人工智人-家居设计-齿轮箱早期故障信号增强与智能诊断方法研究.pdf

针对滚动轴承故障诊断中普遍存在的小样本学习问题，采用支持向量机实现轴承故障的模式识别。为了解决时域统计参数对于轴承故障的多分类效果较差的问题，引入小波包分解（Wavelet packet decomposition，WPD）技术，提取振动信号各频带的能量系数构造特征向量，并采用Fisher比率法对特征向量进行优化选取；然后利用支持向量机（support vector machine，SVM）进行故障模式识别，并与小波包分解及时域统计参数的分类效果进行对比分析。结果表明：支持向量机是实现轴承故障模式识别的一

移动开发-在FLASH装置上1.3GHz超导加速腔内的基于高阶模的束团和加速腔诊断方法研

人工智能-粗糙集神经网络故障诊断方法研究.pdf

介绍如何用SPSS 软件包中新颖的ROC 分析法,来对一种或几种检验/ 诊断方法进行科学评价。[ 方 法] 回顾目前文献中的存在问题;对四格表排列、数据库录入以及ROC 命令默认设置提出应用或改变建议;举例说明定 性、定量资料的ROC 分析方法;介绍2 或3 种诊断方法诊断效能比较的ROC 分析方法与结果;ROC 分析结果与列联表 分析、logistic 回归及判别分析结果相印证。[结果] 按本文建议,ROC 分析能方便地对一种或几种检验/ 诊断方法进行科 学评价,算出其敏感性与特异性等6 项指标,且与其他3 种分析方法统一、对应。[结论] ROC 曲线能将诊断方法的敏感 性与特异性结合起来进行分析,而不是仅侧重于其敏感性或特异性,又能表示为“曲线下的面积越大,其诊断试验效果越 好”,既全面又直观,又与其他统计分析方法结果对应、统一,值得在检验/ 诊断方法科学评价中广泛应用。

针对可拓神经刚络无法解决多故障珍断的问题，建立问题模型，将多故障诊断问题转化为多特征样本的聚类问题。从模型结构和学习算法两个方面对ENN2进行改进，提出基于改进ENN2聚类算法的多故障诊断方法，并对其参数和时间复杂度进行分析采用工程实例对所提提的方法进行验证，结果表明，所提出的方法能够解决离线的多故障诊断问题，且得到的诊断模型可用于在线状态监控，具有较好的应用前景。

导读： 单片机以其体积小、功耗低、应用灵活、性价比高等优势，广泛地应用在仪表、家用电器智能化和工业控制等领域。在我军新型电子装备中，单片机的应用也很普遍。当这些装备出现故障时，可利用机内自检程序将故障定位到印制电路板。

基于EMD和支持向量机的旋转机械故障诊断方法研究：将支持向量机应用与故障诊断！

ORACLE数据库常见问题诊断方法(分布式事务篇)-20021224-A2.doc

ORACLE数据库常见问题诊断方法(非OPS篇)-20021224-A2.doc