导读:本文包含了大型复杂机电设备论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:寿命预测,维纳过程,主成分分析
大型复杂机电设备论文文献综述
邵景峰,牛一凡[1]（2019）在《基于主元数据的大型复杂机电设备寿命预测方法》一文中研究指出针对单一表征参数的大型复杂机电设备寿命预测方法无法全面表征设备退化轨迹以及多表征参数之间存在相关性从而影响寿命预测准确性的问题,提出一种基于表征参数数据融合的大型复杂机电设备的寿命预测方法。先提出一种加权主成分分析法,对多种表征设备退化的参数进行融合,得到可以表征设备退化且相互之间不存在相关性的主元数据;然后,建立基于主元数据的维纳退化过程模型;最后,选取数控机床进给系统的双向定位精度、双向重复定位精度、反向间隙误差、直线度4种表征参数对应的数据对模型进行了具体的分析和验证。试验结果表明:与基于单一表征参数和多表征参数的寿命预测模型相比,融合后的主元参数能够更好地表征设备的退化过程,从而可以更精确地实现设备的剩余寿命估计。(本文来源于《机床与液压》期刊2019年16期）
高保禄[2]（2010）在《大型复杂机电设备分布式故障诊断方法研究》一文中研究指出现代机电系统自动化水平日益提高,系统的规模逐步扩大,系统构成更加复杂,其子系统的关联程度越来越密切,同时,故障发生的可能性大大增加,表现方式也各式各样,并且一个故障源可能引起链式反应,导致更大故障发生,这些特点给系统的故障诊断带来了前所未有的困难。另一方面,对于大型复杂机电设备的安全稳定运转、故障的早期预测、推行预知维修管理、减少由于故障和维修带来的经济损失成为现代企业追求的目标。为此,找到合适的状态监测和故障诊断方法是科技工作者重要的研究方向。本文研究的大型复杂机电设备,其故障的多样性、突发性、渐进性以及并发性等特点决定了对它的故障诊断是一个非常复杂的系统工程。采用各种相互独立的诊断系统,已经不能适应实际设备的诊断需求,特别是由多台装备组成的分布式复杂机电系统。目前,随着分布式人工智能的发展,基于多Agent的系统为大规模复杂诊断系统的设计和实现提供了一条很好的途径,使得诊断系统朝智能化、网络化的方向发展。论文提出了一个多Agent分布式故障诊断问题协作求解的模型FMAS,该模型融多Agent消息传递、相互协作和智能诊断机制为一体。在该模型中,各个具有诊断功能的独立Agent并行地执行本地的诊断任务,同时和其他诊断Agent交换相关的信息,各Agent之间相互核对校正,相互协同,这样就可以和多个人类专家一样合作完成总体的故障诊断任务。论文详细描述了多Agent框架中各Agent的角色和功能,并讨论了其在实际应用中的部署方法,给出了面向诊断对象的部署方案和方法。为了更好地共享和交换诊断知识和有关信息,针对多Agent协商过程的不确定性,研究了多Agent诊断网络构成和协同诊断方法。在多个Agent系统中,协作不仅能提高单个Agent以及由多个Agent所形成系统的整体行为的性能,增强Agent及Agent系统解决问题的能力,还能使系统具有更好的灵活性。本文采用合同网协议来完成多Agent间的协作,并针对经典合同网协议中的不足进行了改进,提出了一种改进的动态合同网协议P-CNP来完成多任务并发状态的协作。实验证明了改进的合同网协议提高了系统效率,不仅扩展了经典协作的理论和方法,也进一步增强了其在实际中的应用能力。P-CNP被用于多个Agent之间的通信,保证了诊断系统的及时性。仿真结果和实验分析用于证明论文提出方法的有效性。在诊断方法方面针对多Agent信息的冲突性,研究了多Agent的信息融合,提出了一种多层时空域D-S证据理论信息融合故障诊断模型(MT-TS-DS),结合Agent技术来实现分布式故障诊断。该方法把故障诊断过程分为两层,局部时间域诊断结果融合和全局空间域诊断结果融合。对于同一被诊断对象,时间域的融合可以避免同一测点由于时间不同带来的诊断不确定性,空间域的融合可以使得各个测点的诊断结果相互参照,增加诊断最终结果的可靠性。不同测点和同一测点的不同的时间段可以采用不同的特征提取方法(时域分析、小波分析等)和多种智能故障诊断方法(如BP神经网络、RBF神经网络、支持向量机等),这也避免了单一方法运用造成的诊断偏差。多Agent信息融合技术的使用,使得分布式故障诊断系统具有集体的智能性、较好的健壮性与容错性。以某选煤厂的大型机电设备为背景,对该选煤厂关键设备的诊断进行了研究。采用文章中提出的多Agent故障诊断架构和故障诊断方法,设计并实现了基于FMAS的选煤厂机电设备诊断系统。详细阐述该系统的设计和实现的各个环节,详细分析了系统软件的实现方法。对传感器布置、系统拓扑结构、软件功能等方面作了描述,并用具体实例说明了如何综合利用该系统进行分布式智能故障诊断。(本文来源于《太原理工大学》期刊2010-10-01）
