一、设备故障诊断技术及发展（论文文献综述）
刘锋[1]（2021）在《船舶设备故障诊断技术及其应用研究》文中认为随着我国科学技术的快速发展,船舶设备故障诊断技术愈发先进,从业人员为改善船舶运转效能,也在加大船舶设备故障诊断技术研究,促使故障诊断质量与水平得到全面提升。文章针对船舶故障诊断的必要性以及当前船舶设备中常见的故障进行初步分析与探讨,结合智能故障诊断系统发展与内涵,阐述故障诊断技术的实际应用,希望能对相关从业人员起到一定借鉴价值。
孙亮亮[2]（2021）在《机电设备维修中故障诊断技术的运用》文中认为科技的持续发展促进了机电设备的技术优化,逐步实现了机电设备自动化,为工业产业的发展产生了强有力的驱动。然而在内因及外因的双重作用下,机电设备利用过程中易产生故障问题,因此,机电设备维修中需要通过故障诊断技术应用价值发挥,依托于故障的快捷诊断实现故障的高效与妥善排除,以此保障机电设备的正常运行,防止工业企业因机电设备故障因素而出现人员伤亡及经济损失。基于此,该文简要阐述了机电设备故障诊断技术,分析了诱发机电设备故障的原因,介绍了几种机电设备维修中常用的故障诊断技术,并总结了机电设备维修中故障诊断技术的应用要点。
叶盆燕[3]（2021）在《基于聚类方法的航空电子设备故障诊断》文中进行了进一步梳理航空工业的蓬勃发展使得航空电子设备的自动化和智能化程度显着提升,但是由于其日益复杂的结构设计,各种问题也随之而来。例如设备原件老化、维护不足等问题开始严重困扰生产效率的提升,甚至会引发设备故障,造成灾难性的后果。针对航空电子设备的故障诊断是保证航空电子设备平稳运行的关键。本文通过结合专家经验对航空电子设备的故障类型进行总结,并将基于聚类的方法应用到航空电子设备的故障诊断中,具体研究内容如下:本文主要完成的工作和贡献如下:1.对航空电子设备的故障数据进行统计分析,然后综合考虑危险程度、故障频率和故障原因等方面并结合专家经验对航空电子设备存在的故障类型进行了划分,归纳整理出了共计10种故障类型,并简要分析了这些故障类型对航电系统的影响。2.针对高维故障数据集的聚类分析问题,引入了深度聚类网络（DCN）。为了减少深度神经网络学习中信息的损失,即保证网络训练中长距离依赖,本文在深度聚类网络的自编码网络中引入了自注意力机制;并且提出在编码网络中加入残差块用以解决网络训练中由于网络深度增加导致的网络退化问题。在本文数据集上的实验结果表明,相较于深度聚类网络算法,本文提出的改进算法表现明显更佳。3.详细分析了基于数据挖掘的故障诊断方法,提出将聚类方法应用到航空电子设备的故障诊断中,分别利用传统聚类模型、先降维后聚类的传统模型以及基于深度聚类算法的模型进行航空电子设备的故障诊断实验,并分析实验结果。最后在此基础上采用前后端分离的方式实现了基于聚类方法的航空电子设备故障诊断系统。
姜俊玲[4]（2021）在《农业机械故障诊断技术研究进展与趋势》文中研究表明科学技术的发展和进步,我国农业发展的现代化水平在不断提升,农业机械的精密程度也越来越复杂,如含有传感器的收割机、播种机,还有红外湿度监测技术的应用等,很多先进的技术在农业机械中得到了广泛的应用,在很大程度上提升了农业生产效率,同时也对农业机械故障诊断监测技术提出了更高的要求,农业机械一旦出现故障,会影响到农业生产顺利进行,也会因设备损坏带来修理费用等。因此,在农业机械设备运行中,必须重视做好监测和诊断工作,并及时采取相关措施降低损失,确保机械设备的安全,促进农业的现代化发展水平。文章主要分析了我国农业机械故障诊断技术研究进展及发展趋势。
赵孝礼[5]（2021）在《基于图嵌入自编码的滚动轴承故障诊断方法研究》文中进行了进一步梳理滚动轴承作为旋转机械系统最为常见的零部件之一,被广泛应用于航空、航天、智能制造、交通运输、石油化工等诸多工业领域,承担着支撑、固定、导向或降低摩损等作用,被称之为“工业关节”。因此,对旋转机械核心部件如滚动轴承等进行有效的健康监测与故障诊断,对于保障机械设备安全稳定的运行有着积极的研究意义。随着测量、传感、计算等技术飞速发展,测量的工业数据呈现出高维、海量的分布现状,带来了“维数灾难”、类别不平衡、有标记信息短缺、有价值信息稀疏、无标记等工业问题。为此,数据驱动型的滚动轴承故障诊断方法应运而生,该类方法可从大量的工业数据中挖掘出有效、有价值的健康监测与故障诊断信息。近年来,深度学习已成为数据驱动型滚动轴承故障诊断领域广泛流行的方法之一,尤其是自编码（Auto-encoder,AE）模型,该类模型可自动地学习到潜藏在高维数据的多层敏感特征信息,从而提升分类、聚类或预测的准确性。然而,由于深度学习参数较多,训练样本与标记信息需求量过大,导致其训练过程比较复杂。与此同时,传统深度学习模型在面对新样本、标签少、类别不平衡、无标记等工业场景时比较困难,需要引入一种更为强大的数据驱动型故障诊断技术。图嵌入自编码作为一种新型的图神经网络,它能将图谱理论与深度学习很好的结合在一起,通过建立的图谱关系提取出数据的局部、判别、稀疏等结构信息,以此来辅助不同的工业任务。综上,本论文将图嵌入自编码理论引入到滚动轴承故障诊断领域,针对轴承故障诊断所存在的现实问题,开展了如下几个方面的研究工作:（1）以自编码为基础,从正则化自编码原理出发,结合拉普拉斯局部图嵌入,提出了深度拉普拉斯自编码（Deep Laplacian auto-encoder,DLap AE）算法。该算法是将拉普拉斯局部图嵌入到自编码模型形成拉普拉斯自编码,然后再堆栈多层拉普拉斯自编码构成DLap AE算法。在此基础上,针对轴承健康数据类别不平衡的问题,提出了基于DLap AE的滚动轴承故障特征提取方法。首先,该方法通过拉普拉斯局部图改进了自编码模型对类别不平衡数据的流形平滑与特征提取的性能;然后将所提取的敏感特征输入到分类器进行故障诊断与识别。实验轴承数据验证了该类别不平衡诊断方法的可行性。实验结果表明:该方法提高了类别不平衡健康数据的特征提取性能与故障诊断精度。