基于伪相图的大机组非线性故障诊断技术

论述了通过延时嵌入相空间重构方法获取伪相图技术 ,将该技术用于大机组非线性故障的定性特征提取 ,并选取了故障实例进行分析 .采用基于奇异值分解的相空间重构方法 ,解决了把吸引子投影到哪些基构成的平面上方能充分反映原系统特性的问题 .研究结果表明 :伪相图在一定程度上与转子的轴心轨迹类似 ;同时 ,由于伪相图可通过一维时间序列得到 ,而且伪相图的构造过程包含了降噪过程 ,因此 ,将伪相图用于大型旋转机械故障诊断中具有一定的优越性     

设备与结构故障智能诊断研究

综述了近年来人工神经网络技术在机械设备故障诊断和结构损伤识别中应用的主要研究成果。分析了神经网络在故障诊断中存在的问题和改进方法,总结了基于神经网络的结构损伤识别中各种输入参数的选取及其优缺点,对基于神经网络的智能诊断的发展趋势进行了展望。     

机床故障检测与诊断研究

以虚拟仪器技术为基础,通过LabVIEW编程并结合硬件实现了机床的故障检测与诊断的功能。整个系统分为：系统软件设计部分、系统硬件设计部分和系统远程信号传输部分。应用现场传感器结合数据采集卡采集现场各种信号,运用DataSocket技术将各路信号通过TCP/IP协议远程传输到控制中心,在控制中心对信号进行处理,将信号分别在时域和频域上与故障信号比较,用得到的相似度判断故障信号所代表的故障类型。     

浅谈工程机械管理与维护

本文介绍了影响工程机械使用性能的主要因素,对于工程机械的管理和维护方面做了简要的分析和探讨。     

基于移动互联网的设备智能维护管理平台研究

移动互联网的兴起推动了设备管理信息获取方式的变革。天然气分输站设备管理的方式为传统的定期维修或者事后维修方式,通过PC或电话通知相关技术人员。为了解决现有维修方式的弊端和信息传输的时效问题,利用移动APP的新技术,开发了基于云端的移动互联网设备管理系统,并改变传统的维修方式为更加科学、合理的视情维修方式,及时全面地将相关设备信息推送给技术人员,避免分输站的事后维修引发的天然气停供等风险。     

基于智能预测的力/位混合控制方法

针对机器人在形状未知接触环境表面上进行柔顺力控制问题,在传统的力/位混合控制模型中采用一种智能预测算法,此算法通过三种预测因子预测并调整未来采样时刻的力/位混合控制模型中的期望轨迹,并考虑环境曲率和刚度变化的特点.为了验证预测算法的有效性,构建了开放式的机器人力控制系统,在不同期望力、不同跟踪速度下对非规则受限表面进行了力控制实验研究,分析了受限系统中未知环境参数对接触力的影响.实验结果证明该方法对未知接触环境的变化具有较强的适应能力.在实验条件下,稳定状态下的力控制误差可以控制在3%之内.     

通信网的智能化管理及维护

本文在简要介绍国外人工智能技术应用于通信网管理与维护的基础上,阐述了这种应用的必要性,提出了以专家系统构造智能网控中心的基本思想、目标和需要解决的关键问题,并结合VSAT卫星通信网探讨了开发和实现通信网智能化管理及维护系统的途径及方法。     

基于BP网络的闸门典型故障诊断

用BP网络实现闸门典型故障的诊断。信号依次经历小波除噪、归一化和去趋3个预处理过程,从处理前和处理后的信号中提取能有效描述信号特征的特征量作为网络输入。同时,为4种典型信号设立了相对应的网络输出,形成输入一输出样本对。网络用这些样本对训练自身。网络性能测试表明,它能有效识别典型故障,而没有训练过的模式,网络也能判断出其为陌生信号模式。     

论养护管理在园林绿化中的重要性和必要性

阐述了当前绿化养护管理的状况,分析了绿化养护管理的重要性和必要性,指出巩固和提高园林绿化成果,必须提高养护管理水平,制定养护定额和质量标准,为建设生态园林城市创造条件。     

浅述数控设备电气故障诊断维修方法

阐述了数控设备维修的重要性,介绍了几种诊断及维修电气故障的基本方法.     