王然风[3]（2005）在《基于支持向量回归技术的大型复杂机电设备故障诊断研究与应用》一文中研究指出机械设备的大型化与复杂化是现代工业发展的一个重要特征,为了确保设备安全、可靠、健康地运行,发展大型复杂机电系统的状态监测与故障诊断技术具有重要意义。在故障诊断中能否正确分析信号,获得有效的故障特征是对可能发生的故障进行分析、识别和预防的前提,因此信号处理技术直接影响故障诊断的效果。故障模型为诊断提供基本依据,基于模型的故障诊断鲁棒性强,适应性广,使用准确的模型可得到高可信度的故障诊断结论。 大型复杂机电设备故障具有随机性、多种物理效应耦合和多重故障并发的特点,反映在动态信号上具有非平稳性和非线性特性,研究非稳态、非线性信号处理和特征提取是大型复杂机电设备故障诊断中的重要技术。Hilbert-Huang时频分析技术适合于分析非线性、非平稳信号,正在成为大型复杂机电系统故障信号特征提取的重要研究方向和热点。然而HHT变换中存在的端点效应是关系到HHT时频分析精度和效果的重要问题,特别在实时故障诊断中,只有短数据长度时问题尤为突出。国内外在这方面进行了大量的研究,但尚存在以下缺点:基于波形预测的HHT端点效应消除法尽管运算简单,但是不能完全消除端点效应;使用HHT时频分析的本(本文来源于《太原理工大学》期刊2005-04-01）
温熙森,秦国军[4]（1997）在《大型复杂机电设备监测诊断体系结构研究》一文中研究指出在分析大型复杂机电设备共性特点的基础上，提出其监测诊断系统应具备的性能和特点，给出一种适用于状态监测、故障预警与诊断、寿命预测以及维修策略分析的监测诊断系统体系结构，分析必须研究的各项关键技术，并对关键技术在系统体系结构中所处的地位以及国内外发展现状进行评估。(本文来源于《中国机械工程》期刊1997年02期）
大型复杂机电设备论文开题报告
（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：
现代机电系统自动化水平日益提高,系统的规模逐步扩大,系统构成更加复杂,其子系统的关联程度越来越密切,同时,故障发生的可能性大大增加,表现方式也各式各样,并且一个故障源可能引起链式反应,导致更大故障发生,这些特点给系统的故障诊断带来了前所未有的困难。另一方面,对于大型复杂机电设备的安全稳定运转、故障的早期预测、推行预知维修管理、减少由于故障和维修带来的经济损失成为现代企业追求的目标。为此,找到合适的状态监测和故障诊断方法是科技工作者重要的研究方向。本文研究的大型复杂机电设备,其故障的多样性、突发性、渐进性以及并发性等特点决定了对它的故障诊断是一个非常复杂的系统工程。采用各种相互独立的诊断系统,已经不能适应实际设备的诊断需求,特别是由多台装备组成的分布式复杂机电系统。目前,随着分布式人工智能的发展,基于多Agent的系统为大规模复杂诊断系统的设计和实现提供了一条很好的途径,使得诊断系统朝智能化、网络化的方向发展。论文提出了一个多Agent分布式故障诊断问题协作求解的模型FMAS,该模型融多Agent消息传递、相互协作和智能诊断机制为一体。在该模型中,各个具有诊断功能的独立Agent并行地执行本地的诊断任务,同时和其他诊断Agent交换相关的信息,各Agent之间相互核对校正,相互协同,这样就可以和多个人类专家一样合作完成总体的故障诊断任务。论文详细描述了多Agent框架中各Agent的角色和功能,并讨论了其在实际应用中的部署方法,给出了面向诊断对象的部署方案和方法。为了更好地共享和交换诊断知识和有关信息,针对多Agent协商过程的不确定性,研究了多Agent诊断网络构成和协同诊断方法。在多个Agent系统中,协作不仅能提高单个Agent以及由多个Agent所形成系统的整体行为的性能,增强Agent及Agent系统解决问题的能力,还能使系统具有更好的灵活性。本文采用合同网协议来完成多Agent间的协作,并针对经典合同网协议中的不足进行了改进,提出了一种改进的动态合同网协议P-CNP来完成多任务并发状态的协作。实验证明了改进的合同网协议提高了系统效率,不仅扩展了经典协作的理论和方法,也进一步增强了其在实际中的应用能力。P-CNP被用于多个Agent之间的通信,保证了诊断系统的及时性。仿真结果和实验分析用于证明论文提出方法的有效性。在诊断方法方面针对多Agent信息的冲突性,研究了多Agent的信息融合,提出了一种多层时空域D-S证据理论信息融合故障诊断模型(MT-TS-DS),结合Agent技术来实现分布式故障诊断。该方法把故障诊断过程分为两层,局部时间域诊断结果融合和全局空间域诊断结果融合。对于同一被诊断对象,时间域的融合可以避免同一测点由于时间不同带来的诊断不确定性,空间域的融合可以使得各个测点的诊断结果相互参照,增加诊断最终结果的可靠性。不同测点和同一测点的不同的时间段可以采用不同的特征提取方法(时域分析、小波分析等)和多种智能故障诊断方法(如BP神经网络、RBF神经网络、支持向量机等),这也避免了单一方法运用造成的诊断偏差。多Agent信息融合技术的使用,使得分布式故障诊断系统具有集体的智能性、较好的健壮性与容错性。以某选煤厂的大型机电设备为背景,对该选煤厂关键设备的诊断进行了研究。采用文章中提出的多Agent故障诊断架构和故障诊断方法,设计并实现了基于FMAS的选煤厂机电设备诊断系统。详细阐述该系统的设计和实现的各个环节,详细分析了系统软件的实现方法。对传感器布置、系统拓扑结构、软件功能等方面作了描述,并用具体实例说明了如何综合利用该系统进行分布式智能故障诊断。
（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。
大型复杂机电设备论文参考文献
[1].邵景峰,牛一凡.基于主元数据的大型复杂机电设备寿命预测方法[J].机床与液压.2019
[2].高保禄.大型复杂机电设备分布式故障诊断方法研究[D].太原理工大学.2010
[3].王然风.基于支持向量回归技术的大型复杂机电设备故障诊断研究与应用[D].太原理工大学.2005
[4].温熙森,秦国军.大型复杂机电设备监测诊断体系结构研究[J].中国机械工程.1997