导读:本文包含了模糊故障诊断论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:模糊,故障诊断,神经网络,系统,理论,汽轮机,转子。
模糊故障诊断论文文献综述
赵瑞丰[1]（2019）在《基于模糊控制的工程机械故障诊断系统研究》一文中研究指出工程机械作为一种常用的基建设备,故障发生率相当高,发生故障后若不能及时诊断维修,将对施工进度造成较大影响,直接造成巨额经济损失。现利用模糊控制算法对工程机械中的故障进行分析,以迅速准确找出机械系统的故障发生原因,从而提高整个故障诊断系统的检测效率和准确性。(本文来源于《机电信息》期刊2019年36期）
张进[2]（2019）在《一种基于LabVIEW和模糊理论的液压泵故障诊断程序》一文中研究指出为了诊断液压泵的故障,设计了一种故障诊断程序。运用了模糊故障诊断方法,提高了准确度。并基于LabVIEW设计了自动诊断程序,提高了速度。最后,通过对结果的综合评价,改进诊断过程,进一步提高准确度。实践表明,该程序诊断准确度高、速度快,缩短了液压泵样品试制的周期。(本文来源于《计量与测试技术》期刊2019年11期）
吴韬[3]（2019）在《基于案例推理与模糊粗糙集理论的汽轮机故障诊断系统研究》一文中研究指出案例推理(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。(本文来源于《机电信息》期刊2019年33期）
汤海山,冯延晖,苏建国,邱颖宁,汪文东[4]（2019）在《基于模糊综合评判的风电机组电路板故障诊断研究》一文中研究指出针对变桨控制系统中故障电路板,文章以虚拟仪器技术为软件平台,嵌入式计算机作为硬件平台,形成了一套以电路板PMPC为测试对象的测试平台。针对电路板无完善工作原理图、无法有效获取先验知识和故障数据库的情况,提出了基于模糊综合评判的故障诊断方法,以故障测试点隶属度作为智能评判标准,同时改进了基于故障征兆与故障原因集的模糊综合评判算法。经故障诊断实验表明,该故障诊断手段是可行的。(本文来源于《可再生能源》期刊2019年11期）
崔青,方欣,张志磊,王涛,张天伟[5]（2019）在《基于模糊c均值算法和改进归一化的变压器故障诊断方法》一文中研究指出溶解气体分析法是诊断变压器故障的重要方法。本文建立了基于模糊c均值算法的变压器故障诊断模型。为了研究模糊c均值算法模型中样本的不同归一化法(即考虑到不同气体反应故障的灵敏程度不同)对聚类结果的影响程度,首先对溶解气体成分样本使用3种方法进行归一化,这3种方法是离差变换法、一般浓度归一化法和特征浓度归一化法。然后将归一化后的样本作为FCM算法的输入,以所求的隶属度矩阵确定样本所属故障类型。实例计算结果表明,采用特征浓度归一化可提高故障判断准确度。(本文来源于《电气技术》期刊2019年11期）
田富国,汪庆华,贾康,邓东花[6]（2019）在《BP神经网络与Sugeno模糊积分融合的转子系统故障诊断》一文中研究指出目的针对BP神经网络对转子故障诊断方法存在的局限性,提出一种融合Sugeno模糊积分和BP神经网络的转子故障轴心轨迹识别诊断方法。方法首先利用轴心轨迹图像的不变矩为特征向量,提取常见旋转机械转子故障特征,随后利用多个BP神经网络对故障类型进行识别,最终采用Sugeno模糊积分对BP神经网络识别结果进行决策,从而构建转子故障诊断模型,并应用于转子系统故障的诊断。结果通过机械故障仿真模拟实验平台采集了6种常见转子系统故障信号,利用matlab2012a软件编程建模仿真处理,试验表明,该模型有效地提高了转子系统多类别故障的识别正确率。同时,该方法对同一故障类型识别所需样本少,大大节省了数据获取和处理的时间。结论该方法提出并用于转子系统故障诊断中,诊断准确性高,可靠性强,利用样本数据量少,节约时间,对小样本数据的故障诊断有着良好的效果。(本文来源于《装备环境工程》期刊2019年10期）
林琳,陈志英[7]（2019）在《基于模糊RBF神经网络的高压断路器机构故障诊断》一文中研究指出为了快速准确诊断高压断路器是否发生操作机构故障,文章提出了一种基于模糊RBF神经网络的高压断路器机构故障诊断方法。该方法首先分析高压断路器的分(合)闸线圈电流,提取时间和电流特征参数t_1、t_2、t_3、t_4、t_5、I_1、I_2、I_3,然后在RBF神经网络增加模糊化层,对特征参数进行相对模糊化运算,最后将模糊化后的特征参数输入到RBF神经网络进行故障识别、分类。该方法以ABB VD4高压断路器的88组实验数据为训练样本建立4种高压断路器操作机构的模糊RBF神经网络故障诊断模型,12组测试样本来验证其准确性,实验结果显示,模糊RBF神经网络高压断路器的故障诊断模型能够准确的诊断出故障类型,其准确率达到99%,具有良好的实用性。与基于模糊BP神经网络的故障诊断方法相比,该方法收敛速度快,训练时间短,均方差较小,为0.107 3。(本文来源于《高压电器》期刊2019年10期）
