导读:本文包含了故障智能诊断论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:地铁,机电设备,故障监测,智能诊断系统
故障智能诊断论文文献综述
张徐[1]（2019）在《地铁机电设备故障监测与智能诊断系统应用研究》一文中研究指出地铁机电设备故障的维护和监测、系统运行的智能诊断,是设备以及系统有效运作的保障。为了落实好此项工作,必须了解地铁机电设备的故障特点以及智能诊断系统的功能,保障在实际工作期间,可以结合设备故障特点以及系统功能,高效完成管理工作。本文选择就地铁机电设备故障监测与智能诊断系统应用这一论点进行分析和研究,以期为地铁机电设备故障监测与智能诊断工作有效开展提供建议,力求为相关单位以及工作人员提供理论参考意见。(本文来源于《价值工程》期刊2019年35期）
兰依,石敏,耿昌易,何春[2]（2019）在《智能机器人在电力设备故障诊断中的运用》一文中研究指出本文将首先阐述智能机器人传感系统、智能控制、导航系统及交互系统几方面的基本结构,之后详细分析了电力系统故障诊断中智能机器人的应用方式。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2019年22期）
陈新安,黄崇达[3]（2019）在《油浸式电力变压器低压故障智能诊断技术研究》一文中研究指出传统基于C4.5决策树故障诊断方法进行故障诊断时,未融入神经网络的分类功能,增加了油浸式电力变压器低压故障诊断的难度,导致故障诊断结果准确率较低。提出基于组合决策树神经网络模型的油浸式电力变压器低压故障智能诊断方法,采用组合决策树构建方法,划分电力变压器故障类型,构造电力变压器故障类型构建油浸式电力变压器低压故障组合决策树;采用小波分类网络构造决策树中的神经网络单元,将其作为决策树中每个分支的分类器,建立组合决策树神经网络模型,实现油浸式电力变压器低压故障的智能诊断。实验对比不同方法故障诊断的正确率和不同方法故障误诊率,结果表明,所提方法能够实现油浸式电力变压器低压故障智能诊断,具有正确率高的优势。(本文来源于《自动化与仪器仪表》期刊2019年11期）
马小博,王芳,陈益,李亚锋[4]（2019）在《基于健康管理技术的机载计算机智能故障诊断方法》一文中研究指出为了满足飞机机载电子设备以状态监控为基础的视情维修保障策略,提升设备可维护性,提出了一种基于在线检测、故障预测、辅助决策的健康监控管理故障诊断方法,支持对机载电子设备的健康状态进行预测和评估;通过划分机载电子设备子功能的敏感威胁区域,对这些区域设计专门的威胁预警监控电路,进行功能危害监控,建立推理监控模型对监控电路故障进行预警监控,结合辅助决策的方式对预警到的故障进行定位,实现对电子设备的智能故障诊断;通过FMEA的分析与故障注入测试验证,该预警电路、推理模型和辅助决策能有效的预测故障及定位,具有较高的故障预测覆盖率,可提高机载计算机的维修性、降低维修时间,在电子设备视情维修策略上具备工程应用价值。(本文来源于《计算机测量与控制》期刊2019年11期）
徐拓,葛以康[5]（2019）在《智能变电站继电保护二次回路在线监测与故障诊断技术》一文中研究指出21世纪,在信息化技术的帮助下,智能变电站应运而生。研究智能变电站中继电保护二次回路的在线监测技术以及故障诊断技术的使用情况,以介绍继电保护二次回路的概念作为切入点,详细阐述了故障诊断的具体措施以及在线监测的具体流程。(本文来源于《通信电源技术》期刊2019年11期）
方镇宏[6]（2019）在《电力电子电路智能故障诊断技术探讨》一文中研究指出我国的电子产品发展已经到了一个非常成熟的阶段,并且依旧在高速发展。一些针对故障的诊断技术面临着许多新的挑战。影响电子产品使用寿命的因素很多,其中最主要的是电子电路故障,一定程度上减缓了电子产品的发展速度。对于当前的电力电子电路故障检测,传统意义上的故障诊断已经不能满足当前的需求。智能故障诊断技术的出现取得了迅速发展,已经成为检测故障不可缺少的一部分。智能故障诊断技术能够清晰诊断各处故障,通过提升网络性能节省诊断时间,高效地完成故障诊断。(本文来源于《通信电源技术》期刊2019年11期）