（2）以稀疏自编码模型为基础,从半监督化的稀疏自编码原理出发,结合局部-非局部图嵌入与半监督学习,提出了半监督深度稀疏自编码（Semi-supervised deep sparse auto-encoder,SSDSAE）算法。该算法主要是利用局部与非局部图嵌入约束矩阵描述数据的无标记信息,然后再利用加权交叉熵定义数据的有标记信息,结合半监督学习实现了有标记信息与无标记信息的联合优化。在SSDSAE基础上,针对有标记样本少的问题,提出了基于SSDSAE的滚动轴承故障特征提取方法。首先,将采集到的振动频谱信号输入到SSDSAE算法进行特征提取,再将所提取的稀疏判别特征输入到反向传播分类器进行诊断与识别。基于滚动轴承实验数据的分析说明了提出方法的先进性。分析结果表明:相比其他半监督学习,该方法能充分利用故障数据的有标记与无标记信息,所提取的故障特征可分性更强,诊断结果更稳定。（3）以压缩自编码为研究基础,从稀疏化压缩自编码原理出发,结合稀疏图嵌入与同伦正则化,提出了自适应稀疏压缩自动编码（Adaptive sparse contrative auto-encoder,ASCAE）算法。该算法利用稀疏图嵌入实现压缩自编码的稀疏化性能提升,然后再利用同伦正则化实现核心参数的自适应优化。进一步的,为了克服滚动轴承数据中有价值信息稀疏的缺陷,提出了基于自适应压缩自编码结合优化无监督极限学习机（ASCAE-OUSELM）的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先将轴承的振动频谱信号输入到ASCAE模型实现多层敏感特征的提取,再将所提取的特征输入到OUSELM分类器进行无监督的故障诊断与分离。滚动轴承实验数据验证了该方法的有效性与自适应性。实验结果表明:该方法实现了诊断模型的参数自适应优化,提高了诊断的自动化程度。（4）以极限学习机-自编码为研究基础,从无监督化的极限学习机-自编码原理出发,结合多阶图嵌入与无监督学习,提出了多阶图嵌入深度极限学习机-自编码（MGDELM-AE）算法。然后,再结合模糊C聚类（FCM）,提出了基于多阶图嵌入深度极限学习机-自编码的滚动轴承故障诊断方法,实现了滚动轴承的智能故障诊断。该方法的MGDELM-AE算法可利用柯西图嵌入的一阶接近度提取振动信号的局部结构信息,同时利用二阶接近度挖掘振动信号的全局结构信息实现了无监督的特征提取,然后将所提取的特征输入到FCM进行无监督故障聚类。轴承实测数据验证了该方法的高效性。分析结果表明:与其他相关方法相比,MGDELM-AE模型取得了具有一定竞争力的快速、精确的诊断效果。（5）通过轴承故障模拟实验与工业石化现场轴承数据对上述研究方法进行了应用性的验证。首先介绍了转子-轴承系统综合故障实验台的实验概况,然后分别通过上述四种故障诊断方法（即DLap AE、SSDSAE、ASCAE-OUSELM、MGDELM-AE）对实验数据与工程数据进行了分析与讨论。分析结果表明:四种诊断方法的有效性及其不同的适用场景都得到了进一步的验证与补充,DLap AE适用于健康数据类别不平衡的诊断、SSDSAE适用于类别标记少的诊断、ASCAE-OUSELM与MGDELM-AE适用于无监督故障诊断。
陈卓[6]（2021）在《齿轮箱故障智能诊断方法研究》文中研究指明随着机械设备越来越复杂化、智能化,产生的经济效益也随之增加。齿轮箱作为机械设备的核心部件,决定着机械设备的运转状态,在机械工业的发展中起着关键作用,因此对齿轮箱故障诊断方法的研究具有重要的研究价值。同时人工智能技术的蓬勃发展,为齿轮箱故障诊断提供了新方法。本文对齿轮箱的故障诊断技术进行研究,将人工智能技术引入齿轮箱故障诊断,进行齿轮箱故障智能诊断方法的研究。主要研究内容如下:（1）对传统故障诊断技术和智能故障诊断技术进行对比分析确定了智能诊断方法的研究意义。分析齿轮的振动机理并建立对应的力学模型,对不同状态振动信号模型进行仿真,分析了其对应的调制信息及边频带的分布特征。（2）设计了一种以FPGA为核心的齿轮箱振动信号采集系统,完成数据的采样、转换、存储和传输。对齿轮箱运行过程中齿轮的啮合频率以及轴转频率进行分析和实验验证,结果表明该采集系统用5 kHz的采样频率可不失真的采样和传输500 Hz的振动信号,能满足本文所用振动实验台齿轮啮合频率及其边频带的不失真采样和传输,验证了信号采集系统的可行性。（3）对齿轮箱在不同工况下的振动信号进行小波包分解,分析小波包能量谱中不同频带段对应的能量特征。研究表明能量特征中包含着丰富的工况信息,可以作为齿轮箱故障智能诊断的样本数据。（4）对齿轮箱智能诊断方法进行研究,分别以人工神经网络为基础建立GA-BP故障诊断模型,以支持向量机为基础建立SVM故障诊断模型;针对支持向量机最优参数难以确定的问题,引入粒子群算法和遗传算法分别建立PSO-SVM故障诊断模型和GA-SVM故障诊断模型;综合评价四种模型的诊断性能,结果表明GA-SVM故障诊断模型具有较高的故障识别准确率,平均准确率为97.68%,且运行时间最短,平均运行时间为20.02 s。
