一、机器设备故障的快速诊断（论文文献综述）
刘瑞已[1]（2022）在《数控机床故障诊断智能化研究》文中研究指明数控机床是集机械、自动化、计算机等多种先进技术于一体的高端加工设备,属于典型的机电一体化产品。在现代机械制造业中,它是一种非常重要的加工设备,其在使用过程中不可避免地会出现故障,严重时会影响机床的正常加工,导致机床停机。针对这种情况,本文从智能化角度对数控机床故障进行分析,提出了智能化数控机床故障诊断方法。
黄昕哲[2]（2021）在《基于深度学习的机器故障异常声音识别技术研究》文中研究指明随着“工业4.0”战略及“中国制造2025”计划的开展,传统机器的转型升级成为工业领域建设的重点,机器故障诊断作为工业领域一项重要技术也逐渐成为人们关注的焦点。早期的机器故障诊断是故障诊断专家或工程师通过自身经验对机器故障进行人工诊断,但专家和工程师的人工经验需要长时间的积累,代价高昂且故障诊断效率较低。随着机器设备的智能化发展及机器种类的不断增加,故障诊断专家和工程师的数量已无法满足现代工业的需求。此外,机器发生故障的异常数据较少,传统的机器故障诊断方法对数据特征的学习有限,给高质量需求的机器故障诊断带来了巨大挑战。本文对国内外机器故障诊断技术进行了分析、研究及对比,对基于深度学习的故障诊断技术及相关理论进行了重点研究。针对目前机器故障诊断中异常数据少,且正常与异常的判断边界难以明确,设计并实现了基于卷积自动编码器的无监督学习和基于残差网络的有监督学习方法,通过仿真实验对设计方法进行了验证,具体研究内容如下:（1）目前主流的故障诊断技术为基于自动编码器的故障诊断方法。在该方法中,一般通过学习正常声音数据对模型进行训练,使得模型在正常声音数据上的重构误差较小,而对未见的故障数据重构误差较大,通过重构误差值判断是否发生故障。自动编码器提取数据特征能力相对较弱,卷积层可以为自动编码器中的编码与解码提供更优的数据特征,使得正常数据的重构误差降低,进而加大了正常数据与故障数据之间的重构误差距离。因此本文通过设计卷积自动编码器,将其应用在机器故障异常声音识别中,提出了基于卷积自动编码器的机器故障异常声音识别方法。在评估数据集上,相较于基于自动编码器的基线系统AUC和p AUC值分别提升了0.17%和2.15%。（2）针对异常检测无监督学习方法中对正常与异常决策模糊的问题,有监督学习可以更好的刻画数据正常与异常的边界,因此有监督学习方法可以得到更好的识别效果。本文通过对数据集进行重新划分,将无监督学习任务变为有监督学习的二分类任务,设计并实现了基于残差网络的有监督学习的故障异常声音识别方法,使模型可以学习到更好的数据特征边界,进而使得模型的识别率得到提升。在评估数据集上,相较于基于自动编码器的基线系统AUC和p AUC值分别提升了8.76%和16.53%。（3）采用Py Charm搭建仿真实验平台,对设计的基于卷积自动编码器和基于残差网络的机器故障异常声音识别方法进行验证,并将其与基线系统、高斯混合模型和卷积神经网络模型结果进行对比分析,再通过扩充数据集对残差网络模型做进一步的性能验证。实验结果表明:本文所设计的基于残差网络的机器故障异常声音识别方法具有更好的识别效果和泛化性能。
钱春美[3]（2021）在《关于中小型制造企业机器设备维修保养管理的实践探讨——以GMTC公司为例》文中认为随着新科技和新技术的应用,很多中小型制造企业为了降本增效,愿意用机器代替人工来节约成本,提高产品的市场竞争力。为了确保企业生产安全顺利,针对中小型制造企业机器设备维修保养的研究,具有非常重要的现实意义。本文首先概述了机器设备维修保养管理的重要性,其次指出了机器设备在实际维修保养管理中存在的一些问题,最后针对性的提出了几点有效的机器设备维修保养意见,旨在最大限度提升机器设备给中小型制造业的经济效益。
