导读:本文包含了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:故障诊断,神经网络,故障,示功图,压裂车,电流,发动机。
故障诊断论文文献综述
涂娟[1]（2019）在《传感器波形在电控发动机故障诊断中的应用研究》一文中研究指出本文针对电控发动机的常见故障进行分析,包括发动机启动故障、发动机怠速不良、发动机失速故障、发动机加速不良、发动机油耗过高等,通过研究氧传感器波形、空气流量计波形、温度传感器波形、爆震传感器波形、进气压力传感器、点火系波形在电控发动机故障诊断中的具体应用,目的在于提升电控发动机故障检修效率,提高电控发动机运行稳定性。(本文来源于《内燃机与配件》期刊2019年24期）
谭克诚,石李永杰[2]（2019）在《宝骏730LIN网络通讯故障诊断与维修》一文中研究指出本文从宝骏730电动车窗和宝骏730其它系统结构和工作原理出发,分析宝骏730 LIN总线的应用和故障诊断,为汽车售后工程师、中高职和应用型本科教师从事汽车车载网络故障诊断提供有益的参考。(本文来源于《内燃机与配件》期刊2019年24期）
田增国,田东哲,姜宝柱,陈继华[3]（2019）在《基于主成分分析方法的示功图故障诊断系统》一文中研究指出示功图是一种判断抽油机工作状况的重要途径,本文基于电参数法产生间接示功图,并验证主成分分析在间接示功图应用上的可行性,阐述了主成分分析的实现方法,实现了基于主成分分析方法的示功图故障诊断。(本文来源于《内燃机与配件》期刊2019年24期）
刘智[4]（2019）在《分布式行波测距在自闭贯通线路故障诊断中的应用》一文中研究指出铁路10 kV自闭贯通线路供电距离长,运行环境恶劣多变,故障频发且难以及时排查。为解决该难题,本文分析了分布式行波技术信号提取、故障诊断流程,并通过试验和故障案例进行了验证。基于罗氏线圈原理提取电流,基于耦合电容分压法提取线路电压,实现了线路工频电压、电流以及行波电压、电流的全面综合监测,为故障诊断提供了丰富的特征参量。实际应用案例表明,分布式行波测距技术诊断结果可靠,可实现准确的故障区间判别及精确的故障定位,可有效应用于自闭贯通线路故障诊断。(本文来源于《电气化铁道》期刊2019年S1期）
赵瑞丰[5]（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）
姜文鑫[6]（2019）在《基于BP神经网络的涡轴发动机故障诊断研究》一文中研究指出文章介绍了BP神经网络的模型结构、网络参数的选取设定以及数据预处理的方法,并通过涡轴发动机故障实例,建立了特定的BP神经网络模型。经过仿真训练,结果表明BP神经网络在经过学习训练基础,能够对涡轴发动机故障诊断起到一定作用。(本文来源于《智库时代》期刊2019年52期）
杨合恭[7]（2019）在《基于物联网的变电设备故障诊断研究》一文中研究指出随着我国现代化科学技术的不断发展,为加强物品监管力度,实现物体之间的高效管理,物联网应运而生。变电设备是现代供电网络中的重要组成部分,一般而言,核电站、火电站、风力发电站、水利发电等输出的电是高压电,而用户要使用的电是低压电,而变电设备就是实现两者之间电压转变的重要设备,一旦变电设备出现故障,将会影响到电力系统的稳定性和安全性,因此,在电力运行过程中,必须要对变电设备进行不定期的检查与诊断,确保供电过程中的安全。变电设备的故障检修,一直是电力系统的重点工作之一,我国已经在变电设备故障诊断方面取得了一定的经验和成果,但是由于科技条件的限制,缺乏精准性。将物联网和变电设备故障诊断相结合起来,能够提升故障诊断的效率,提升诊断的实效性,通过物联网可以对变电设备进行全面的信息掌控,确保其精确性。(本文来源于《科技风》期刊2019年35期）
