导读:本文包含了复杂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,机械故障,诊断
复杂故障诊断论文文献综述
王娜[1]（2019）在《复杂海洋环境船舶机械故障诊断算法分析》一文中研究指出针对传统的船舶机械故障诊断算法精准度低的情况,对复杂海洋环境船舶机械故障诊断算法进行设计。为保证故障诊断准确性,对舰船机械设备数据进行采集,并采用模糊传递法对故障数据进行组合,设定阈值,将该值作为判定是否为故障数据的标准,在此基础上,采用神经网络算法,提取故障征兆,完成对复杂海洋环境船舶机械故障诊断。并设置仿真实验,实验结果表明此次设计的复杂海洋环境船舶机械故障诊断算法比传统算法准确性高,具有一定的实际应用意义。(本文来源于《舰船科学技术》期刊2019年22期）
阮维龙,张羽,刘江庭[2]（2019）在《面向复杂数据链装备的新型故障诊断技术研究》一文中研究指出针对未来通信数据链系统综合化、大规模和复杂性的特征,系统故障诊断将面临故障置信概率低、故障定位的准确率低和失效装备战斗力恢复困难,缺乏自动化、网络化和智能化故障检测、定位的综合故障诊断技术的发展现状。本论文拟提出融合多种技术途径的新型故障诊断技术,并梳理了涉及的关键技术,使得该新型故障诊断技术具有高故障检测准确率、高故障定位准确率等良好特性,同时可满足未来通信数据链等复杂装备故障诊断在自动化、网络化和智能化方面的更高要求。(本文来源于《现代导航》期刊2019年03期）
郑旭[3]（2019）在《基于多维时间序列复杂网络的AUV故障诊断》一文中研究指出本文提出一种多维时间序列的复杂网络构建方法,首先将每个单维时间序列进行符号化,在此基础上定义滑动窗口,将滑窗内的符号进行组合,生成代表多变量时间序列的波动模式组,以此作为复杂网络的节点,模式组之间的转换作为连边构建复杂网络。将此方法应用于自主式水下机器人(Autonomous Underwater Vehicle, AUV)模拟故障数据和正常状态数据,构建多维时间序列的复杂网络。实验结果表明,两类数据复杂网络拓扑统计量可以有效描述并区分AUV的故障状态和正常状态,实现故障诊断功能。(本文来源于《电子制作》期刊2019年11期）
赵继龙[4]（2019）在《基于转速复杂度的柴油机失火故障诊断》一文中研究指出失火故障是柴油机较为常见的故障,会影响柴油机的动力性和经济性。本文利用柴油机转速对失火故障进行检测,利用转速信号的复杂度指标来判断信号的随机性,分析正常、单缸失火及多缸失火状态下的复杂度,对柴油机的失火故障进行诊断。(本文来源于《内燃机与配件》期刊2019年08期）
徐元博,蔡宗琰,丁凯[5]（2019）在《复杂背景下对称差分解析能量算子在轴承故障诊断中的应用》一文中研究指出针对对称差分能量算子对噪声和振动干扰较为敏感的不足,在其基础上提出了对称差分解析能量算子。对称差分解析能量算子在很大程度上克服了噪声和振动干扰的影响,能从重度污染的信号中提取出微弱的故障信号频率,因此具有更强的鲁棒性。将该方法应用于模拟实验和真实轴承故障诊断实验中,并且与对称差分能量算子和传统能量算子进行对比,该方法取得了良好的诊断效果,体现了优越性。将该方法应用于故障诊断领域,尤其是工作背景复杂的环境下,有着很大的实际意义。(本文来源于《振动与冲击》期刊2019年08期）
张淑莲,宋雪,葛苏慧[6]（2019）在《基于人工智能方法的复杂过程故障诊断技术》一文中研究指出信息化时代的到来,人工智能的应用技术也越来越广泛,而人工智能在使用过程中出现了故障,就需要采取一定的诊断技术来进行防治。因此基于人工智能方法的复杂过程障碍检测技术发展是十分有必要的,也是现在信息化时代科技发展的主要目标。文章通过分析人工智能方法的复杂过程的概述以及故障种类,并提出相应的应用诊断技术来确保故障诊断技术的发展越来越好。(本文来源于《数码世界》期刊2019年04期）
