包含：ISO 14229-1-2004、ISO 14229-1-2006、ISO 14229-1-2013（英文）、ISO 14229-1-2013（中文）、ISO 14229-1-2020、ISO 14229-2-2013、ISO 14229-3-2012、ISO 14229-4-2012、ISO 14229-5-2013、ISO 14229-6-2013、ISO 14229-7-2015、ISO 14229-8-2020

刮板输送机是煤矿井下重要的开采设备之一,简要分析了现阶段刮板输送机的故障诊断现状,针对刮板输送机故障种类繁多,相互影响大且不易诊断的问题,根据多传感器数据融合理论,提出了RBF和模糊积分相结合的刮板输送机故障诊断数据融合方法。在特征级采用RBF,可以对同类传感器采集的数据进行快速学习和收敛,得到同源数据对每一类故障的模糊测度,以便在高维空间内进行同源数据的线性可分。决策级采用模糊积分理论利用该模糊测度通过模糊积分计算,获得刮板输送机故障信息的预测结果,该方法具有较好的容错性,简化了冗余信息,降低了故障相互影响的关联性。刮板输送机减速器电机故障的诊断研究表明,文中所提出的方法有助于克服故障类型的不确定性,在整体上确保故障数据的完备性,正确地判定故障的类型,提高了故障诊断的准确性。

带式输送机传动滚筒轴承发生故障时,特别是早期故障,其振动信号中隐含的脉冲故障信息很微弱,且常被淹没在强烈的噪音中,直接做频谱分析或包络分析,很难提取其故障特征。最小熵解卷积(Minimum Entropy Deconvolution,MED)通过最优滤波器对轴承微弱故障信号进行最优滤波,提高了信号的信噪比,然后对滤波后的信号进行包络解调分析,能够提取出信号中隐含的故障特征。将该方法应用于带式输送机传动滚筒中的滚动轴承故障诊断,成功提取出了轴承内圈的早期微弱点蚀故障特征。对FIR滤波器阶数L的选择进行了分析,以确保最优的MED解卷积效果。仿真与应用验证了最小熵解卷积方法在滚动轴承故障诊断的有效性和优点。

测量DNA损伤反应（DDR）成分激活的技术已在暴露评估和个性化医学中得到应用。 DDR和相关的DNA修复途径包含数百种蛋白质，因此对激活的详细测量在技术上既困难又费力。 我们研究的目的是在基于高通量电化学发光（ECL）的平台上开发某些DDR成分的蛋白质特异性检测方法。 我们为共济失调的毛细血管扩张症（ATM），检查点激酶2（CHK2），磷酸化的ATM S1981，磷酸化的CHK2 T68和磷酸化的肿瘤蛋白p53（p53）S15开发了五个有效的测定对。 我们针对细胞和癌症模型中的传统免疫印迹和γ-H2AX病灶措施验证了ECL结果。 为了在临床环境中测试基于ECL的技术，我们利用了接受计算机断层扫描（CT）扫描的患者的外周血单个核细胞（PBMC）。 CT扫描既代表着有价值的医学影像诊断，也代表着受控的电离辐射环境研究，因为它们能提供约2到31毫西弗（mSv）的电荷，并能激活DDR组件。 在这项研究中，我们表明基于ECL的技术可以测量患者PBMC样品中DDR成分的基础和损伤诱导水平。 使用盲法研究设计和患者匹配的CT扫描前后，我们显示ECL衍生的数据可以一致地（94％的时间，15/16例患者

美国凯斯西储大学（CWRU）数据集：文件名称为数据集类型缩写，便于文件检索

Maltab实现CNN卷积神经网络故障诊断（代码完整，可直接运行，适合2018及以上） 卷积神经网络（convolutional neural network）是具有局部连接、权重共享等特性的深层前馈神经网络，最早主要是用来处理图像信息。 相比于全连接前馈神经网络，卷积神经网络有三个结构上的特性：局部连接、权重共享以及汇聚，这些特性使得卷积神经网络具有很好的特征提取能力，且参数更少。 利用各种检查和测试方法，发现系统和设备是否存在故障的过程是故障检测；而进一步确定故障所在大致部位的过程是故障定位。故障检测和故障定位同属网络生存性范畴。要求把故障定位到实施修理时可更换的产品层次（可更换单位）的过程称为故障隔离。故障诊断就是指故障检测和故障隔离的过程。

2019ESC急性肺栓塞诊断和管理指南中文完整版[参考].pdf

滚动轴承故障诊断MATLAB程序：快速谱峭度、谱峭度+包络谱分析 滚动轴承故障诊断是机械工程领域的一个重要研究方向。滚动轴承是一种常见的机械元件，用于支撑和转动机械装置中的轴。然而，由于长时间使用或其他原因，滚动轴承可能会出现故障，例如磨损、裂纹或松动等。因此，及时准确地诊断滚动轴承的故障非常重要，以避免设备损坏或生产中断。 MATLAB是一种强大的科学计算和数据分析工具，广泛应用于工程、科学和技术领域。它提供了丰富的函数和工具箱，可以用于信号处理、数据分析、图像处理等各种任务。在滚动轴承故障诊断中，MATLAB可以用于处理和分析滚动轴承的振动信号，以提取特征并判断是否存在故障。 快速谱峭度和谱峭度+包络谱分析是滚动轴承故障诊断中常用的方法之一。快速谱峭度是一种用于检测信号中频率成分变化的方法，可以帮助确定滚动轴承是否存在故障。谱峭度+包络谱分析结合了快速谱峭度和包络谱分析，可以更准确地识别滚动轴承的故障类型和程度。 总之，滚动轴承故障诊断是一个重要的领域，通过使用MATLAB编写的程序和快速谱峭度、谱峭度+包络谱分析等方法，可以帮助工程师和技术人员及时准确地诊断滚动轴承的

对液压回路系统的工作原理进行总结。结合原理对工作过程中遇到的问题进行分析。针对不同的故障原因,从故障现象、故障分析及解决对策等3个方面进行分析。为保护机械,保证生产提供理论基础。

BP神经网络具有结构简单、工作状态稳定、易于硬件实现等优点,在模式识别及分类、系统仿真、故障智能诊断、图像处理、函数拟合、最优预测等方面具有很广泛的应用。液压系统是挖掘机很重要的组成部分。由于液压系统结构复杂,容易发生故障,一旦故障将会直接影响挖掘机的使用,因此对挖掘机液压系统的可靠性和可维护性具有很高的要求。针对上述问题,提出了基于BP神经网络的液压系统故障诊断方法。