导读:本文包含了故障预测诊断论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:电路故障诊断,故障预测分析,电子设备,PHM技术
故障预测诊断论文文献综述
武文静[1]（2019）在《电子电路故障诊断与预测技术分析》一文中研究指出现如今电子产品的利用范围越来越广,并且利用的频率也越来越高。因此,电子产品已经成为人民生活中不可或缺的一部分。除此以外,电子设备的规模也在逐渐增大,同时复杂程度也越来越高。在这种情况下,电子设备发生故障的可能性也逐渐增加。电子产品发生故障的原因有很多,其中最为常见、后果最严重的就是电子设备的电路发生故障。电子设备的电路一旦出现问题,后果将是难以想象的。(本文来源于《计算机产品与流通》期刊2019年12期）
郎守让[2]（2019）在《浅谈采煤机的故障诊断与预测》一文中研究指出当前我国煤矿产业的发展速度不断加快,人们对煤矿开采工作的质量和安全问题尤为关注。在煤矿开采工作当中,采煤机是其中非常重要的设备类型,但是由于工作环境的影响,经常造成采煤机出现故障问题,影响到了整个煤矿开采工作的效率和质量。本文重点针对采煤机的故障诊断技术以及故障预测进行了分析和探索。(本文来源于《当代化工研究》期刊2019年14期）
佘兢克,薛时雨,孙培伟,曹桦松[3]（2019）在《基于深度学习的核电站事故预测及故障诊断方法》一文中研究指出一种基于深度学习方法的长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)模型被用来预测核电站异常工况,以有效解决核电安全系统中工况参数预测的问题。该模型利用LSTM对于长时间序列数据处理的优势,关注异常工况中核心参数的预测。根据异常工况的预测需要,LSTM模型预测功能的训练通过历史运行数据集和滚动更新方法(Rolling Update,RU)完成,并且通过测试数据集进行了实验验证。实验结果表明,此模型能够在事故工况下有效地预测核心参数变化趋势,损失值可低至3.7×10-6。同时在小型失水事故(LOCA)的模拟工况预测中,LSTM模型能够对存在差异的同一类事故做出准确的工况走势预测,展现了其对于同类型事故工况的良好适应性。与传统数理统计方法和传统RNN方法的对比结果证明,基于LSTM的深度学习方法能够有效提升异常工况预测的准确度和时效性。(本文来源于《仪器仪表用户》期刊2019年12期）
谢兰清,王彩霞[4]（2019）在《电子电路故障诊断与预测技术》一文中研究指出电子电路具有非线性和容差性,决定了在对电路进行模拟时的特性,也加大了故障预测和诊断的难度。但电子电路在生产生活中的应用之广泛,地位之重要不言而喻,因此最大限度地保证电子电路故障的诊断与预测是解决电子产品应用问题的当务之急。(本文来源于《河北农机》期刊2019年11期）
邵志媛[5]（2019）在《故障诊断和寿命预测》一文中研究指出提要：“多年来，工业领域由于设备故障引起的各类事故频发，直接影响企业生产、经营效益的同时，也是安监、环境资源为代表的政府部门的监管难点和痛点。随着传统工业的智能化升级加速，工业互联网、遥感监测、大数据分析以及5G等技术的不断发展，实现‘先知先觉’‘精确诊(本文来源于《中国产经新闻》期刊2019-08-29）
赵冲,王碧霞,祝帆[6]（2019）在《基于神经网络的采煤机系统故障预测与诊断研究》一文中研究指出通过监测采煤机的实时工作状态参数,并利用神经网络在数据处理方面具有高度的并行性的特点,对采煤机系统的故障属性进行预测与诊断。结果表明,除在极少数时间节点外,采用该方法得到的预测值与实际值的误差都较小。因此,基于神经网络的方法,建立采煤机系统的故障预测与诊断模型,有利于提高故障的诊断效率,对现场施工具有一定的理论指导意义。(本文来源于《煤炭技术》期刊2019年08期）
程洪超,刘乙奇,黄道平[7]（2019）在《面向污水处理过程的预测元-相关向量机故障诊断算法研究》一文中研究指出污水处理系统是一个复杂的非线性大系统,存在作业环境恶劣、控制目标复杂、扰动不确定性、不易在线监测等问题。这些问题导致污水厂发生故障频繁,开发高效的故障监测技术成了当务之急。本文提出了一种新的故障监测技术,即预测元-相关向量机方法。该方法是将可预测元算法与相关向量机进行有机结合。首先利用可预测元算法对污水厂的采集的数据进行特征提取,去除重复特征和冗余信息。然后,利用处理后的数据训练相关向量机模型。为了验证所提方法的优越性,将预测元-相关向量机与RVM,PCA-RVM和ICA-RVM叁种方法同时用于监测国际水协会提供的BSM1污水处理平台。实验表明本文所提方法故障诊断精度更高。(本文来源于《第30届中国过程控制会议（CPCC 2019）摘要集》期刊2019-07-31）
史龙,周荣,王智新,谭树林[8]（2019）在《道岔转换设备故障诊断与预测系统研究与设计》一文中研究指出道岔转换设备作为故障率较高的关键铁路信号设备,在铁路运营维护工作中需要投入大量人力和物力。基于信息感知、无线通信、物联网、云平台和专家系统等新型技术,提出一种道岔转换设备故障诊断与预测系统设计,可在线监测道岔转换设备的运行状态,对故障进行实时诊断和精确定位,为实现故障预测与健康管理提供支撑。(本文来源于《铁路通信信号工程技术》期刊2019年07期）