任昌黎[4]（2021）在《某公司电力施工类设备管理系统的设计与实现》文中提出随着信息技术的发展和应用,各行业领域与信息技术的融合愈发深入,推动各领域工作效率得以提升,同时使运营成本有所下降。电力公司在施工建设过程中会购入并使用大量的电力施工类设备,目前某电力公司进行设备管理时仍旧采用的是传统的人工管理模式,导致设备利用率较低,设备遗失、损坏等问题较为严重,不仅导致电力公司承受较大的经济损失,而且导致资源浪费。因此,在电力施工类设备管理中建立信息化系统显得尤为必要。基于上述背景,研究选择某公司作为研究对象,根据该公司实际情况对电力施工类设备管理系统展开设计和优化。首先确定研究背景以及电力施工类设备管理的重要意义,并对国内外研究现状进行评析。其次,基于对某公司电力施工类设备管理存在的问题加以分析,明确电力施工类设备管理系统的主要需求,主要分为硬件和软件需求分析,硬件部分是服务于软件部分的,硬件需求主要是电力施工类设备的识别需求,软件需求包括基础信息管理、设备管理、质量管理、设备故障库管理及系统管理等。然后,明确系统需求后对软件系统进行设计,包括软件总体架构设计、软件功能设计以及数据库设计,并给出系统核心功能模块的设计方案、流程图、数据库E-R图以及数据表。最后,根据系统设计方案,采用RFID技术对硬件识别模块进行实现,采用Java编程语言、B/S架构、J2EE架构等技术在MyEclipse开发环境中对软件的功能和界面进行实现,并给出了系统实现后的界面截图。软件开发完成后,本文搭建了一个软件测试环境,同时制定了软件功能测试用例对软件进行测试,根据软件测试结果,各项测试指标均满足要求,某公司电力施工类设备管理系统的可行性和实践性较高,能够应用到公司的实际环境中。综上所述,本文研发的电力施工类设备管理系统从企业实际情况出发,合理利用先进的技术和模式,使电力施工类设备管理系统具有较强的实用性、科学性与稳定性,能够为电力设备管理质量和效率的提升提供保障,还能够降低设备管理成本,对于供电企业、电力行业及社会经济的发展具有积极意义。
卞子丹[5]（2020）在《自行火炮CAN总线实时数据采集与故障诊断》文中研究指明故障诊断系统是复杂武器装备重要的组成部分,随着现代复杂武器装备电子技术发展的不断投入,集成的电子控制单元在复杂武器装备中的使用越来越多,大型武器装备的控制系统也变得更加复杂。某型自行火炮的发展也越发趋于模块化、智能化和现代化。随着大型武器装备的电子零部件不断增多,故障发生的概率也越来越大,并且其故障会并发和传播,一旦该系统发生故障,将会使武器装备的作战能力大打折扣。因此,开展对自行火炮实时故障诊断方法的研究对保障复杂装备完好率具有重要的工程应用价值。本文工作内容主要包括:（1）根据CAN总线实时数据采集与诊断系统的开发过程中出现的问题,研究了CAN总线实时数据采集与故障诊断系统的当前常用诊断方法,并且对故障诊断系统的数据采集和故障诊断的过程进行设计和实现,在传统的方法上加以改进,利用了CAN总线实时采集各部件实时数据,并将实时采集到的状态信息通过专家系统知识框架体系进行快速故障诊断,保障了复杂装备的完好率。（2）根据当前不同技术的故障诊断系统及其适用环境,根据最新的国军标,分析某型自行火炮的故障诊断需求,着重研究了该系统CAN总线的实时数据采集和通过专家系统来对获得的实时数据进行故障诊断处理,设计出自行火炮CAN总线实时数据采集与故障诊断系统软件的总体结构。（3）在上述基础上,运用了模块化的设计方法,对故障诊断系统每一个功能模块都进行了研究,再结合实际情况予以设计,在Linux系统下QT平台开发自行火炮的实时数据采集与故障诊断系统,实现了CAN总线实时数据采集与故障诊断系统典型故障诊断处理的功能。在某型火炮故障诊断实际应用过程中,本文所采用的CAN总线实时数据采集与故障诊断系统,在工程实践过程中,能够实时检测并利用某型火炮的状态进行诊断定位和隔离,提高了故障诊断的效率,为专家系统在复杂武器上的应用提供了一个实例。
韩松久[6]（2020）在《基于时延随机共振势模型的旋转机械微弱故障诊断方法及应用》文中研究说明对机械设备进行故障诊断往往需要提取机械零部件的声音、振动等信号,而现代机械设备多处于强噪声背景下运行,这些噪声会对提取的故障信号造成干扰。因此,增强噪声的滤除,增强有用信号的输出信噪比对强噪声背景下的微弱故障信号提取有这至关重要的意义。传统的信号处理方法,主要是基于消噪的原理,即消除或抑制噪声分量,保留有用信号分量。然而当噪声与有用信号发生重叠时,对噪声的消除和抑制也会对有用信号进行滤除,造成有用信号的失真。针对以上问题,本文研究了一种利用噪声增强有用信号检测的技术,被称为随机共振信号检测技术,同时研究了其在故障诊断中的应用。随机共振通过非线性系统用噪声增强有用信号,这种滤波机理以及信号处理方法要比基于消除和抑制噪声的方法效果要好。本文主要研究了随机共振对于旋转机械零部件（轴承、齿轮等）,的微弱故障诊断方法,并进行了模拟仿真和实验验证。