郑贵文[8]（2019）在《基于大数据分析的装备故障诊断技术》一文中研究指出针对复杂装备故障诊断实际需求,论文以装备故障智能诊断技术为研究对象,在分析故障特征及诊断方法的基础上,依托大数据分析平台,运用基于深度神经网络(DNN)的学习框架,构建基于模糊推理机制和深度学习的故障诊断预测模型。实验结果表明,该模型有效提高了舰船装备的故障诊断精度。(本文来源于《舰船电子工程》期刊2019年12期）
许旭,陈志刚,杜小磊,张楠,钟新荣[9]（2019）在《基于同步挤压S变换和DRN的压裂车故障诊断研究》一文中研究指出针对压裂车在复杂工况高载荷环境下动力端振动信号故障特征难以准确提取和辨识的问题,结合深度残差网络(DRN)的优势,提出了一种基于同步挤压S变换(SSST)和深度残差网络的故障诊断方法。首先利用同步挤压S变换优越的时频分解特性,对2000型压裂车动力端采集的振动信号进行了分解和变换,得到了时频图像;然后对图像进行了灰度化和归一化,再将灰度图降维至适当大小,将压缩后的时频图像作为DRN模型的输入;最后建立了基于SSST特征提取和DRN的分类识别模型,并进行了测试,实现了压裂车动力端的故障诊断。研究结果表明:该方法避免了复杂的人工特征提取过程,在强背景噪声下能够有效提高压裂车动力端故障状态识别的准确率。(本文来源于《机电工程》期刊2019年12期）
姜海龙,李潼清,程浩,侯春光[10]（2019）在《基于PSO-LSSVM的高压真空断路器弹簧机构机械故障诊断》一文中研究指出电流检测法在进行高压断路器弹簧机构机械故障诊断时,由于样本数据小导致诊断准确率低。针对这一问题,文中通过模拟各种常见故障和分析不同故障下合闸线圈电流变化规律,提取能够反映断路器工作状态的特征值,并采用最小二乘支持向量机法进行故障诊断。在此基础上,采用粒子群算法不断进行优化以加快诊断速度和准确率。将上述方法进行实例验证,结果表明,文中提出的故障诊断法在相同条件下诊断效果优于广泛应用的BP神经网络诊断法,并且样本空间减小对其诊断结果无明显影响,从而验证文中方法的可行性。(本文来源于《高压电器》期刊2019年12期）
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：
本文从宝骏730电动车窗和宝骏730其它系统结构和工作原理出发,分析宝骏730 LIN总线的应用和故障诊断,为汽车售后工程师、中高职和应用型本科教师从事汽车车载网络故障诊断提供有益的参考。
（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。
故障诊断论文参考文献
[1].涂娟.传感器波形在电控发动机故障诊断中的应用研究[J].内燃机与配件.2019
[2].谭克诚,石李永杰.宝骏730LIN网络通讯故障诊断与维修[J].内燃机与配件.2019
[3].田增国,田东哲,姜宝柱,陈继华.基于主成分分析方法的示功图故障诊断系统[J].内燃机与配件.2019
[4].刘智.分布式行波测距在自闭贯通线路故障诊断中的应用[J].电气化铁道.2019
[5].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
[6].姜文鑫.基于BP神经网络的涡轴发动机故障诊断研究[J].智库时代.2019
[7].杨合恭.基于物联网的变电设备故障诊断研究[J].科技风.2019
[8].郑贵文.基于大数据分析的装备故障诊断技术[J].舰船电子工程.2019
[9].许旭,陈志刚,杜小磊,张楠,钟新荣.基于同步挤压S变换和DRN的压裂车故障诊断研究[J].机电工程.2019
[10].姜海龙,李潼清,程浩,侯春光.基于PSO-LSSVM的高压真空断路器弹簧机构机械故障诊断[J].高压电器.2019
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