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基于案例推理与模糊粗糙集理论的汽轮机故障
摘要:案例推理(CaseBasedReasoning,CBR)适于表达复杂的综合性知识,其思想和工作机制对故障诊断有重要意义。应用案例推理技术,可通过检索机制在诊断系统的案例库中对故障的征兆信息进行检索,匹配到与当前问题相似的历史案例比对后得出结论,并对新问题的知识经验进行归纳总结,作为新的案例存储到案例库中。由于汽轮发电机组的故障特征具有复杂性和多样性,应用粗糙集理论对历史案例中的故障特征进行提取,得到对故障识别有贡献的故障特征,对冗余的特征进行筛检和剔除,构建出故障诊断特征库,根据故障特征对故障模式进行识别。
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基于PMA的IETM故障诊断系统设计
摘要：给出了一种基于PMA的IETM故障诊断系统的设计方法，该方法融入了专家系统的维修向导模式、故障自动诊断模式和远程维修协同支持系统。可丰富并增强PMA的故障诊断功能，具有一定的推广意义。
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基于虚拟仪器1553B总线模块故障诊断系统设计
摘要：分析1553B总线模块设计原理基础上，通过对1553B总线模块故障树的定性和定量分析，构建基于故障树的故障诊断系统。描述基于虚拟仪器技术的故障诊断系统实现方案并设计相应的单元测试集，提高故障定位的精确度。
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基于VXI仪器的电路板故障诊断系统
某机电控制系统采用了集中分布式计算机，其功能强，操作简便，但配置庞大、复杂，所包含的几百块印刷电路板是易发生故障的环节，维修测试技术要求高。为了缩短排除电路板故障的时间，提高维修质量，我们研制了基于VX
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基于PXI总线的数字电路故障诊断系统
自上世纪50年代以来，随着微电子技术、通信技术及计算机网络技术的发展和大规模集成电路的广泛应用，电子设备数字电路故障维修越来越复杂，测试难度越来越大。与此同时，数字电路的测试与诊断研究也取得了突破性的进
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基于PXI总线的数字电路故障诊断系统
自上世纪50年代以来，随着微电子技术、通信技术及计算机网络技术的发展和大规模集成电路的广泛应用，电子设备数字电路故障维修越来越复杂，测试难度越来越大。与此同时，数字电路的测试与诊断研究也取得了突破性的进
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基于双MCU架构的ABS/ASR/VDC故障诊断系统
集成了防抱死制动系统ABS(Anti-lock Braking System)、驱动防滑控制系统ASR(Acceleration Slip Regulation System)与车辆动力学控制系统VDC(Vehicle Dynamic Control System)的ABS/ASR/VDC集成系统是汽车主动安全性控
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基于MCS-51单片机的电气控制线路接线故障诊断系统
0 引言 在电气控制类课程的教学中，常规的训练项目主要有三相异步电动机的点动控制线路、连续运行控制线路、正反转控制线路、顺启逆停控制线路、降压启动控制线路、接触器联锁正反转控制线路的安装、接线与调试等
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远程监测与故障诊断系统研究
摘要：为了解决诊断资源时间空间的限制、系统开发通用性差的问题，设计了远程监测与故障诊断系统。首先，分析了系统的总体框架和结构。然后，分别介绍了监测子系统和故障诊断推理机的结构及设计。最后，介绍了基于组
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基于VXI仪器的电路板故障诊断系统分析
某机电控制系统采用了集中分布式计算机，其功能强，操作简便，但配置庞大、复杂，所包含的几百块印刷电路板是易发生故障的环节，维修测试技术要求高。为了缩短排除电路板故障的时间，提高维修质量，我们研制了基于
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基于嵌入式Linux的机车故障诊断系统研究设计
以ARM为开发平台,融合CAN有线数据传输和无线数据传输的各自优势，在有线数据传输的基础上，针对非接触测量场合和智能检测的需要，设计了一种基于ARM9和Linux的手持式智能化故障诊断仪。该系统采用Samsung S3C2410微处理器，在Linux环境下通过ARM处理器与智能RF的接口设计实现网络通信和数据捡测功能，完成数据的无线检测。下位机通过AVR单片机控制，具有实用价值。
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基于嵌入式Linux的机车故障诊断系统研究设计
基于嵌入式Linux的机车故障诊断系统研究设计
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基于嵌入式Linux的机车故障诊断系统研究设计
基于嵌入式Linux的机车故障诊断系统研究设计
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基于DSP的滚动轴承实时故障诊断系统设计
传统的振动诊断仪一般都是对振动的有效值、最大幅值、峭度等时域特征信息进行判断而诊断故障的，诊断方式简单，信号处理十分粗糙、可信度低。本系统是利用BP神经网络对故障进行诊断的，实现了诊断的智能化，提升诊断速度和诊断精度。另外本系统是采用硬件共振解调技术来实现振动信号分析以及故障诊断的，它比用软件实现共振解调技术的好处是在故障形成的初期，冲击故障信号较弱时就可以对故障进行成功的诊断，这样就可以对早期故障设备进行重点监视，同时也有充裕的时间采购替换件。因此本系统在工程中拥有很广阔的应用空间。
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基于DSP的滚动轴承实时故障诊断系统设计
传统的振动诊断仪一般都是对振动的有效值、最大幅值、峭度等时域特征信息进行判断而诊断故障的，诊断方式简单，信号处理十分粗糙、可信度低。本系统是利用BP神经网络对故障进行诊断的，实现了诊断的智能化，提升诊断速度和诊断精度。另外本系统是采用硬件共振解调技术来实现振动信号分析以及故障诊断的，它比用软件实现共振解调技术的好处是在故障形成的初期，冲击故障信号较弱时就可以对故障进行成功的诊断，这样就可以对早期故障设备进行重点监视，同时也有充裕的时间采购替换件。因此本系统在工程中拥有很广阔的应用空间。