主要研究内容包括:（1）对传统随机共振理论进行调研总结和基础理论研究,进行了传统随机共振理论推导。对噪声进行了分类,对关联噪声随机共振进行了理论推导。针对传统随机共振存在的问题分别采取措施并提出新的方法。（2）针对传统随机共振具有势模型结构单一,存在输出饱和问题,本文研究了除双稳态以外的其他几种势模型结构。分别探讨了势参数对各个势模型结构的影响。（3）针对传统随机共振没有考虑历史信息的影响,本文提出了时延随机共振微弱故障诊断方法研究,同时将三稳态势模型和周期非正弦势模型引入到时延随机共振中,对三稳态时延随机共振和时延周期非正弦随机共振进行了理论推导,对信噪比,概率密度函数等指标进行了分析,并且把两种时延随机共振应用与轴承的微弱故障诊断中。通过模拟仿真,实验验证以及工程验证,验证了所提方法的优越性。（4）在时延随机共振的基础上考虑到系统惯性问题,在时延随机共振中引入阻尼因子,使原来的一阶系统变为二阶系统。从信号处理的角度看,进行了二次滤波。对时延欠阻尼随机共振理论进行了推导,探讨了各个参数（时延项、阻尼因子、系统参数）对信噪比的影响。最终,对时延欠阻尼随机共振进行了模拟仿真和轴承外圈故障诊断实验。仿真结果和实验验证结果都表明时延欠阻尼随机共振能更好的提高噪声背景下的微弱故障信号的提取效果。综上所述,本论文研究了强噪声背景下随机共振微弱故障诊断方法,在传统的随机共振方法基础上进行了改进:引入了新的势结构、时延反馈项以及欠阻尼项,形成了新的随机共振诊断方法。本文所提方法与传统随机共振方法相比,所提方法的优越性和实用性在故障信号处理中得到了验证。
赵莹[7]（2020）在《往复式压缩机的在线监测系统研究与设计》文中认为压缩机设备的主要作用,是用于提升气体实际压力与传送气体。它是把原动机设备的动力能转化为气体实际压力能的工作机设备,是石化加工产业的重要机器设备之一。其内部零件精密复杂,压缩机的运行情况直接影响到工艺系统的正常运转和产品的生产。压缩机在生产过程中往往会发生一系列的突发故障,直接导致生产系统停车、停止生产,更严重会引起重大生产事故的发生,每分每秒都在严重威胁着专业工作者的生命安全和公司的财产经济安全。论文通过研究压缩机的工作原理和故障机理,结合实际现场工况,构建了压缩机故障诊断系统和远程监测系统,通过数字网络平台进行监测从而实现了对压缩机设备的维修与维护。通过在线监测系统,可以使工作人员对压缩机的运行状态与功能进行实时了解和掌握,从而减少或避免事故隐患。本文对压缩机的在线监测系统进行设计,通过基于中间件技术的远程在线监测对压缩机的重要运动部件及热力参数进行监测并综合分析,通过报警等方式从而提示作业人员需要对压缩机的状态进行调节处理,从而实现对压缩机设备的监测与维护。
郭春雨[8]（2020）在《物联网技术在交流电机故障监测系统中的应用研究》文中认为电机在现代生产中成为不可缺少的动力机器,而交流电机有着良好应用的性能成为生产过程中最重要的电气设备。电机由于其机器结构的复杂性和一直处于工作状态,所以会随着工作时间的加长往往会出现各种机器方面的故障或误操作引起的设备不能正常工作,这都会影响整个机器设备的正常工作,尤其在一些复杂的工作环境下,可能一个小小的故障因不及时发现都会导致一系列连锁反应,最终造成重大的财产损失或灾难,所以必须提高电机安全运行能力。由于无线通信和计算技术发展得越来先进和复杂化,用户对未来的无线网络技术和计算解决方案必须能够应对这些挑战提出了需求,人们对算法研究和学习策略进行了大量的研究,这主要是因为它们具有模块监测能力能力和高效的数据分析能力。算法的在物联网的应用可以显着提升物联网系统在不同阶段的性能,包括物联网节点级、本地通信、远程通信、企业数据中心等。电机作在煤炭企业生产中电机处处可见,如钻煤机、刮板输送机、提升机,电机在井下工作中经常因为小的故障引起重大安全事故。为了提高煤炭企业高效安全生产,所以本文对矿用交流电机故障研究具有很大的研究意义。本设计主要以物联网技术为基础,通过各类传感器对数据采集,最后通过算法分析对矿用交流电机做深入研究。主要通以无线传输芯片CC2530为核心,前端采集电机运行数据传感器分别是:ACS712流传感器、DS18B20温度传感器。最后通过算法对采集的参数做故障分析准确的判断当前的故障情况。数据传输主要由网络层,通过Zig Bee芯片的无线射频功能实现区域性组网无线通信。数据采集主要由传感器模块,通过传感器对交流电机的电流和电压信号做采集功能,实现模拟信号和数字信号的转变。