摘要：在分析机械故障诊断工作的基础上 ,充分考虑数据采集的实时性要求、故障循检的便携式要求 ,提出了一种基于DSP的便携式机械故障智能诊断系统 ,该系统具有快速、实时信号采集和智能数据分析功能。文章详细介绍了系统的硬件结构和软件设计 ,通过对标准方波信号的实验分析 ,验证了系统的可行性和正确性。

摘要：分析了机械故障诊断的现状和发展前景,提出了一种基于网络的机械转子动平衡智能诊断系统,并对该系统硬件设计、网络通讯系统的实现方案和系统动平衡测控功能的实现方案等进行了介绍。基于网络的机械转子动平衡网络诊断系统具有远程测控和资源共享诸多优点而成为检测系统发展的趋势。

摘要：基于案例推理的技术应用到高速线材轧机齿轮箱故障智能诊断系统,有效的解决了智能诊断系统开发效率低、可靠性低的问题。提出了轧机齿轮箱故障智能诊断系统的工作流程、案例表达方法,并提出了新的案例检索策略,实例表明,基于案例的智能诊断系统具有更好的实用性。

摘要：传统分段式光缆诊断技术存在诊断正确率低、运行时间长等缺陷,为了解决当前分段式光缆智能诊断技术存在的难题,设计基于模式识别技术的分段式光缆智能诊断方法。首先对当前分段式光缆智能诊断技术的研究现状进行分析,找到影响分段式光缆智能诊断正确率的原因,然后采集分段式光缆智能诊断的历史数据,并采用模式识别技术建立分段式光缆智能诊断模型,并对分段式光缆智能诊断模型参数进行优化,最后进行了分段式光缆智能诊断仿真实验,结果表明,本文技术可以准确、快速实现分段式光缆智能诊断,克服了当前分段式光缆智能诊断技术存在的正确率低、误差大的不足,并且减少了分段式光缆智能诊断时间,比其它分段式光缆智能诊断技术具有更快的运行速度,可以应用于实际的分段光缆管理中。

摘要：在大型武器装备的故障诊断中,运用无线网络技术,组建了基于多级分布式无线监测网络的智能诊断平台,设计了现场监测中心、设备在线监测诊断中心及无线智能检测单元。系统采用基于小波包能量分布与奇异值分解相结合的特征提取方法,运用混合型集成神经网络来完成这些特征信号的局部故障诊断,然后采用D-S证据理论将多个传感器的故障诊断结果进行融合,实现了准确的故障诊断;并采用基于竞争网络集成的在线监测方法,从而构建了某大型武器装备的在线监测与智能诊断系统。

摘要：高校学困生是制约高等教育人才培养质量提升的客观存在,精准智能诊断是推进教育高质量发展的重要驱动力。然而,数智时代以学业成绩预测、机器决策主导为牵引的高校学困生诊断研究面临特征指标单维度、数据建模程序化、机器反馈单向度等现实困境。基于此,文章首先从特征要素识别、建模方法应用两个方面,梳理了高校学困生诊断的相关研究成果。随后,文章依托全方位特征画像、可识别学困推理、协同式智能诊断的设计思想,构建了包含特征数据获取、算法建模分析、诊断决策反馈三个环节的高校学困生智能诊断模型。最后,文章通过案例分析验证了此模型的可行性与有效性。文章的研究可为学业风险预警与干预研究提供理论参考,并为全面监测与管理高校学困生提供实践指导,有助于精准学业诊断成果的落地与推广。

摘要：结合北京市大兴国际机场线的建设,对基于大数据的车辆基地轨道交通智能诊断技术进行研究。在介绍了车辆基地智能诊断系统的层次架构以及框架设计核心思路的基础上,阐述了车辆基地通知诊断技术的总体方案。方案中建立了状态检测预警模型,并提出车辆状态修方法,具备一定的先进性,可为城市轨道交通车辆基地智能诊断的维修工作提供帮助和指导。

摘要：阐述北京地铁线网建设加速后地铁机电设备安全运营和设备维护维修面临的相关问题。为提升机电设备养护水平,提高运营维修维护效率,规避设备运行安全风险,提出利用智能诊断技术和智能信息化技术建立地铁机电设备故障监测与智能诊断系统的思路,并针对目前需求和运营管理模式,对系统的逻辑架构和系统构成方案进行论述。

摘要：针对基于红外图像的电路板故障诊断准确率较低、检测灵敏度差等缺陷,分析了基于神经网络的智能诊断方法。该方法结合多分类器转化为二分类器思想,设计了一种基于BP神经网络的集成神经网络诊断模型,并且对于同一类故障采取范围化样本进行训练,每组被测故障数据根据特征阈值选择相关几个子网络进行诊断。最后利用Matlab软件进行实例仿真和测试。结果表明:该网络对于电路板多故障模式的识别准确率较高,检测灵敏度可以提高1.74倍,而预测误差可以降低到原来的17.6%,为电路板故障诊断的实用化提供了理论依据。

摘要：针对行星齿轮箱故障振动特征需要预处理、识别困难以及诊断模型收敛速度较慢的问题,提出基于集成卷积神经网络的行星齿轮箱智能故障诊断方法。首先,采用一维卷积对齿轮的原始时域振动信号提取特征,之后通过采用两个弱分类器,根据弱分类学习错误率的性能更新样本权重,调整权重后根据训练集训练弱分类器。重复此过程,最后通过设置策略整合弱分类器,形成集成卷积神经网络;建立一个稳定用于行星齿轮箱的智能故障诊断的模型。实验结果表明:集成卷积神经网络能很好地对行星齿轮原始振动信号进行快速诊断。相对于传统卷积神经网络对齿轮原始时域振动故障信号的诊断具有更强的辨识能力和更快的收敛速度;所建立的智能诊断模型可以有效地诊断齿轮不同的故障状态。