摘  要：结合测试系统理论和虚拟仪器技术的研究，提出了以PXI 检测设备为的LabVIEW8.5 的专用综合测试系统。系统以LabVIEW 为软件开发平台，用图形化程序语言设计了系统对电子设备测试的各个模块程序流程图以及源代码。该测试系统可以有效地缩短维修周期，降低维护成本，提高维护的可靠性，使电子设备故障系统的检测水平实现数字化、模块化和智能化。 　　关键词：LabVIEW；电子设备；PXI ；故障；检测 　　Abstract ：Based on current test system theory and the virtual instrument technology resear

研究存在未知短时延、丢包和系统不确定性的网络化切换控制系统故障检测与时域优化问题. 首先基 于观测器构建残差发生器, 结合Lyapunov 函数方法和平均驻留时间方法分析系统的稳定性, 并以线性矩阵不等式(LMI) 形式给出故障检测滤波器的求解方法; 然后为了改善故障检测系统的性能, 采用后置滤波器对残差信号进行时域优化, 并利用奇偶空间方法给出其最优解; 最后设计并推导出自适应阈值. 仿真结果验证了所提出方法的有效性.

基于能量密度的损伤识别方法为振动筛横梁故障的在线诊断提供了可能,以PCI-6023E板块作为硬件,labview图形化编程语言为软件,实现了裂纹梁的故障诊断系统设计,并通过试验验证了此方法的可行性。

此演示展示了信号数据示例的完整深度学习工作流程。 我们展示了如何准备、建模和部署基于深度学习 LSTM 的分类算法来识别机械空气压缩机的状况或输出。 我们展示了如何执行深度学习工作流程的以下部分的示例： 第 1 部分 - 数据准备第 2 部分 - 建模第 3 部分 - 部署 该演示是作为 MATLAB 项目实现的，需要您打开该项目才能运行它。 该项目将管理您需要的所有路径和快捷方式。 第一次运行项目时还需要一个重要的数据副本。 第 1 部分 - 数据准备本示例说明如何提取将用作LSTM深度学习网络输入的声学特征集。 跑步： 打开 MATLAB 项目 Aircompressorclassification.prj 打开并运行 Part01_DataPreparation.mlx 第 2 部分 - 建模此示例展示了如何训练 LSTM 网络对包括健康和不健康信号的多种操作模式进行分类

在分布式传感器网络中，各个子网往往具有不同的辨识框架，此时经典的证据理论无法处理。针对这一问题，提出一种动态辨识框下的证据融合理论和条件更新理论的故障检测方法。首先获取最新的观测证据，提出采用模糊隶属度函数作为信任转换的桥梁，完成动态辨识框架下的信任测度；然后利用新来证据的信任测度对已有的证据进行更新，以此进行各个观测区域的故障检测；最后通过构造两个传感器子网S1和S2的分布式检测与识别系统对所提方法进行验证，结果显示该方法在处理动态辨识框架和故障检测方面的有效性。

数据驱动PCA、ICA和KICA故障检测仿真研究

用于故障检测电路BDD算法的实现，基于linux系统，需要移植，安装readme操作，并make生成可执行文件

工业过程的过程监控与故障检测，一实现方法性能评估，二实现在线监控，使用以太网通信。

这是我在网上找到的一个程序，有点问题，但也可以给大家参考一下

基于机器学习实现发电厂辅机故障预警系统源码+项目说明.7z 针对电厂辅机故障率高，传统的基于机理的模型预警不及时，经常误诊的问题，设计了基于机器学习的新型故障预警模型 面对三种不同的使用场景，分别设计了基于聚类和关联规则的预警模型、基于随机森林的预警模型、与基于多元高斯分布和人 工神经网络的预警模型 使用某电厂一次风机的实际数据进行验证，所设计的三种预警模型能够提前约60min发出预警，给电厂运行人员提供指导 除了以上的算法，还使用一分类、支持向量机、XGBoost算法等对数据进行了处理