讨论了Hilbert变换的基本原理，以及基于Hilbert变换的包络解调方法在轴承故障诊断中的应用。实践表明：对于具有调制现象的滚动轴承故障诊断，基于Hilbert变换的包络解调方法，具有明显的诊断意义，是一种可靠的诊断方法。

汽车综合故障诊断及维修.doc

针对人为加工的滚动轴承点蚀故障数据难以模拟真实疲劳失效过程的问题,提出将滚动轴承强化寿命试验的轴承疲劳失效过程数据作为故障诊断数据,结合经验模态分解(Em-pirical Mode Decomposition,EMD)与共振解调技术对真实疲劳失效的滚动轴承进行故障诊断.依托经验模态分解的自适应性,有效的将携带故障信息的高频调制信号从原信号中分离出来,实现了信号的带通滤波;利用Hilbert变换进行解调分析得到包含故障特征信息的低频包络信号,经过频谱分析后实现对疲劳失效滚动轴承故障特征提取和故障辨识.实验结

矿山生产机电设备是机械、电气、液压、控制等多形式系统的复杂耦合 结构，工作过程中环境和工况条件变化多样，缺乏有效的技术手段解决矿山设备运行健康状态的实时感知问题。借助物联网、工业互联网、人工智能和大数 据挖掘技术，研究矿山设备状态知识建模与在线诊断方法，将传统的“人－机” 交互监控模式提升为“传感－机器认知－机器决策”的智能化监控模式。分析 了基于物联网的矿山设备状态感知系统架构，定义了多源信息感知层、边缘智 能层、大数据分析层和数据与知识共享迁移层的四个层次的作用，提出了设备状态知识共享与迁移模式；结合本体语义、置信规则库和数字孪生技术，设计了面向矿山机械设备系统状态知识建模的信息描述、知识表示、决策融合方法， 提出了面向矿山设备运行全过程的实时感知、演化分析与智能交互的“虚实融 合”感知模型，实现虚、实系统运行过程的“精准映射、信息对偶、融合交互、 协同演进”。分析了数据驱动的矿山机械设备状态诊断方法研究现状、技术架构、 存在问题和研究趋势，提出结合数字孪生、深度学习、迁移学习等方法，构建机理模型、经验知识与数据深层特征相融合的矿山设备状态诊断模式，研究矿山设备状态大数据分析与应用

2021届高三语文下册第三次诊断性测试试题借鉴.pdf

电力变压器在电网电力能量的传输和电力能量的转换中起非常重要的作用,在电网安全防御上的作用也非同一般。电力变压器一旦发生故障会严重影响电力系统的运行,对国家财产、居民生活造成损害。因此对其故障进行研究十分重要。目前一般采取外表特征分析、数据量化分析、人工智能模拟等方法进行故障原因探寻。通过这些分析,初步了解了电力变压器的故障一般是由外界环境变化、变压器自身老化引发的短路、断路而造成。掌握这些理论知识有助于提高故障紧急处理的能力、防范能力,提升电网运行的稳定性和运行效率。同时也可促进对于一些未出现的故障在设计时进行防范,提升电网建设质量。

matlab实现，采用威斯康辛大学医学院数据集，对肿瘤进行分类

介绍了一种非线性故障检测方法——核主元分析法（KPCA），通过核函数来完成非线性变换，将变量由非线性的输入空间转换到线性的特征空间。在特征空间中使用PCA计算主元，构造T2和SPE统计量检测过程故障的发生。提出了一种KPCA贡献图计算方法，根据测量变量和非线性主元的相关性，计算测量变量的贡献量绘制贡献图，用于故障变量的分离。仿真结果表明，KPCA方法可以比PCA方法更加迅速的检测到故障的发生，利用KPCA贡献图可以较好的辨识出故障变量。

软件介绍: 联想电脑蓝屏分析工具能够自动读取并分析电脑中的蓝屏文件，也可以分析其他电脑的.dmp文件，本工具只提供分析蓝屏现象的原因，暂时不提供解决方案。由在于使用中会读取系统日志文件，若安装有杀毒软件，请选择允许，否则无法分析，分析过程中需要从远程读取解决方案，若本机防火墙弹出窗口，请授权网络访问。

图4．2 S19文件处理算法 对链表中数据的读取，以及转换成以8字节数据为单位的CAN报文帧并发送 的代码如下：