沈强[7]（2021）在《石化装置旋转机械转子故障诊断系统开发》文中提出随着石化产业的发展,对石化设备运维的要求也在提高,像离心压缩机等行业关键设备正朝着集群化和智能化的道路发展。这种集群设备一旦发生故障,轻则造成财物损失,重则造成人员伤亡。过去的多数设备故障诊断系统不仅十分依赖技术人员的经验和专家知识,而且判断过程耗时长、通用性比较差,已经不能满足设备的智能化发展,已经不能赶得上大数据时代的潮流。所以,确保压缩机群平稳运转对企业的发展具有极其重要的意义。本文针对此问题,开发了一种转子故障诊断系统,为解决智能化诊断的问题,在系统中引入了卷积神经网络（CNN）智能诊断模型对转子故障进行诊断,诊断过程中可以自动提取信号特征进行识别。本文首先对转子的振动机理进行了探究,对转子的几种常见故障特征进行了分析。其次,采用小波包降噪技术对输入信号进行降噪处理。集合实际信号,使用分形维数和近似熵进行实际降噪效果评价,结果表明小波包降噪方法下两指标均优于小波降噪,前者降噪效果明显更优。随后,结合采集振动信号的特点,提出了一种结合小波包降噪的CNN模型,用于转子的故障诊断。为了能更有效地提取信号特征,此模型具有第一、二层较大卷积核及多层小卷积核的特殊结构。在训练过程中引入结合Lookahead算法的自适应RAdam算法来优化模型训练过程,抑制过拟合风险。为了能够加快网络训练速度和准确率,采用小波包降噪技术对输入信号进行降噪处理,去除掉无用的信息。将采集的三种转速下的正常数据、不平衡数据和碰磨数据等按比例制作成故障数据集,用于网络模型的训练和验证。试验中,对转子故障诊断的准确率达到100%,混合数据集训练的模型对变转速下的故障诊断识别率达到100%。最后结合现有转子试验台的特点,设计了石化装置旋转机械转子故障诊断系统。在windows环境下使用C#开发了各模块功能。在故障诊断模块中使用C#与python联合编程,将搭建的CNN模型整合进开发的模块中,实现诊断功能。利用转子试验台模拟故障数据,对开发的系统主要功能进行试验,结果表明数据采集与管理功能、数据处理功能满足要求,系统的故障诊断功能可以准确识别出转子故障。
郑宏利[8]（2021）在《基于机器学习的火控计算机状态评估与诊断方法研究》文中指出随着国防科技的快速发展,装甲车辆综合化、复杂化、智能化程度也大幅度提高。火控系统是火力控制中枢,直接决定了装甲车辆的作战力。作为火控系统的关键部件,火控计算机常年在恶劣的工况中工作,这使火控计算机极易发生异常,及时对火控计算机进行状态评估与诊断,可以减少异常排除时间、降低维修成本,对火控系统具有重要的意义。本文通过构建状态评估模型与故障诊断模型实现对火控计算机的状态评估与诊断。火控计算机结构复杂,数据信号繁多且各模块之间具有较强耦合关系,单一的方法难以对实际运行状态进行评估,所以本文提出一种基于组合权重融合灰色聚类原理的状态评估方法来实现对火控计算机运行状态的评估。一般情况下,火控计算机有五种运行状态,对火控计算机进行状态评估的目的是确定其处于哪种状态。火控计算机的运行状态通常依靠定量与定性指标进行表征,一般的方法无法同时处理定量与定性指标,所以本文采用权重的策略处理定量与定性指标,通过改进层次分析法求取主观权重,但层次分析法在求解过程中依赖于专家经验构建判断矩阵,存在一定的主观性,所以本文利用熵权法求取客观权重,通过将主观权重与客观权重结合得到组合权重,使权重的构建更加合理。依据灰色系统理论中的聚类分析原理,最终评估结果需要根据组合权重与评估权矩阵得出,本文通过模糊C均值计算出白化权函数的转折阈值,再通过白化权函数求出评估系数,最终得出评价指标的评估权矩阵。本文通过优化权重与评估权矩阵结合的方式更好的对火控计算机进行了状态评估。此外,火控计算机的电源模块为整个火控计算机提供“动力”,一旦发生故障将导致系统瘫痪,为保障火控系统正常运行,需要对火控计算机电源模块进行故障诊断。本文提出一种基于电源模块历史故障数据的故障诊断方法,该方法首先通过邻域粗糙集对数据进行属性约简,得到关键属性集,然后通过支持向量机构建故障分类模型,但支持向量机是二分类问题,所以采用二叉树方法构造多个支持向量机来解决多分类问题。最后在实验过程中发现,参数的好坏容易影响分类效率,所以引入蚁狮算法来优化支持向量机中的参数,以此建立了一个更加准确的分类模型。通过实验,本文所提出的状态评估模型可以准确地对火控计算机进行状态评估,为火控计算机安全运行提供保障,诊断模型能够对电源模块的故障进行分类,为后续排除故障提供依据。本文通过优化状态评估模型与故障诊断模型更好的实现了对火控计算机的状态评估与诊断。
臧浩月[9]（2021）在《基于集对分析的ZPW-2000A轨道电路故障诊断》文中研究指明ZPW-2000A无绝缘轨道电路是铁路信号的基础设备之一,其设备能否正常工作,直接关乎行车安全和铁路运输效率。因此,对轨道电路检测及诊断至关重要。但目前轨道电路的状态评估和故障判别采用人工分析监测曲线和数据,存在检测实时性差,忽略早期微弱的故障征兆变化情况,没有考虑到轨道电路状态信息具有信息不全,故障随机,状态等级模糊造成的不确定性问题及不确定性问题之间的动态关系。鉴于此,对于轨道电路运行状态和故障诊断的研究具有重大研究意义。依据某局电务段实际轨道电路监测数值,将集对分析、隶属函数及聚类原理相结合,实现对轨道电路故障诊断的研究,并给出相应的维修建议。本文主要研究内容如下:首先,介绍ZPW-2000A轨道电路的基础理论,分析监测系统,提取所需数据,总结归纳故障类型及对运行状态产生的影响,依据技术规范结合实际情况对轨道电路特征参数进行提取,选取能够表征运行状态的典型故障类型及对应的故障征兆,为研究轨道电路故障诊断奠定了理论基础。然后,针对目前缺少轨道电路电压征兆与运行状态之间的描述,分析故障征兆与故障类型之间的关系,建立故障征兆集,引入集对分析,建立故障类型联系数。根据轨道电路运行状态等级的划分,确定联系数元数,构建运行状态等级联系数表达式:针对轨道电路状态等级划分具有边界模糊性,结合隶属函数确定同异反评价矩阵,建立联系隶属度,采用均分法对差异度系数进行取值,构成差异系数矩阵。对于权重系数的计算则利用熵权法建立指标权重区间,结合联系数分别从“同异反”三方面进行权重计算,得到最终权重精确值,提高故障诊断准确度,解决了专家主观意见对于权重值确定的影响。根据所得轨道电路整体运行状态和各类故障类型的联系数值,对比状态等级的划分,确定轨道电路当前运行状态。最后,建立各参照系统及样本联系数,根据状态分析的结果,利用同异反择近原则结合聚类思想,基于距离度量对故障状态进行诊断,快速确定故障类型。充分利用监测数据,使影响现场的设备能够由“故障修”向“状态修”过渡,提高运行效率。以电务段历史数据进行实例验证,并与同为处理不确定性效果较好的智能算法进行对比分析,结果表明所提方法应用在轨道电路中具有优越性及较高的准确性。