数据应用层,即上位机数据显示软件,通过上位机软件将采集数据实时的现实在终端设备供操作人员读取。数据分析主要通过算法,对采集的电流信号和算法分析得出最精确故障判断。除了实时读取现场的电机运行数据,还可以把数据以表格形式进行存档或放入专门云端数据处理库,随时可将历史数据调出来,供专业的工作人员进行分析,不仅可判断电机的目前状态和将来可能出现的故障情况。为了验证本设计的创新性和准确性,需要最后在实验室通过实验来搭建矿用交流电机的工作状态,通过对实验室的电机测试,对电机转子电流和温度数据做采集,最后通过算法故障的分析,实现故障时本地报警和远程传输了功能。该论文有图30幅,表9个,参考文献56篇。
彭金艳[9]（2019）在《工程机械故障原因及解决策略》文中研究表明对工程机械运行过程中所产生故障原因进行分析探讨,并对提高机械运维人员的综合素质、实施等级保养、制定现场应急维修方案等具体的解决策略提出了相应切实可行的解决措施。工程机械的使用寿命延长,降低其维修成本提升机器的工作质量以及效率。
薛嗣圣[10]（2019）在《基于概率推理的煤矿瓦斯事故致因分析及其管控研究》文中指出我国煤炭开采是一个高风险的行业。煤矿事故灾害严重,给国家和人民带来了巨大的生命和财产损失。在煤矿各类事故中,瓦斯事故危害最为严重,一直被认为是煤矿生产的“头号杀手”。作为一个复杂的社会技术系统,导致煤矿瓦斯事故发生的各类影响因素众多,事故致因及条件发生的不确定性对瓦斯事故的管控带来了困难。本文从概率推理角度对导致煤矿瓦斯事故发生的不确定性因素、条件以及概率变化进行分析,运用概率图模型和情景分析方法进行研究,深入挖掘煤矿瓦斯事故潜在规律,研究新形势下煤矿瓦斯事故的管控对策。研究内容主要包含如下几个方面:（1）论文从历史的角度对我国煤矿事故总体概况进行分析,阐述了我国自建国以来各阶段煤矿事故的发生特点、变化趋势及原因,重点从多维度对瓦斯事故特征进行了统计剖析,指出瓦斯事故在事故类型、矿井类型、发生地域、发生时间等属性中所表现的特点及原因;结合当前煤矿安全形势和趋势,指出瓦斯事故在环境、人员、装备和管理方面存在的问题。从分析结果来看,瓦斯事故具有灾害后果的严重性、地域分布的广泛性、发生时间的随机性等不确定性特点。致因要素的动态变化和不确定性给煤矿安全管理带来了难度。在煤矿安全投入和管理资源有限的情况下,需要充分利用数据信息研究瓦斯事故致因及条件的不确定性,从而改善传统安全管理模式,提高事故管控的针对性。（2）论文以煤矿系统在生产过程中瓦斯事故发生的不确定性作为研究对象,根据瓦斯事故发生的物理机理,结合事故致因分类模型进行研究。首先,运用事故树方法从大量最新瓦斯事故案例中探究人员、机器、环境、管理等方面导致事故发生的内外部因素及其之间的逻辑条件,建立瓦斯事故致因条件依赖模型,明确事故发生的主要因素;其次,运用收集的案例数据采用机器学习和专家经验相结合的方法构建具有煤矿瓦斯事故特征的贝叶斯网络模型,并进行模型有效性的验证;最后,基于瓦斯事故概率图模型进行事故推理,找到煤矿瓦斯事故发生的最大致因链和敏感性因素排序。通过确定不同因素影响下的事故节点的后验概率,进而有效地确定瓦斯事故发生的概率;根据瓦斯事故发生的最大致因链,可以快速找到导致瓦斯事故的因果链;对事故因果链上的敏感性因素进行分级管控,可以有效降低事故发生的概率。分析结果表明:瓦斯事故发生的随机性规律可以从概率角度进行认知。贝叶斯网络较传统事故分析方法,在复杂不确定性问题的表达和推理方面具有优势,将贝叶斯网络运用到瓦斯事故不确定性研究中,构建瓦斯事故特征的贝叶斯网络模型,能够有效融合瓦斯事故先验知识和当前信息,实现基于概率推理的瓦斯事故风险预判和致因分析,为事故的有效防治与管控明确重点和途径。（3）为了将构建的瓦斯事故贝叶斯网络模型应用到事故分析和预防中,本文依据条件变化和煤矿生产可能出现的情况建立情景。结合瓦斯事故特征,本文提出了基于“煤矿特性-影响因素-因素状态-事件”的瓦斯事故情景网络模型（CFSE）,并进行概率情景分析,以此确定了区别于传统方式的瓦斯事故管控流程,并从决策层、管理层和操作层提出了融合贝叶斯思想的瓦斯事故管控策略。分析结果表明:通过构建瓦斯事故情景网络模型,可以确定事故预防中所对应的每个情景,在任何一个情景下,借助贝叶斯网络研究在不同情景条件下事故发生的概率。在瓦斯管控策略中,本文提出基于概率推理和情景分析的瓦斯事故管控模式。充分利用瓦斯事故贝叶斯网络的推理和信息更新机制,建立瓦斯事故概率推理预警平台,细化瓦斯事故危险源的可能性度量,充分感知系统致因要素及条件的变化,从全局的角度进行决策和判断进而采取针对性的措施提高管控效果。综上所述,本文研究以数据为驱动,基于贝叶斯网络和情景分析等理论,通过概率推理方法定量研究瓦斯事故的不确定性,系统提出不同情景条件下瓦斯事故的管控策略,以提高我国瓦斯事故管控的针对性和有效性,最大程度上遏制我国瓦斯事故的发生。该论文有图63幅,表32个,参考文献201篇。