祝旭[9]（2019）在《故障诊断及预测性维护在智能制造中的应用》一文中研究指出智能制造的实施过程中,对设备的可靠性要求以及设备维护管理的要求逐渐提高,对预测性维护能力的同步提升。针对预测性维护价值数百亿元的新兴市场,制造企业、设备管理信息化厂商、预测性维护服务厂商都将参与设备维护管理的整体环节,提出以设备故障监测、诊断、预防性维护为手段,将物联网技术应用于设备状态监测诊断的思路,实现设备健康状态在线监测、远程监控诊断的智能高效模式。建议将普遍采用的计划性检修向基于设备健康状态的预测性维护转变,最终实现提高生产安全稳定性、有效制定并实施设备维护策略、降低设备维护成本、减少设备停工检修时间的目标。(本文来源于《自动化仪表》期刊2019年07期）
史浩强[10]（2019）在《陀螺仪若干典型故障智能诊断与预测技术》一文中研究指出导航系统担负着导航定位及姿态确定等重要职责,其精确度和可靠性在航天、航空、航海中起着相当重要的作用。陀螺仪作为导航系统的核心器件,可以为运载体提供准确的导航定位参数,如姿态角、角速度以及角加速度等,已被广泛应用于各种运载体的导航定位。陀螺仪长期使用中因故障诱发因素的不同而产生这样或那样的故障,影响其导航性能。因此,陀螺仪关键参数预测及故障诊断,对于提高导航系统的精度以及可靠性具有重要的意义。本文主要针对陀螺仪功能性故障进行研究,提出相应的故障诊断及故障预测算法,研究内容主要分为叁个部分:第一部分为陀螺仪数据预测,第二部分为带冗余配置的陀螺仪故障诊断,第叁部分为陀螺仪故障预测。在陀螺仪数据预测算法中,首先分析了BP网络、SVM网络以及长短期记忆(LSTM)网络的结构及算法,提出了预测效果的评价指标,其次针对LSTM网络,建立了陀螺仪数据预测算法,采用某陀螺仪实测数据对上述提到的叁种预测方法进行了比较及仿真分析,验证了LSTM算法具有较高的预测准确性及有效性;在带冗余配置的陀螺仪故障诊断算法中,以叁自由度陀螺仪为对象,首先研究了叁个陀螺仪冗余配置的形式,并搭建了组合陀螺仪输出信号仿真平台,其次将搭建的组合陀螺仪实物搭载在无人机上进行飞行试验,通过对某个陀螺仪进行干扰来模拟可能出现的故障,如传感器无法供电、传感器偏离原来测量位置等,并利用上位机获取陀螺仪正常和故障数据,根据奇偶校验法对故障陀螺进行检测与识别,同时提出了基于冗余配置信息和基于LSTM网络的陀螺仪故障检测方法,并对故障数据进行替换;在陀螺仪故障预测方面,首先给出了陀螺仪故障预测整体框图,利用MATLAB软件搭建了典型故障的仿真模型,并采集了相应的样本信息,提出了故障预测效果的评价指标,利用BP网络、SVM网络以及LSTM网络进行了陀螺仪故障预测并比较了叁种方法的预测效果。本文主要创新点包括研究了叁自由度陀螺仪冗余配置形式,搭建了带冗余配置的陀螺仪输出数据仿真平台,同时提出了基于冗余配置信息和基于LSTM网络的故障检测算法,并对陀螺仪故障数据进行替换及预测。该研究为陀螺仪冗余故障诊断、异常变化检测以及故障预测工作提供比较实用的技术工具。本研究得到国家自然科学基金面上项目(编号:91646108,61473222)的资助。(本文来源于《西安理工大学》期刊2019-06-30）
故障预测诊断论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
当前我国煤矿产业的发展速度不断加快,人们对煤矿开采工作的质量和安全问题尤为关注。在煤矿开采工作当中,采煤机是其中非常重要的设备类型,但是由于工作环境的影响,经常造成采煤机出现故障问题,影响到了整个煤矿开采工作的效率和质量。本文重点针对采煤机的故障诊断技术以及故障预测进行了分析和探索。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
故障预测诊断论文参考文献
[1].武文静.电子电路故障诊断与预测技术分析[J].计算机产品与流通.2019
[2].郎守让.浅谈采煤机的故障诊断与预测[J].当代化工研究.2019
[3].佘兢克,薛时雨,孙培伟,曹桦松.基于深度学习的核电站事故预测及故障诊断方法[J].仪器仪表用户.2019
[4].谢兰清,王彩霞.电子电路故障诊断与预测技术[J].河北农机.2019
[5].邵志媛.故障诊断和寿命预测[N].中国产经新闻.2019
[6].赵冲,王碧霞,祝帆.基于神经网络的采煤机系统故障预测与诊断研究[J].煤炭技术.2019
[7].程洪超,刘乙奇,黄道平.面向污水处理过程的预测元-相关向量机故障诊断算法研究[C].第30届中国过程控制会议（CPCC2019）摘要集.2019
[8].史龙,周荣,王智新,谭树林.道岔转换设备故障诊断与预测系统研究与设计[J].铁路通信信号工程技术.2019
[9].祝旭.故障诊断及预测性维护在智能制造中的应用[J].自动化仪表.2019
[10].史浩强.陀螺仪若干典型故障智能诊断与预测技术[D].西安理工大学.2019