孙永明[10]（2021）在《基于声音信号的带式输送机故障诊断系统研究》文中指出带式输送机因其具有运输量大、运输距离长、持续性运输等优点,在港口煤炭运输行业成为了不可替代的运输工具。随着对煤炭需求量的逐渐增加,带式输送机将长时间高负荷生产工作,一旦设备发生故障,产生的经济损失将不可估量。目前基于带式输送机故障诊断主要是依靠人工巡检方式,该巡检方式因其工作量大、诊断效率低等缺点已不再适合当前生产现状。由于发现带式输送机在发生故障时产生的声音信号中包含了大量的故障信息,本文将通过对带式输送机工作中产生的声音进行故障分析,研发一套基于声音信号的带式输送机故障诊断系统,本文主要研究内容如下:（1）针对带式输送机现场存在噪声干扰问题,提出了一种改进的小波阈值去噪方法。经过对声音信号小波基、分解层数和阈值的选择,并对软硬阈值函数进行收敛性的分析,提出一种基于改进阈值函数的小波阈值去噪方法,利用传统小波模极大值去噪方法做出对比实验。仿真实验结果表明,该改进方法更有效的滤除了噪声,并降低了声音信号的失真程度。（2）针对传统声音特征不能较好表征信号特征的问题,对声音信号进行了梅尔频率倒谱系数（Mel-Frequency Cepstral Coefficients,MFCC）和深度学习特征两个特征的提取。MFCC的提取是将去噪后的声音信号快速傅里叶变换,通过Mel滤波器滤波,在进行对数变换求得,基于深度学习的特征提取是利用短时傅里叶变换将声音信号转化为语谱图,再通过采用卷积神经网络特征提取的方法进行提取。通过两种特征的提取,得到了带式输送机工作时声音信号中最能表征信号类型的信息。（3）针对基于卷积神经网络和支持向量机的带式输送机故障诊断模型精确率低的问题,一是搭建了基于卷积神经网络的VGG16深度学习模型,并根据样本数据对VGG16进行了网络结构的改进。通过将声音信号图像化后的样本数据放入VGG16神经网络,对学习率和批样本大小进行了最优设计,得到识别效果最佳的VGG16神经网络。二是搭建了基于SVM的故障诊断模型,分别从特征级融合和决策级融合两种融合算法改进故障诊断模型。特征级融合是利用主成分分析法将提取到的两种特征降维后拼接融合,决策级融合是利用D-S证据理论将两个分类器得到的后验概率融合。通过对SVM三种方法的故障诊断对比实验,得出基于决策级融合的SVM模型识别率更高且较改进的VGG16神经网络更优。
二、设备故障诊断技术及发展（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：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（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。
三、设备故障诊断技术及发展（论文提纲范文）
（1）船舶设备故障诊断技术及其应用研究（论文提纲范文）
| 1 船舶设备故障的常见类型 |
| 1.1 船舶电子设备故障问题 |
| 1.2 船舶机械设备故障问题 |
| 1.3 船舶机电设备故障问题 |
| 2 船舶设备故障诊断分析的必要性 |
| 2.1 确保船舶运行的稳定性与可靠性 |
| 2.2 帮助船舶设备维护人员实时了解设备状态 |
| 2.3 可有效削减船舶故障问题带来的损失 |
| 3 常用船舶设备故障诊断技术及其应用分析 |
| 3.1 船舶设备运行信号采集与传感技术 |
| 3.2 故障机制与故障特征 |
| 3.3 信号处理与数据特征挖掘工作 |
| 3.4 故障识别与智能决策技术 |
| 3.5 基于计算机技术领域的智能诊断技术 |
| 3.6 神经网络与专家系统相结合的新型智能诊断技术 |
| 4 结束语 |
（2）机电设备维修中故障诊断技术的运用（论文提纲范文）
| 1 机电设备故障诊断技术 |
| 2 机电设备产生故障的原因 |
| 2.1 超负荷运转 |
| 2.2 零部件磨损老化 |
| 2.3 操作与维护不规范 |
| 3 机电设备维修中常用的故障诊断技术 |
| 3.1 振动诊断技术 |
| 3.2 无损检测诊断技术 |
| 3.3 红外诊断技术 |
| 4 机电设备维修中故障诊断技术的应用要点 |
| 4.1 根据历史故障记录实现故障高效排查 |
| 4.2 重点排查关键点位的温度与压力 |
| 4.3 应用专家系统 |
| 4.4 合理处理数据并把握维修重点 |
| 4.4.1 加强故障诊断数据处理 |
| 4.4.2 做出合理维修诊断应对 |
| 4.5 确保故障诊断技术应用流程规范落实 |
| 4.5.1 深入分析机电设备结构 |
| 4.5.2 科学调试电气系统 |
| 4.6 制订科学全面的系统实施方案 |
| 4.6.1 优化技术、加强检测、重视培训管理 |
| 4.6.2 规范操作、定期检测、完善重要部件保护机制 |
| 5 结语 |
（3）基于聚类方法的航空电子设备故障诊断（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 传统的电子设备故障诊断方法 |
| 1.2.2 基于数据挖掘的电子设备故障诊断方法 |
| 1.3 本文的主要贡献与创新 |
| 1.4 本论文的结构安排 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 相关理论与技术 |
| 2.1 基于无监督学习的设备故障诊断方法 |
| 2.2 聚类算法介绍 |
| 2.3 自编码器 |
| 2.4 深度聚类网络 |
| 2.4.1 DCN的网络结构 |
| 2.4.2 DCN的损失函数 |
| 2.4.3 DCN网络的训练 |
| 2.5 自注意力机制 |
| 2.6 残差块 |
| 2.7 模型评价指标 |
