处理钻井事故的专家系统

介绍了所研制的处理钻井事故的专家系统,经过井场事故实例检验表明,正确识别率与正确处理率较高。在现场使用一段时间之后,又进行了修改与完善,增加实时监测功能后,它将成为处理现场事故的有力工具。     

神经网络自适应滤波器在故障诊断中的应用

分析了用自适应滤波器进行故障诊断的方法．针对该方法在计算上要花费大量时间、难于完成实时诊断任务的缺点，提出了用神经网络自适应滤波器来完成故障诊断的方法．神经网络有极快的运行速度，能很好地完成实时诊断任务．     

轧机设备油液监测技术的应用

通过对轧机关键设备的润滑油进行定期跟踪监测 ,利用理化分析、光谱分析和铁谱分析等摩擦学分析手段 ,及时掌握油品的使用状况和设备的磨损情况 ,以实现对设备进行故障诊断和视情维修     

基于单片机控制的实验线路故障诊断系统

介绍了基于单片机控制技术的强电实验线路故障自动诊断系统的结构及功能,阐述了系统硬件设计、软件设计的基本原理．     

具有完整性的控制系统设计方法

该文研究线性连续系统的容错控制问题，即设计反馈控制器，使闭环系统对可能的执行器失效具有完整性。该文利用代数方法，直接证明了期望的容错控制器的存在性，并导出了其解析表达式。最后，用数值例子说明这种方法的直接性与简单性。     

专家系统技术在注塑模故障诊断中的应用

论述了用人工智能技术对模具故障进行诊断和确定对策的原理和方法。对模具在工作中常遇到的与模具制造、工艺条件及塑料材料有关的问题及相应对策进行了归纳整理，组成了模具诊断与维修知识库。收集了常用工程塑料的各种有关成型工艺条件和主要性能，建立了塑料材料数据库。采用正向推理控制策略搜索知识库，并将推理结果与理论计算结果进行对比校验，最后确定出模具工作中出现故障的原因，并输出相应的解决办法和建议．     

滚动轴承疲劳故障的在线监视和诊断技术

本文研究振动诊断方法在滚动轴承疲劳故障在线监视和诊断中的应用。 文中指出:通过在轴承寿命试验机上所作的大量试验发现,当轴承疲劳后,在作为其二次效应的振动信号中,除存在已为国内外学者指出并广为使用的“通过频率(又称冲击振动发生间隔频率)”和“高频冲击脉冲”两种信息特征外,还存在另一种位于中高频段的鲜为人知的重要信息特征——某“高频峰群”。 本文对该高频峰群的形成机理、影响因素及检测方法进行了初步研究,并利用这种新的信息特征研制了“以带通滤波器或以精化信息特征DDS模型谱分析法为主体的两种轴承疲劳故障在线监视和诊断装置。     

不确定车辆电子稳定控制系统传感器故障估计

针对车辆横摆角速度传感器故障问题,提出一种基于观测器的故障估计策略.首先,考虑由于轮胎侧偏刚度特性造成的不确定性以及系统中存在非线性干扰等因素,建立车辆四轮转向系统数学模型.然后,设计基于观测器的传感器故障估计策略,利用李雅普诺夫函数和线性矩阵不等式方法求解观测器增益.最后,通过Carsim与Simulink联合仿真验证所设计的传感器故障诊断策略的有效性.结果表明：在传感器发生故障时,该诊断策略能够对系统状态以及传感器故障具有良好的估计效果,能够为车辆安全稳定系统提供关键信息,并且对于下一步的传感器故障容错控制提供技术支持.     

基于梯度加权类激活热力图的卷积神经网络故障诊断模型鲁棒性分析

深度学习近年来在故障诊断领域受到广泛应用,但基于深度学习的故障诊断模型缺乏工程上的物理解释性,难以保证其故障诊断结果的稳定性。以轴承为例,建立了以小波时频图像为故障诊断依据的卷积神经网络模型(convolutional neural network, CNN),提出了一种基于梯度加权类激活热力图(gradient-weighted class activation map, Grad-CAM)的网络模型鲁棒性分析方法,并利用美国凯斯西储大学(Case Western Reserve University, CWRU)轴承数据集进行验证。首先,将故障直径轴承数据以不同方式混合并训练大、小多个模型。其次,利用Grad-CAM方法,建立时频区域与故障模式之间的联系。最后,利用其他工况下的轴承故障数据,以及含噪数据进行测试,并根据结果结合模型最注重的时频区域进行分析。结果表明,基于深度学习的轴承故障诊断模型在参数较少时更加注重低频区域,并能使其具有更好的鲁棒性。     

基于LMD和SSA-SVM的电机故障诊断

针对电机故障诊断问题,尤其电机轴承方面的诊断,提出了LMD分解和麻雀搜索优化算法（SSA）优化支持向量机（SVM）的故障诊断方法。第一步采取小波降噪和LMD算法相结合去处理原始信号,经过小波降噪后的原始故障信号会去掉一部分的干扰,再分解得到原始信号的一系列PF分量,接着使用相关性分析法选择出有效的PF分量进行信号重构,重构后的故障信号再次经过LMD分解得到的PF分量求出各自的能量熵,直接用能量图展现出来。接着将各个PF分量的能量熵组成一组组特征向量输入到支持向量机的故障诊断模型里。利用麻雀搜索算法在支持向量机（SVM）对于电机故障的分类的模型上进行惩罚参数和核参数的挑选和模拟,选择最合适的参数组合建立SSA-SVM故障诊断模型进行仿真实验,通过仿真实验验证该方法的故障诊断准确率高达99.2％,与PSO-SVM和SVM故障诊断模型进行比较分析,实验证明提出来的方案有着更适合的故障识别能力,对电机故障诊断有着很好的适应性和发展性。