导读:本文包含了嵌入式故障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:船舶故障,诊断控制,训练样本
嵌入式故障诊断论文文献综述
汪希[1]（2019）在《基于嵌入式技术的船舶故障诊断控制器设计》一文中研究指出船舶故障诊断是船舶运输航行的重要技术支持,为了有效提高船舶故障诊断效果,基于嵌入式技术设计新型船舶故障诊断控制器。该控制器从故障异常数据入手,首先建立故障训练样本,用于表示船舶正常航行以及多类型故障时的数据标数,根据训练样本,提取当前故障信号诊断特征,并利用最小二乘法对上述建立的训练样本数据进行直接限制,完成诊断特征分类,将分类后的数据进行信号去噪,消除无用数据,确定信号标度因子值,通过数据清洗,重新划分定位故障数据,实现故障诊断。实验数据表明,应用该故障诊断控制器,故障诊断率提高了22%,故障误判率降低了30%,有效提高船舶故障诊断控制效果。(本文来源于《舰船科学技术》期刊2019年20期）
张志强[2]（2019）在《嵌入式系统在数控设备故障诊断系统中的实现》一文中研究指出本文围绕着数控设备安全运行需求进行分析,从中了解数控设备工作运行中的安全隐患,明确故障诊断的基本要求,探讨嵌入式系统在其中的应用效果。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2019年14期）
刘旭婷,李益国,孙栓柱,刘西陲,沈炯[3]（2018）在《基于稀疏局部嵌入深度卷积网络的冷水机组故障诊断方法》一文中研究指出针对于冷水机组提出一种基于稀疏局部嵌入深度卷积网络(sparsely local embedding network,SLENet)的故障诊断方法。采用稀疏局部嵌入方法代替卷积核,对输入数据进行特征选择,避免了复杂的训练和调参过程。另外采用空间金字塔最大池化作为网络的输出层,减少了网络的输出维数和分类器的计算量。针对美国采暖、制冷与空调工程师学会提供的冷水机组的典型故障数据进行分类,结果表明,该方法相比深度卷积网络(CNN)和支持向量机(SVM)方法具有更高的故障诊断精度。(本文来源于《化工学报》期刊2018年12期）
陈法法,杨晓青,陈保家,程珩,肖文荣[4]（2018）在《基于正交邻域保持嵌入与多核相关向量机的滚动轴承早期故障诊断》一文中研究指出针对滚动轴承早期故障特征微弱难以快速有效辨识的问题,提出一种基于正交邻域保持嵌入(ONPE)与多核相关向量机(RVM)的滚动轴承早期故障诊断方法。首先基于多域量化特征构造表征滚动轴承早期故障的多域特征向量,基于ONPE线性流形学习对多域特征向量进行约简降维处理,获取最能反映滚动轴承早期故障运行状态变化的低维敏感特征,随后将获取的低维敏感特征输入给多核RVM进行早期故障模式的分类辨识。通过分析滚动轴承早期故障的模拟实验数据表明,该方法对高维复杂的非线性早期故障特征具有良好的约简降维性能,而且比单一核函数RVM具有更好的诊断精度。(本文来源于《计算机集成制造系统》期刊2018年08期）
蔡彭骑[5]（2018）在《一种基于嵌入式Linux的柴油机故障诊断模块设计方法》一文中研究指出随着柴油机电控系统和车载CAN网络的广泛使用,基于车载网络运行的柴油机故障诊断系统具有非常重要的作用。文章基于嵌入式Linux系统设计了一种能够解析J1939网络协议的柴油机故障诊断模块,具有成本低、可维护性和可扩展性好等优点。在东风康明斯CM2150柴油机上实验结果表明,该模块能够正确高效地实现电控系统故障诊断。(本文来源于《无线互联科技》期刊2018年15期）
宛霞[6]（2018）在《嵌入式技术成自动气象站故障诊断新方法》一文中研究指出本报讯 宛霞报道 7月11日，公益性行业（气象）科研专项“自动气象站故障诊断、测试、维修系统研发”项目通过验收。该项目研究目标是综合分析中国区域气象观测网自动气象站总体结构、电路、模块的特点，归纳各类典型故障及特征，建立适合自动气象站的故障(本文来源于《中国气象报》期刊2018-07-19）