| 2.8 本章小结 |
| 第三章 基于深度聚类算法的航空电子设备故障诊断 |
| 3.1 基于深度聚类网络的航空电子设备故障诊断 |
| 3.2 自注意力机制的引入 |
| 3.3 残差块的引入 |
| 3.4 自注意力机制与残差块的融合 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 实验设计与结果分析 |
| 4.1 数据介绍与统计分析 |
| 4.2 实验设计 |
| 4.3 实验结果分析 |
| 4.3.1 簇团结构分析 |
| 4.3.2 故障诊断结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于聚类算法的故障诊断系统 |
| 5.1 系统架构 |
| 5.2 需求分析 |
| 5.3 功能模块设计 |
| 5.4 系统测试 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（4）农业机械故障诊断技术研究进展与趋势（论文提纲范文）
| 一、农业机械设备故障诊断技术现状分析 |
| （一）时域信号分析诊断技术 |
| （二）频域信号诊断分析技术 |
| （三）时频域信号分析技术 |
| （四）智能诊断技术 |
| （五）在线实时故障诊断系统 |
| 二、农业机械设备故障诊断技术发展趋势分析 |
| （一）通用诊断技术 |
| （二）智能化技术的应用 |
| （三）多种技术协调发展 |
| 三、农业机械设备诊断技术发展趋势 |
| （一）智能化程度越来越高 |
| （二）运用范围更加广泛 |
| （三）带动农业技术的革新 |
| （四）诊断时效性、准确率越来越高 |
| 四、结语 |
（5）基于图嵌入自编码的滚动轴承故障诊断方法研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 缩写符号注释 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 滚动轴承故障诊断技术的研究现状 |
| 1.2.1 基于传统数据驱动型的滚动轴承故障诊断方法研究现状 |
| 1.2.2 基于深度学习的滚动轴承故障诊断方法研究现状 |
| 1.2.3 基于自编码的滚动轴承故障诊断方法研究现状 |
| 1.2.4 基于图嵌入自编码的滚动轴承故障诊断方法研究现状 |
| 1.3 亟待解决的问题与进一步的研究方向 |
| 1.4 论文主要内容和技术路线 |
| 第2章 图嵌入及自编码基础理论 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 图嵌入基本理论 |
| 2.2.1 图谱理论概述 |
| 2.2.2 图嵌入框架的假设 |
| 2.2.3 流形正则化技术 |
| 2.2.4 图嵌入一般框架 |
| 2.3 自编码及其变种 |
| 2.3.1 自编码 |
| 2.3.2 稀疏自编码 |
| 2.3.3 降噪自编码 |
| 2.3.4 压缩自编码 |
| 2.3.5 深度自编码 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于深度拉普拉斯自编码的滚动轴承故障特征提取方法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于深度拉普拉斯自编码的滚动轴承故障特征提取方法 |
| 3.2.1 拉普拉斯图嵌入 |
| 3.2.2 拉普拉斯自编码 |
| 3.2.3 深度拉普拉斯自编码模型 |
| 3.2.4 基于深度拉普拉斯自编码的滚动轴承故障特征提取方法流程 |
| 3.3 实验验证与分析 |
| 3.3.1 CWRU轴承数据采集与参数设置 |
| 3.3.2 类别平衡数据与类别不平衡数据的诊断结果 |
| 3.3.3 提取特征的评估和分析 |
| 3.3.4 全寿命轴承数据的实验验证和分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于半监督深度稀疏自编码的滚动轴承故障特征提取方法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于半监督深度稀疏自编码的滚动轴承故障特征提取方法 |
| 4.2.1 半监督深度稀疏自编码的整体思路 |
| 4.2.2 局部与非局部图嵌入 |
| 4.2.3 有标记样本的重构约束矩阵 |
| 4.2.4 半监督深度稀疏自编码的目标函数 |
| 4.2.5 基于半监督深度稀疏自编码的滚动轴承故障特征提取方法流程 |
| 4.3 实验验证与分析 |
| 4.3.1 实验设置和实施细节 |
| 4.3.2 故障诊断结果 |
| 4.3.3 与相关半监督学习故障诊断方法比较 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于自适应稀疏压缩自编码的滚动轴承故障诊断方法研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 布谷鸟搜索算法与无监督极限学习机 |
| 5.2.1 布谷鸟搜索算法(CSA) |
| 5.2.2 无监督的极限学习机(USELM)算法 |
| 5.3 基于自适应稀疏压缩自编码的滚动轴承故障诊断方法 |
| 5.3.1. 稀疏图嵌入的自适应稀疏自编码(ASCAE)算法 |
| 5.3.2. 优化的无监督极限学习机(OUSELM)分类器 |
| 5.3.3 基于ASCAE-OUSELM的滚动轴承故障诊断方法流程 |
| 5.4 实验验证与分析 |
| 5.4.1 滚动轴承HRB6205数据集 |
| 5.4.2 参数设置与优化 |
| 5.4.3 故障诊断结果 |