刘秀丽,徐小力[7]（2019）在《基于深度信念网络和多信息融合的复杂机电装备故障诊断方法》一文中研究指出针对复杂机电装备故障诊断中存在的数据量大、提取故障特征困难等问题,结合深度学习理论强大的感知与自我学习能力,提出一种基于深度信念网络和多信息融合的复杂机电装备故障诊断方法。将多个传感器的原始时域信号数据输入深度信念网络进行训练,通过反向微调学习对深度信念网络进行整体微调,提高分类准确性,同时在训练过程采用ReLu激活函数和加入Batch Normalization,减少过拟合出现概率的同时提高了网络收敛的速度。将此方法运用到复杂数控加工中心刀具的故障诊断中,结果表明该方法相比传统BPNN算法和采用Sigmoid激活函数的深度神经网络算法准确率更高。(本文来源于《机床与液压》期刊2019年01期）
高洁[8]（2019）在《基于贝叶斯网络的复杂工业过程故障诊断问题研究》一文中研究指出工业过程的安全可靠运行是现代工业可持续发展和持久性创造盈利的重要保障。因此,确保工业过程安全可靠运行的故障诊断技术在现代工业过程中拥有举足轻重的地位。然而,随着工业过程的复杂化,其大规模化、变量特性复杂、非平稳等特点使故障诊断研究面临严峻挑战。本文面向具有复杂过程特性的流程工业过程,针对关键故障信息提取、故障类型识别和根源故障变量追溯等典型故障诊断问题进行研究,从多个维度建立具有实用价值且高效的故障诊断模型。本文具体研究内容如下:(1)考虑到大规模化带来的大量故障无关变量及故障变量间的冗余信息,提出一种基于关键故障特征提取的朴素贝叶斯故障分类算法。首先基于互信息筛选出与故障类别高度相关的关键故障变量;第二步提取相互独立的故障特征,进一步提炼有效的关键故障特征。基于两步递进式故障特征提取策略构建的诊断模型,既能充分描述故障信息又剔除了特征间的冗余信息,有效提升故障诊断模型性能,增强模型可解释性。(2)考虑到工业过程的动静态故障信息混合特性,单一静态或动态故障信息不足以描述所有故障类型。因此,提出一种基于动静态信息协同分析的分布式贝叶斯网络在线故障诊断方法。该方法通过有效结合动静态故障信息,深入挖掘故障特性,建立基于故障特征的分布式诊断子网,将混合的故障信息进行有效解耦,在多故障识别中进一步对故障类别进行精细化诊断。(3)考虑到工业过程中非平稳特性带来的因果关系扭曲等不利影响,难以正确定位根源故障变量,因此提出一种基于因果分析的多层次贝叶斯网络故障诊断方法。该诊断模型包括两层诊断网络:底层网络由多个诊断子网构成,分别对非平稳变量的局部故障传递信息进行精细化描述;上层网络集成了底层诊断子网的因果关系,对全局因果关系结构进行整体性刻画。该方法能准确追溯根源故障变量并有效识别故障传播路径。(本文来源于《浙江大学》期刊2019-01-15）
彭开香,张传放,马亮,董洁,焦瑞华[9]（2019）在《面向系统层级的复杂工业过程全息故障诊断》一文中研究指出复杂工业过程具有长流程、系统层级多、故障潜在分布空间范围较广的特点,是当前故障诊断领域的热门研究方向。首先,对主流故障诊断技术进行了分类和概述;其次,采用定量与定性相结合思路,提出了面向系统层级的复杂工业过程全息故障诊断框架,为复杂工业全流程的过程监测提供一整套技术和解决方案。相比于目前的故障诊断方法,该框架不仅包括故障检测和故障辨识,还包括故障根源诊断、故障传播路径识别、故障的定量诊断与评估,可有效解决复杂工业过程系统的综合故障诊断问题,实用性强,能够有效地减少或避免故障发生、保证产品的质量、提高企业的生产效率与生产安全;最后对故障诊断技术的发展趋势和亟待解决的问题进行了展望。(本文来源于《化工学报》期刊2019年02期）