二、机器设备故障的快速诊断（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、机器设备故障的快速诊断（论文提纲范文）
（1）数控机床故障诊断智能化研究（论文提纲范文）
| 1 智能化数控机床故障诊断分析 |
| 1.1 常见故障 |
| 1.1.1 电力故障 |
| 1.1.2 短路故障 |
| 1.1.3 电源开关和控制板故障 |
| 1.2 智能故障诊断 |
| 2 在数控机床中运用智能化系统技术的重要性 |
| 3 数控系统的诊断技术与故障处理 |
| 3.1 智能自诊断技术 |
| 3.2 智能化检测技术的应用 |
| 3.3 先进诊断技术 |
| 4 结语 |
（2）基于深度学习的机器故障异常声音识别技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 机器故障诊断技术概述 |
| 1.2.2 基于深度学习的故障诊断研究现状 |
| 1.3 本文研究的内容 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 故障诊断相关深度学习理论基础 |
| 2.1 深度学习理论概述 |
| 2.2 深度学习模型 |
| 2.2.1 自动编码器 |
| 2.2.2 卷积神经网络 |
| 2.2.3 循环神经网络 |
| 2.2.4 生成式对抗网络 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 基于卷积自动编码器的机器故障异常声音识别方法 |
| 3.1 卷积自动编码器设计 |
| 3.1.1 卷积自动编码器结构 |
| 3.1.2 卷积自动编码器工作过程 |
| 3.2 基于卷积自动编码器的机器故障异常声音识别模型建立 |
| 3.2.1 特征提取 |
| 3.2.2 卷积自动编码器模型训练 |
| 3.3 仿真实验 |
| 3.3.1 实验环境与实验数据 |
| 3.3.2 实验评价指标与基线系统 |
| 3.3.3 卷积自动编码器模型结构 |
| 3.3.4 实验结果及分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于残差网络的机器故障异常声音识别方法 |
| 4.1 残差网络设计 |
| 4.1.1 残差块设计 |
| 4.1.2 残差网络结构 |
| 4.2 基于残差网络的机器故障异常声音识别模型建立 |
| 4.2.1 数据集划分 |
| 4.2.2 残差网络模型训练 |
| 4.3 仿真实验 |
| 4.3.1 残差网络模型结构 |
| 4.3.2 实验结果及分析 |
| 4.3.3 残差网络在扩充数据集上的测试 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 个人简历、申请学位期间的研究成果及发表的学术论文 |
| 致谢 |
（3）关于中小型制造企业机器设备维修保养管理的实践探讨——以GMTC公司为例（论文提纲范文）
| 一 、加强中小型制造企业机器设备维保管理的重要性 |
| 二 、目前中小型制造企业机器设备维修管理存在的问题 |
| (一)难预防：预防性维修保养制度不健全 |
| (二)难维修：无快速有效的故障处理机制 |
| (三)难共享：设备履历表不完整，维修经验无法有效传承 |
| (四)难管控：维保用的备品备件难管控 |
| 三 、完善中小型制造企业机器设备维修管理的对策措施 |
| (一)建立健全的机器设备预防性维修保养制度 |
| (二)建立快速报修处理机制 |
| 1.提升全员快速报修的意识和渠道 |
| 2.分级故障类别 |
| (三)加强操作和维修人员培训，高效维修经验传承 |