| 5.4.4 与其他故障诊断方法对比 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 基于多阶图嵌入深度极限学习机-自编码的滚动轴承故障诊断方法研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 相关概念与多阶图嵌入框架 |
| 6.2.1 相关概念 |
| 6.2.2 多阶图嵌入 |
| 6.3 基于多阶图深度极限学习机-自编码的滚动轴承故障诊断方法 |
| 6.3.1 多阶图嵌入深度极限学习机-自编码算法 |
| 6.3.2 基于多阶图嵌入深度极限学习机-自编码的滚动轴承故障诊断方法流程 |
| 6.4 实验验证与分析 |
| 6.4.1 实验设置与数据说明 |
| 6.4.2 多阶约束惩罚项的评估与分析 |
| 6.4.3 计算效率和算法性能的评估 |
| 6.4.4 与其他相关方法进行对比 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 图嵌入自编码在滚动轴承故障诊断中的应用研究 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 实验方案概况 |
| 7.2.1 双跨度转子-轴承系统实验描述与数据采集 |
| 7.2.2 故障信号的预处理与分析 |
| 7.3 滚动轴承的实验应用研究 |
| 7.3.1 基于深度拉普拉斯自编码的滚动轴承故障特征提取方法的验证 |
| 7.3.2 基于半监督深度稀疏自编码的滚动轴承故障特征提取方法的验证 |
| 7.3.3 基于自适应稀疏压缩自编码与多阶图嵌入深度极限学习机算法的验证 |
| 7.3.4 不同诊断方法的特征提取性能比较与分析 |
| 7.3.5 诊断方法的性能评估与分析 |
| 7.4 工程应用实例 |
| 7.4.1 工业石化泵的轴承性能退化数据采集与分析 |
| 7.4.2 工业石化泵的轴承故障诊断 |
| 7.5 本章小结 |
| 第8章 总结与展望 |
| 8.1 全文工作总结 |
| 8.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 |
（6）齿轮箱故障智能诊断方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1.绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 齿轮箱故障诊断技术发展 |
| 1.2.2 齿轮箱故障诊断的信号获取 |
| 1.2.3 齿轮箱故障诊断方法综述 |
| 1.3 论文内容安排 |
| 2.齿轮箱振动机理及其特性分析 |
| 2.1 齿轮的振动机理 |
| 2.2 齿轮振动信号模型 |
| 2.2.1 齿轮正常振动信号模型 |
| 2.2.2 齿轮故障振动信号模型 |
| 2.2.3 齿轮调制信号的仿真分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 3.数据采集系统方案设计 |
| 3.1 信号采集模块 |
| 3.2 数据缓存模块 |
| 3.3 数据发送模块 |
| 3.4 上位机显示模块 |
| 3.5 系统设计验证 |
| 3.6 本章小结 |
| 4.振动信号分析及特征提取 |
| 4.1 齿轮箱实验平台介绍 |
| 4.2 常见的信号分析方法 |
| 4.2.1 小波分析 |
| 4.2.2 小波包分析 |
| 4.3 实验数据的小波包能量谱分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5.齿轮箱故障诊断模型建立 |
| 5.1 GA-BP故障诊断模型 |
| 5.1.1 BP神经网络 |
| 5.1.2 遗传算法 |
| 5.1.3 GA-BP诊断模型设计 |
| 5.1.4 GA-BP模型诊断结果分析 |
| 5.2 SVM故障诊断模型 |
| 5.2.1 支持向量机基本原理 |
| 5.2.2 SVM核函数选择与交叉验证 |
| 5.2.3 SVM诊断模型设计 |
| 5.2.4 SVM模型诊断结果分析 |
| 5.3 PSO-SVM故障诊断模型 |
| 5.3.1 粒子群算法 |
| 5.3.2 PSO-SVM诊断模型设计 |
| 5.3.3 PSO-SVM模型诊断结果分析 |
| 5.4 GA-SVM故障诊断模型 |
| 5.4.1 GA-SVM诊断模型设计 |
| 5.4.2 GA-SVM模型诊断结果分析 |
| 5.5 故障诊断模型对比分析 |
| 5.5.1 基于支持向量机的故障诊断模型结果对比 |
| 5.5.2 四种智能故障诊断模型结果对比 |
| 5.6 本章小结 |
| 6.结论 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间主要研究成果 |
（7）石化装置旋转机械转子故障诊断系统开发（论文提纲范文）
| 学位论文数据集 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景与研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 故障诊断研究发展现状 |
| 1.2.2 故障信号处理研究现状 |
| 1.2.3 基于深度学习的故障诊断研究发展现状 |
| 1.3 论文研究的主要内容 |
| 第二章 旋转机械转子典型故障研究 |
| 2.1 转子振动机理分析 |
| 2.2 转子典型故障类型 |
| 2.2.1 转子不平衡 |
| 2.2.2 转子不对中 |
| 2.2.3 转子碰磨 |
| 2.2.4 油膜振荡 |
| 2.2.5 松动 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 结合小波包改进的卷积神经网络模型 |