刘克[10]（2018）在《基于自适应观测器的复杂网络故障诊断与隔离》一文中研究指出随着科学技术的快速发展,人与人,事物与事物之间的联系越来越密切。现实生活中很多系统可以用复杂网络来描述,比如电力系统、交通系统和生物系统等等。在这些大型系统中一旦有故障发生,将会给我们生活造成极大的影响,甚至是破坏性的影响。所以,对于复杂网络的故障诊断与隔离研究工作成为近些年来复杂网络研究领域的一个重要课题。本文主要是基于状态观测器设计了复杂网络故障诊断与故障隔离方法,故障诊断与隔离的阈值与网络的不确定性相关,具有自适应性。这对复杂网络故障诊断与隔离具有深远意义。主要研究内容如下:一、针对一类带有不确定性的复杂网络,研究节点存在故障时,故障诊断与隔离观测器设计。首先,设计复杂网络故障诊断观测器,并求得用于故障诊断的阈值函数。为了抵消不确定性对阈值的影响,提出了依赖于不确定性的阈值函数的构造方法。随后,设计了故障隔离观测器和其相对应的故障隔离自适应阈值函数,实现了复杂网络的故障隔离。最后,通过数值仿真验证了方法的准确性。二、针对一类带有不确定性的复杂网络,研究节点的连接故障和传感器故障时,故障诊断与隔离观测器设计。先对整个复杂网络进行故障诊断研究,设计了故障诊断观测器和基于不确定性的故障诊断自适应阈值函数,实现了复杂网络故障诊断。随之,对发生故障的复杂网络进行故障隔离,设计了连接故障隔离观测器和传感器故障隔离观测器,并求得了其相对应的阈值函数,实现了复杂网络故障隔离。最后,通过MATLAB仿真验证了方法的准确性。叁、针对带有控制器的复杂网络,研究网络中存在多重故障时,如执行器故障、连接故障等,故障诊断与隔离观测器设计。基于观测器知识,设计了复杂网络故障诊断观测器,通过比较故障诊断观测器获取网络节点的输出残差和自适应阈值函数之间的关系来判断网络中是否有故障发生。当网络中有故障发生时,基于观测器设计的故障隔离观测器被激活来隔离故障,确定复杂网络中发生故障的类型。最后,通过数值仿真验证方法的准确性。(本文来源于《南京邮电大学》期刊2018-11-14）
复杂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：
针对未来通信数据链系统综合化、大规模和复杂性的特征,系统故障诊断将面临故障置信概率低、故障定位的准确率低和失效装备战斗力恢复困难,缺乏自动化、网络化和智能化故障检测、定位的综合故障诊断技术的发展现状。本论文拟提出融合多种技术途径的新型故障诊断技术,并梳理了涉及的关键技术,使得该新型故障诊断技术具有高故障检测准确率、高故障定位准确率等良好特性,同时可满足未来通信数据链等复杂装备故障诊断在自动化、网络化和智能化方面的更高要求。
（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。
复杂故障诊断论文参考文献
[1].王娜.复杂海洋环境船舶机械故障诊断算法分析[J].舰船科学技术.2019
[2].阮维龙,张羽,刘江庭.面向复杂数据链装备的新型故障诊断技术研究[J].现代导航.2019
[3].郑旭.基于多维时间序列复杂网络的AUV故障诊断[J].电子制作.2019
[4].赵继龙.基于转速复杂度的柴油机失火故障诊断[J].内燃机与配件.2019
[5].徐元博,蔡宗琰,丁凯.复杂背景下对称差分解析能量算子在轴承故障诊断中的应用[J].振动与冲击.2019
[6].张淑莲,宋雪,葛苏慧.基于人工智能方法的复杂过程故障诊断技术[J].数码世界.2019
[7].刘秀丽,徐小力.基于深度信念网络和多信息融合的复杂机电装备故障诊断方法[J].机床与液压.2019
[8].高洁.基于贝叶斯网络的复杂工业过程故障诊断问题研究[D].浙江大学.2019
[9].彭开香,张传放,马亮,董洁,焦瑞华.面向系统层级的复杂工业过程全息故障诊断[J].化工学报.2019
[10].刘克.基于自适应观测器的复杂网络故障诊断与隔离[D].南京邮电大学.2018