戴邵武,陈强强,戴洪德,聂子健[8]（2019）在《基于平滑先验分析和模糊熵的滚动轴承故障诊断》一文中研究指出由于机械系统的复杂性,振动信号的随机性表现在不同尺度上,基于对振动信号进行多尺度的模糊熵(FE)分析,提出了基于平滑先验分析(SPA)和模糊熵的滚动轴承故障诊断方法。采用SPA方法对振动信号进行自适应分解,得到振动信号的趋势项和波动项;分别计算趋势项和波动项的模糊熵;将模糊熵值作为特征向量,输入至基于优化算法的支持向量机(OSVM)。将该方法应用于滚动轴承实验数据,分析结果表明:该方法在仅提取两个分量特征的情况下即可达到100%的故障诊断精度,可有效实现滚动轴承的故障诊断。(本文来源于《航空动力学报》期刊2019年10期）
王志,李有儒,田晶,刘丽丽,李吉凯[9]（2019）在《基于EMD模糊熵与会诊决策融合模型的中介轴承故障诊断技术》一文中研究指出针对航空发动机中介轴承故障信号难于识别的问题,提出了1种融合k NN、SVM、CART、RF及GBDT 5种算法的会诊决策融合模型。基于中介轴承故障模拟试验台开展某型航空发动机中介轴承故障试验验证。采用EMD算法对采集的振动故障信号进行分解,提取IMF分量的模糊熵作为故障特征。利用建立的会诊模型对中介轴承内环故障、内环-滚动体耦合故障、正常、滚棒剥落、滚棒划伤5种不同状态进行识别。试验研究表明:会诊模型的故障诊断准确率高达92.5%,并表现出良好的泛化能力。(本文来源于《航空发动机》期刊2019年05期）
王海东[10]（2019）在《模糊Petri网在航站楼电子系统故障诊断中的应用》一文中研究指出基于模糊Petri网的故障诊断模型,将Petri网和模糊产生式规则相互融合,能较好地描述和分析模糊知识,并能根据变迁激活规则的可信度和阈值,从而分析出故障信息的因果关系,推理出故障的原因和可信度。现以大连机场航站楼某型航班显示系统故障为例,用模糊Petri网建模仿真进行故障诊断和分析,仿真结果显示,该方法查找排除故障效率高,算法简单可行,更符合实际需要,能够得到合理的结果,对航站楼电子系统的故障诊断具有一定的参考价值。(本文来源于《机电信息》期刊2019年29期）
模糊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：
为了诊断液压泵的故障,设计了一种故障诊断程序。运用了模糊故障诊断方法,提高了准确度。并基于LabVIEW设计了自动诊断程序,提高了速度。最后,通过对结果的综合评价,改进诊断过程,进一步提高准确度。实践表明,该程序诊断准确度高、速度快,缩短了液压泵样品试制的周期。
（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。
模糊故障诊断论文参考文献
[1].赵瑞丰.基于模糊控制的工程机械故障诊断系统研究[J].机电信息.2019
[2].张进.一种基于LabVIEW和模糊理论的液压泵故障诊断程序[J].计量与测试技术.2019
[3].吴韬.基于案例推理与模糊粗糙集理论的汽轮机故障诊断系统研究[J].机电信息.2019
[4].汤海山,冯延晖,苏建国,邱颖宁,汪文东.基于模糊综合评判的风电机组电路板故障诊断研究[J].可再生能源.2019
[5].崔青,方欣,张志磊,王涛,张天伟.基于模糊c均值算法和改进归一化的变压器故障诊断方法[J].电气技术.2019
[6].田富国,汪庆华,贾康,邓东花.BP神经网络与Sugeno模糊积分融合的转子系统故障诊断[J].装备环境工程.2019
[7].林琳,陈志英.基于模糊RBF神经网络的高压断路器机构故障诊断[J].高压电器.2019
[8].戴邵武,陈强强,戴洪德,聂子健.基于平滑先验分析和模糊熵的滚动轴承故障诊断[J].航空动力学报.2019
[9].王志,李有儒,田晶,刘丽丽,李吉凯.基于EMD模糊熵与会诊决策融合模型的中介轴承故障诊断技术[J].航空发动机.2019
[10].王海东.模糊Petri网在航站楼电子系统故障诊断中的应用[J].机电信息.2019
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