| 3.1 深度学习 |
| 3.2 卷积神经网络结构 |
| 3.2.1 卷积层 |
| 3.2.2 激活层 |
| 3.2.3 池化层 |
| 3.2.4 全连接层 |
| 3.3 小波包降噪 |
| 3.3.1 小波包分解与重构 |
| 3.3.2 小波包降噪 |
| 3.4 结合小波包降噪的改进CNN诊断模型 |
| 3.4.1 数据集的选取 |
| 3.4.2 RAdam与 Lookahead优化 |
| 3.4.3 CNN网络结构设计 |
| 3.4.4 改进转子故障卷积网络试验 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 故障诊断系统设计 |
| 4.1 转子诊断流程 |
| 4.2 故障诊断系统平台介绍 |
| 4.2.1 软件平台介绍 |
| 4.2.2 硬件平台介绍 |
| 4.3 软件系统功能设计 |
| 4.3.1 软件系统功能需求分析 |
| 4.3.2 软件总体方案设计 |
| 4.4 软件模块设计 |
| 4.4.1 用户登录模块 |
| 4.4.2 系统管理模块 |
| 4.4.3 数据采集模块 |
| 4.4.4 数据处理模块 |
| 4.4.5 故障诊断模块 |
| 4.4.6 数据管理模块 |
| 4.4.7 帮助模块 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 故障诊断系统软件试验验证 |
| 5.1 数据分析功能验证 |
| 5.1.1 数据采集与管理 |
| 5.1.2 数据处理 |
| 5.1.3 故障诊断功能 |
| 5.2 故障诊断验证 |
| 5.2.1 转子不平衡故障诊断 |
| 5.2.2 转子碰磨故障诊断 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 研究成果及发表的学术论文 |
| 作者及导师简介 |
（8）基于机器学习的火控计算机状态评估与诊断方法研究（论文提纲范文）
| 学位论文数据集 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 状态评估国内外现状 |
| 1.2.2 故障诊断国内外现状 |
| 1.3 本文主要研究工作及组织架构 |
| 1.3.1 论文研究内容 |
| 1.3.2 论文组织结构 |
| 第二章 火控计算机状态评估与故障诊断理论 |
| 2.1 研究对象分析 |
| 2.1.1 火控计算机介绍 |
| 2.1.2 火控计算机信号分析 |
| 2.1.3 火控计算机故障分类 |
| 2.2 状态评估与故障诊断基本理论 |
| 2.2.1 机器学习的发展进程 |
| 2.2.2 机器学习在评估与诊断中的应用 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 火控计算机的状态评估基本方法 |
| 3.1 评估指标赋权法分析 |
| 3.1.1 主观赋权法 |
| 3.1.2 客观赋权法 |
| 3.2 熵权法 |
| 3.2.1 熵的理论 |
| 3.2.2 熵权法原理 |
| 3.3 层次分析法 |
| 3.3.1 一般层次分析法 |
| 3.3.2 改进的层次分析法 |
| 3.4 灰色系统理论 |
| 3.4.1 灰色系统理论对火控计算机运行状态评估的适用性分析 |
| 3.4.2 灰色聚类评估方法 |
| 3.4.3 改进的灰色聚类状态评估步骤 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 火控计算机状态评估模型构建方法 |
| 4.1 火控计算机状态评估模型 |
| 4.2 建立评估模型 |
| 4.2.1 确定白化权函数 |
| 4.2.2 组合赋权计算 |
| 4.2.3 综合状态评估 |
| 4.3 火控计算机状态评估法验证 |
| 4.3.1 确定评估指标体系及数据处理 |
| 4.3.2 评估模型验证 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 火控计算机故障诊断模型构建方法 |
| 5.1 支持向量机 |
| 5.2 邻域粗糙集 |
| 5.3 蚁狮优化算法 |
| 5.4 火控计算机故障诊断方法研究 |
| 5.4.1 基于NRS-ALO-SVM的多分类故障诊断模型 |
| 5.4.2 实例验证 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 研究总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 研究成果及发表的学术论文 |
| 作者及导师简介 |
（9）基于集对分析的ZPW-2000A轨道电路故障诊断（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 故障诊断研究现状 |
| 1.2.2 ZPW-2000A轨道电路故障诊断研究现状 |
| 1.2.3 集对分析研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 论文基本框架 |
| 2 ZPW-2000A轨道电路及故障诊断框架 |
| 2.1 轨道电路系统构成及原理 |
| 2.2 轨道电路监测信息 |
| 2.3 轨道电路故障分析及特征提取 |
| 2.3.1 轨道电路故障分析 |
| 2.3.2 轨道电路故障特征提取 |
| 2.4 轨道电路故障诊断框架 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于集对分析和隶属函数的轨道电路运行状态评估模型的建立 |
| 3.1 集对分析理论 |
| 3.1.1 联系数 |