宁少慧,韩振南,武学峰,王志坚[7]（2018）在《嵌入式传感器的齿轮裂纹故障诊断》一文中研究指出针对传统的齿轮箱体振动信号的故障诊断,提出了一种新的测试方法,即把传感器直接安装在齿轮箱体内的齿轮体上,缩短了振动信号的传递路径,有效降低了振动信号在传递过程中幅值衰减,能诊断出齿轮传动系统的早期故障。为验证该方法的有效性,对齿根2 mm裂纹的故障齿轮传动系统进行了动力学仿真和实验验证,结果发现从齿轮体上的振动信号中能成功诊断出齿轮裂纹的早期故障,而箱体上的振动信号则不能体现故障特征。这充分说明了振动信号在经过复杂的传递路径后导致幅值衰减和频率成分丢失,微弱的故障信息被削弱。这为齿轮箱的早期微弱故障的诊断提供了一种有效的方法。(本文来源于《振动与冲击》期刊2018年11期）
王瑞璇[8]（2018）在《基于局部线性嵌入和指数判别分析的故障诊断方法研究》一文中研究指出工业过程具有规模性大、复杂性高、变量多、关联性强等特点,如何从数据出发准确、快速地发现故障并处理,保证过程高效运行意义重大。而且工业过程数据具有高维、非线性的特点,因此提取数据特征对于故障诊断非常重要。另外,一个准确、可靠的故障诊断系统对于工业过程的正常运行具有重要作用。基于此,本文以局部线性嵌入(LLE)和指数判别分析(EDA)为基础,提出了几种改进的故障诊断方法,并通过TE仿真平台及青霉素发酵过程仿真平台进行了验证。首先,提出一种改进的针对间歇过程的故障识别方法——核指数判别分析方法(KEDA),利用基于差异度的性能指标进行故障诊断。KEDA方法结合了核方法和EDA方法的优点,在处理非线性、小样本问题上展现了很强的能力,并且在分类性能上有明显的改善。在故障识别的实际应用中,首先根据历史数据建立已知类别的正常模型和故障模型。然后,将在线测量数据输入到这些模型中,以识别当前的操作状态,即系统处于正常状态还是故障状态。若为故障状态,该方法可判断何种故障发生或是否出现了新故障。其次,结合LLE和EDA方法,提出两种改进的指数判别分析方法:局部线性指数判别分析(LLEDA)和邻近保持嵌入判别分析(NPEDA)。这两种方法都将全局判别分析与局部几何结构相结合。其中,LLEDA是一种并行策略,旨在寻找一个平衡局部几何结构和全局数据分类之间的投影矢量。NPEDA是一种级联策略,其降维过程分为保持局部结构与判别分析两步进行。这两种方法在进行全局判别分析的伺时,强调了数据的内在结构,仿真表明,相比于传统的指数判别分析方法(EDA),其具有更好的识别能力。最后,针对复杂的工业过程,提出了一种多方法结合的混合型过程监控与故障诊断方法,集数据分析、模型库建立、故障及时诊断及可视化等算法为一体。首先通过常规PCA方法对历史数据进行初筛,区分出正常和故障信息,然后利用聚类方法对故障数据集进行分类,再利用局部线性指数判别分析方法(LLEDA)建立故障模型库,最后进行故障诊断。本文将基于监督学习的LLEDA方法拓展到无监督学习,便于复杂工业大量无标签数据的处理。利用典型的田纳西伊士曼过程对所提出的方法进行验证,结果证明了该方法的有效性。(本文来源于《北京化工大学》期刊2018-06-01）
梁君涵[9]（2018）在《基于叁核嵌入式平台的断路器在线监测与故障诊断系统》一文中研究指出当今社会经济快速发展,电能作为不可或缺的能源融入到了我们生活的方方面面,为保证电能安全稳定地供给,提升电网的稳定性势在必行。高压断路器作为关键的一次设备,其运行的可靠性对电网的稳定起到至关重要的作用,因此需要对断路器进行状态检修,以确保其正常运行。断路器的在线监测和故障诊断技术是状态检修的重要支撑。随着电气设备智能化程度的提高,断路器在线监测装置需要处理的数据越来越多,断路器在线监测装置需要进一步提升设备间数据通信能力,以及对断路器的故障诊断能力。针对设备间信息互通的问题,本文设计了基于IEC61850通信标准的断路器实时监控和故障诊断系统。