基于气象大数据的配网故障数量预测

将配网故障抢修历史数据与庞大的温度、降雨、雷电等气象数据相结合,建立了一种具有天气敏感性的神经网络组合预测模型.该模型利用最大相关系数实时调整导致抢修数量变化的主要气象因素,精确预测故障发生的数量、类型和变化趋势,为抢修人员和物资的提前部署提供定性、定量指导.     

基于约束理论的智能维护模型及策略

针对目前智能维护的研究主要集中于性能退化预测等方面,而智能维护模型和策略缺乏这一现状,结合智能维护对设备接近零损坏的要求,以维护人员数量最小化为优化目标,提出了一种智能维护系统的数学模型,并将约束理论(TOC)引入到维护策略制定中,为以上模型开发了一种基于TOC的维护策略.通过实例分析,证实了模型和策略在实际运用中具有一定的价值.     

基于灰色理论的机械设备智能状态预测

提出了基于灰色理论并与神经网络有机结合的机械设备智能状态预测方法，着眼于机械设备“内在”规律的研究，根据机械设备自身历史数据建立动态微分方程，并预测自身的发展，具有数据量小，计算简单、预测准确的特点，该方法已在实际工程中应用，结果表明方法是行之有效的。     

城市桥梁智能健康诊断研究与进展

２０世纪８０年代以来，在北美、欧洲和亚洲的一些国家和地区，相继发生了一些桥梁结构的突然性断裂事件，这些灾难性事故不仅引起了公众舆论的严重关注，也使各国政府和科研机构意识到，研究桥梁结构的健康诊断问题已刻不容缓。研究发现，导致桥梁结构发生破坏和功能退化的原因是多方面的，有些桥梁的破坏是人为原因造成的（劣质工程，如四川纂江虹桥工程等），但大多数桥梁的破坏和功能退化是自然原因造成的。自然原因中，循环荷载作用下的疲劳损伤累积，及有损结构在动力荷载作用下的裂纹失稳扩展是造成许多桥梁结构发生灾难性事故的主要…     

基于局部逼近神经网络智能控制系统分析

介绍了神经网络的基本概念及特点,分析了基于局部逼近神经网络控制系统的特点及其适用场合,展望了基于神经网络控制的发展方向。     

局域网故障诊断分析

分析了基于星形结构的专用服务器结构的局域网的常见故障,介绍了常用的诊断方法。     

基于Internet的机械远程故障诊断专家系统探讨

构建了基于Internet的机械远程故障诊断专家系统的体系结构,介绍了机械远程故障诊断专家系统的工作模式,并论述了基于Web的专家系统结构。     

基于支持向量机岩溶塌陷的智能预测模型

在综合分析了各种岩溶塌陷预测方法和介绍支持向量机的基础上,提出基于支持向量机的岩溶塌陷预测方法,运用Matlab语言编程,建立了相应的岩溶塌陷预测模型.以已有的岩溶地面塌陷实例为学习样本,进行学习测试,得到训练效果较佳的预测模型,并用此模型对某市岩溶塌陷进行预测.结果表明,支持向量机预测模型具有较高精度,在岩溶塌陷预测研究中具有广阔的应用前景.     

基于B/S模式智能楼宇管理系统的集成开发

以南京化学工业园综合服务中心综合楼的信息管理系统(IBMS)的系统集成为背景,研究基于B/S模式的系统集成开发,论述了在Web环境下,利用ASP.net技术,系统集成的总体设计方案、设计目标、软件基本功能和框架,实现了楼控、门禁、消防、监控、物业管理等子系统的集中管理和数据共享,提高了系统的管理效率,且分析了其中的若干关键技术。     

基于维修性的装备备件管理

装备的维修性和可靠性很大程度上依赖于装备备件的数质量和管理水平,美国海军备件管理短缺问题而导致的重要武器系统战备水平明显下降的案例也提示我们要更加重视装备备件的管理。本文从装备备件管理的目标任务、工作内容和重点问题等三个方面做了较系统的探讨。