| 3.1.2 区间数的联系数形式 |
| 3.1.3 不确定性系数确定方法 |
| 3.2 隶属函数 |
| 3.2.1 数据处理 |
| 3.2.2 联系隶属度 |
| 3.3 轨道电路运行状态划分及状态量的选取 |
| 3.3.1 轨道电路运行状态等级的划分 |
| 3.3.2 轨道电路运行状态量的选取 |
| 3.4 轨道电路同异反评价矩阵 |
| 3.5 指标权重的计算 |
| 3.5.1 熵权法计算权重区间值 |
| 3.5.2 集对分析确定权重精确值 |
| 3.6 轨道电路运行状态评估模型的建立 |
| 3.7 算例分析 |
| 3.8 本章小结 |
| 4 基于集对分析结合聚类原理的ZPW-2000A轨道电路故障诊断 |
| 4.1 基于集对分析的聚类原理 |
| 4.2 轨道电路故障诊断模型的建立 |
| 4.3 模型结果诊断性能指标 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.5 维修方案 |
| 4.6 本章小结 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（10）基于声音信号的带式输送机故障诊断系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 带式输送机故障诊断技术 |
| 1.2.2 声音信号故障诊断技术 |
| 1.3 研究内容及论文安排 |
| 第2章 带式输送机故障诊断系统总体方案设计 |
| 2.1 带式输送机故障分析 |
| 2.1.1 带式输送机基本构成 |
| 2.1.2 主要故障类型 |
| 2.2 故障诊断系统总体方案设计 |
| 2.3 故障诊断系统硬件设计 |
| 2.3.1 控制器模块 |
| 2.3.2 数据采集模块 |
| 2.3.3 无线传输模块 |
| 2.4 故障诊断系统软件设计 |
| 2.4.1 DSP与 MATLAB通信设计 |
| 2.4.2 人机交互界面设计 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 改进的基于小波阈值去噪的算法研究 |
| 3.1 噪声的特性分析 |
| 3.2 声音信号时频域分析 |
| 3.2.1 傅里叶变换 |
| 3.2.2 短时傅里叶变换 |
| 3.2.3 小波变换 |
| 3.3 基于带式输送机的小波去噪算法研究 |
| 3.3.1 小波阈值去噪基本方法 |
| 3.3.2 小波模极大值去噪 |
| 3.3.3 阈值函数的改进 |
| 3.4 小波去噪仿真实验 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 带式输送机声音信号特征提取算法研究 |
| 4.1 声音信号特征提取算法分析 |
| 4.1.1 声音信号时域特征分析 |
| 4.1.2 声音信号频域特征分析 |
| 4.1.3 声音信号倒谱域特征分析 |
| 4.2 带式输送机声音信号MFCC特征提取 |
| 4.2.1 声音信号预处理 |
| 4.2.2 快速傅里叶变换 |
| 4.2.3 Mel滤波器组设计 |
| 4.2.4 MFCC系数计算 |
| 4.2.5 带式输送机MFCC特征提取实验 |
| 4.3 带式输送机的深度学习特征提取 |
| 4.3.1 声音信号图像化 |
| 4.3.2 卷积神经网络设计 |
| 4.3.3 激活函数设计 |
| 4.3.4 基于深度学习的特征提取实验 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 带式输送机故障诊断仿真实验 |
| 5.1 深度学习模型训练 |
| 5.1.1 损失函数设计 |
| 5.1.2 神经网络超参数及调参 |
| 5.1.3 模型评价指标 |
| 5.2 基于VGG16 的带式输送机故障诊断 |
| 5.2.1 一种类似VGG16 的卷积神经网络搭建 |
| 5.2.2 基于改进VGG16 的故障诊断 |
| 5.3 基于SVM的带式输送机故障诊断 |
| 5.3.1 支持向量机模型设计 |
| 5.3.2 基于SVM的故障诊断 |
| 5.4 基于融合算法的SVM故障诊断 |
| 5.4.1 特征级融合和决策级融合 |
| 5.4.2 基于融合算法的SVM故障诊断 |
| 5.5 带式输送机故障诊断实验 |
| 5.5.1 实验平台搭建 |
| 5.5.2 实验结果分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 在读期间发表的学术论文及研究成果 |
| 致谢 |
四、设备故障诊断技术及发展（论文参考文献）
- [1]船舶设备故障诊断技术及其应用研究[J]. 刘锋. 大众标准化, 2021(23)
- [2]机电设备维修中故障诊断技术的运用[J]. 孙亮亮. 科技资讯, 2021(33)
- [3]基于聚类方法的航空电子设备故障诊断[D]. 叶盆燕. 电子科技大学, 2021
- [4]农业机械故障诊断技术研究进展与趋势[J]. 姜俊玲. 中国集体经济, 2021(28)
- [5]基于图嵌入自编码的滚动轴承故障诊断方法研究[D]. 赵孝礼. 东南大学, 2021
- [6]齿轮箱故障智能诊断方法研究[D]. 陈卓. 西安理工大学, 2021(01)
- [7]石化装置旋转机械转子故障诊断系统开发[D]. 沈强. 北京石油化工学院, 2021(02)
- [8]基于机器学习的火控计算机状态评估与诊断方法研究[D]. 郑宏利. 北京石油化工学院, 2021(02)
- [9]基于集对分析的ZPW-2000A轨道电路故障诊断[D]. 臧浩月. 兰州交通大学, 2021(02)
- [10]基于声音信号的带式输送机故障诊断系统研究[D]. 孙永明. 曲阜师范大学, 2021(02)