唐风敏[7]（2019）在《基于人工智能神经网络技术的汽车故障诊断》一文中研究指出随着汽车电子技术的突飞猛进,汽车内部结构及相互通信关系越发复杂化,同时用户对汽车故障诊断的及时性和准确性要求也越来越高,这就增加了汽车故障诊断过程中的困难程度和不确定性。通过建立以人工智能神经网络为核心的汽车故障聚类融合系统来对故障进行诊断,既满足远程诊断的实时性,又使诊断售后服务智能化,人性化,将有良好的发展前景。(本文来源于《汽车电器》期刊2019年11期）
田林红,赵阳[8]（2019）在《基于混合智能的采煤机齿轮传动故障诊断方法》一文中研究指出采煤机齿轮传动部分是保障其稳定运转的关键,智能诊断方法各有优缺点,综合多种智能算法的混合智能方法有效保障了预测结果的准确性。研究了故障诊断的基本流程,采用多种特征提取方法建立采煤机齿轮传动的混合智能诊断模型,介绍了混合智能诊断模型中ANFIS分类器的基本结构以及各层之间的传递函数,确定了ANFIS的样本训练过程以及网络诊断流程。通过对比ANFIS和RBF神经网络的迭代次数证明了ANFIS的训练速度更快,对比单一ANFIS分类器和混合智能模型的分类准确率,验证了混合智能模型的预测准确率更高。(本文来源于《煤矿机械》期刊2019年11期）
孟繁欣,宋明钰,王树新,寇鸣礼,王振羽[9]（2019）在《水轮发电机组智能故障诊断技术综述》一文中研究指出作为水电站的重要设备,水轮发电机组发挥着非常重要的作用。因此,水电站要加大对水轮发电机组运故障诊断的重视,采用先进的智能故障诊断方式,实时对水轮发电机组的运行情况进行检测,以便有效提高水轮发电机组运行的安全性。本文就水轮发电机组智能故障诊断技术进行研究,以保障水电站能够更好的满足人们对水电站的需求。(本文来源于《科学技术创新》期刊2019年31期）
李峰,田维青,韩毅[10]（2019）在《水轮发电机组智能故障诊断技术研究》一文中研究指出水力发电工程的发电过程中,由于机械设备的长时间运转等,其发电系统也会出现一些故障,而若能利用现代化检测技术,实现对水轮机组的智能化故障诊断,对提高相关故障检测效率与维修质量来说,一定会具有十分积极的效果。基于此,本文对水轮发电机组智能故障诊断技术进行论述,希望能够促进相关企业的发展。(本文来源于《科学技术创新》期刊2019年31期）
故障智能诊断论文开题报告
（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：
本文将首先阐述智能机器人传感系统、智能控制、导航系统及交互系统几方面的基本结构,之后详细分析了电力系统故障诊断中智能机器人的应用方式。
（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。
故障智能诊断论文参考文献
[1].张徐.地铁机电设备故障监测与智能诊断系统应用研究[J].价值工程.2019
[2].兰依,石敏,耿昌易,何春.智能机器人在电力设备故障诊断中的运用[J].电子技术与软件工程.2019
[3].陈新安,黄崇达.油浸式电力变压器低压故障智能诊断技术研究[J].自动化与仪器仪表.2019
[4].马小博,王芳,陈益,李亚锋.基于健康管理技术的机载计算机智能故障诊断方法[J].计算机测量与控制.2019
[5].徐拓,葛以康.智能变电站继电保护二次回路在线监测与故障诊断技术[J].通信电源技术.2019
[6].方镇宏.电力电子电路智能故障诊断技术探讨[J].通信电源技术.2019
[7].唐风敏.基于人工智能神经网络技术的汽车故障诊断[J].汽车电器.2019
[8].田林红,赵阳.基于混合智能的采煤机齿轮传动故障诊断方法[J].煤矿机械.2019
[9].孟繁欣,宋明钰,王树新,寇鸣礼,王振羽.水轮发电机组智能故障诊断技术综述[J].科学技术创新.2019
[10].李峰,田维青,韩毅.水轮发电机组智能故障诊断技术研究[J].科学技术创新.2019