, to solve the problems presented by uncertain data analysis and group decision-making in steam turbine fault diagnosis, we propose a new rough set model that combines interval-valued hesitant fuzzy sets with multigranulation rough sets over two universes, called an interval-valued hesitant fuzzy multigranulation rough set over two universes. In the multigranulation framework, both basic definitions and some important properties of the proposed model are presented. Then, we develop a general approach to steam turbine fault diagnosis by using the proposed model. Lastly, an illustrative example is provided to verify the established approach and demonstrate its validity and applicability.     

广义Bayes诊断法

系统地阐述了Bayes的诊断思想,推广了多输入单输出诊断方法,对多输入多输出的诊断作出一次尝试,克服以往诊断的局限性,给出一种广泛应用的诊断方法,并通过仿真示例,表现出其可行性及有效性.     

小卫星在轨故障诊断的模糊神经网络模型

小卫星高性能，高自主的发展趋势对于在轨故障诊断技术的实现要求日益迫切，而受小卫星体积小，重量轻，能源少的限制，当前常用的建立在高性能计算机硬件基础上的各种诊断方法不再适用于强调实时性，准确性的在轨运行监测，诊断与恢复和重构重处理。本文小卫星一体化系统总体设计技术研究与集成化设计系统为基础，采用一种神经网络与模糊系统相结合的模糊神经网络（ＦＮＮ）模型来分区域表示诊断系统并基于该ＦＮＮ模型进行诊断推量     

Fault diagnosis system based on fuzzy-inference

Aimed at deficiencies of the traditional fault diagnosis method for pneumatic press, an automatic fault diagnosis system is established and its purpose including improvement of preferment and precision was experimented. First, the fuzzy inference algorithm is analyzed. Then the fuzzy relationship between the fault symptom and the fault cause is compared. Finally, the paper takes the pneumatic press as an example, and established a fast and efficient fault diagnosis system based on fuzzy inference. The practical test results show that the accuracy of fault diagnosis and forecast is improved, and the fuzzy reference algorithm can satisfy the system requirements of security and stabilization as well as higher precision and rapid speed.     

输电系统的部分可观Petri网故障诊断器设计

采用部分可观Petri网的故障诊断方法来解决变电站输电系统中不可观事件和不可观运行状态的故障诊断问题.首先,将系统可观测序列分解为长度为1的基础观测序列,应用线性不等式矩阵计算与基础观测序列相符的点火序列集;然后,基于整数线性规划问题,利用向前向后函数拓宽诊断区间,同时应用参数K限定故障诊断序列长度,通过分析系统可观事件和系统部分可观状态,给出故障诊断结果.最后,构造变电站输电系统的部分可观Petri网模型,应用提出的故障诊断算法对输电系统进行诊断,诊断结果准确给出了故障发生与否及故障发生位置.算法适用于在线故障诊断,计算复杂性线性相关于观序列长度.     

主成分分析法在故障诊断中的应用

本文简单地介绍了用主成分分析法进行故障诊断的依据和方法 ,并通过一个实例验证这种方法是可行的     

小波变换在模拟电路故障诊断中的应用

本提出了一种小波构造的逆推方法，并提出了一种基于小波分解的模拟电路故障诊断的预处理器。