IEC61850通信标准将变电站通信网络分为叁层,其通信数据面向对象进行建模,并且采用专用通信服务映射的方式实现通信服务与抽象服务接口的连接,有效提升了设备之间的互操作性。本文详细分析了IEC61850的网络通信结构以及通信信息模型,并搭建了基于IEC61850的变电站通信网络,同时建立了相应的断路器的监测信号模型。针对断路器故障诊断问题,本文对高压断路器的基本工作原理和操作机构中各物理量之间的关系进行了研究,选择操作机构的直流线圈电流作为高压断路器故障诊断的依据,利用小波变换和支持向量机实现断路器的故障诊断。其中,在间隔层设备上完成基于小波变换的数据处理,在变电站层服务器上完成基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)算法的故障诊断。本文设计了叁核嵌入式系统作为间隔层监测设备,依据IEC61850标准与变电站层服务器完成数据通信,完善整套在线监测与故障诊断工作。本文设计的系统适用于IEC61850通信标准的网络架构,有效提升了监测装置与其他设备之间的数据通信能力。采用小波变换与SVM相结合的方式作为故障诊断方法,能够对断路器的状态进行准确评估。间隔层设备采用叁核系统具有极强的数据分析能力和良好的人机交互能力,配合变电站层的服务器进一步提升了整个系统的在线监测和故障诊断能力。(本文来源于《东南大学》期刊2018-06-01）
谢光强,郭小全,李杨,徐峰[10]（2019）在《微型嵌入式系统故障诊断方法综述》一文中研究指出随着物联网和大数据的高速发展,微型嵌入式系统已经广泛应用于外卖、共享单车、运输、快递和智能家居等行业之中。现有的故障诊断研究主要集中在传统嵌入式系统上,因此针对微型嵌入式系统故障诊断文献相对较少。针对上述问题和结合该系统的特点(有限计算能力和存储空间),提出了一类适合于微型嵌入式系统故障诊断方法分类方法,将其分为两大类,即本地故障诊断方法和远程故障诊断方法。讲述了微型嵌入式系统故障诊断方法的核心思想,总结出各方法在微型嵌入式系统上运用的优缺点和应该注意的问题,最后讨论了微型嵌入式系统故障诊断亟待解决的问题。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2019年05期）
嵌入式故障诊断论文开题报告
（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：
本文围绕着数控设备安全运行需求进行分析,从中了解数控设备工作运行中的安全隐患,明确故障诊断的基本要求,探讨嵌入式系统在其中的应用效果。
（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。
嵌入式故障诊断论文参考文献
[1].汪希.基于嵌入式技术的船舶故障诊断控制器设计[J].舰船科学技术.2019
[2].张志强.嵌入式系统在数控设备故障诊断系统中的实现[J].电子技术与软件工程.2019
[3].刘旭婷,李益国,孙栓柱,刘西陲,沈炯.基于稀疏局部嵌入深度卷积网络的冷水机组故障诊断方法[J].化工学报.2018
[4].陈法法,杨晓青,陈保家,程珩,肖文荣.基于正交邻域保持嵌入与多核相关向量机的滚动轴承早期故障诊断[J].计算机集成制造系统.2018
[5].蔡彭骑.一种基于嵌入式Linux的柴油机故障诊断模块设计方法[J].无线互联科技.2018
[6].宛霞.嵌入式技术成自动气象站故障诊断新方法[N].中国气象报.2018
[7].宁少慧,韩振南,武学峰,王志坚.嵌入式传感器的齿轮裂纹故障诊断[J].振动与冲击.2018
[8].王瑞璇.基于局部线性嵌入和指数判别分析的故障诊断方法研究[D].北京化工大学.2018
[9].梁君涵.基于叁核嵌入式平台的断路器在线监测与故障诊断系统[D].东南大学.2018
[10].谢光强,郭小全,李杨,徐峰.微型嵌入式系统故障诊断方法综述[J].计算机应用研究.2019