| (四)加强维保备品备件的管控 |
| 四 、结语 |
（4）某公司电力施工类设备管理系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 RFID技术国内外研究现状 |
| 1.2.2 设备管理国内外研究现状 |
| 1.2.3 电力设备管理国内外研究现状 |
| 1.3 目前存在问题 |
| 1.4 论文大纲 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 结构安排 |
| 第二章 系统开发相关理论与技术 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 系统开发模式 |
| 2.2.1 系统运行模式 |
| 2.2.2 B/S模式的技术及经济优势 |
| 2.3 系统开发的关键技术 |
| 2.3.1 JSP技术及其特征 |
| 2.3.2 J2EE平台技术及特征 |
| 2.3.3 MyEclipse软件开发平台 |
| 2.3.4 数据库技术 |
| 2.3.5 RFID技术 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 电力施工类设备管理系统的需求分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 系统整体目标与整体需求分析 |
| 3.2.1 系统整体目标 |
| 3.2.2 系统总体需求分析 |
| 3.3 系统功能性需求分析 |
| 3.3.1 软件需求分析 |
| 3.3.2 硬件需求分析 |
| 3.3.3 系统数据库需求分析 |
| 3.4 系统非功能性需求分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 电力施工类设备管理系统的设计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 电力施工类设备管理系统的设计 |
| 4.2.1 系统的设计原则 |
| 4.2.2 系统的整体设计 |
| 4.2.3 系统网络架构整体设计 |
| 4.3 电力施工类设备管理的软硬件设计 |
| 4.3.1 系统硬件设计 |
| 4.3.2 系统软件设计 |
| 4.4 系统数据库设计 |
| 4.4.1 数据库整体设计 |
| 4.4.2 数据库E-R图 |
| 4.4.3 数据表结构设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 电力施工类设备管理系统的实现 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 电力施工类设备管理系统硬件的实现 |
| 5.2.1 RFID电子标签模块的完成 |
| 5.2.2 RFID读写器模块的实现 |
| 5.3 电力施工类设备管理系统的实现 |
| 5.3.1 软件登录功能 |
| 5.3.2 基础信息管理功能 |
| 5.3.3 电力施工类设备管理功能 |
| 5.3.4 电力施工类设备质量管理功能 |
| 5.3.5 综合信息查询与统计管理模块 |
| 5.3.6 系统管理模块 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 电力施工类设备管理系统的测试 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 软件测试 |
| 6.2.1 测试环境 |
| 6.2.2 软件功能测试 |
| 6.2.3 软件性能测试 |
| 6.3 测试结果及分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 工作总结与展望 |
| 7.1 工作总结 |
| 7.2 未来工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（5）自行火炮CAN总线实时数据采集与故障诊断（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题的背景和研究意义 |
| 1.2 技术研究发展现状 |
| 1.2.1 CAN总线数据采集 |
| 1.2.2 故障诊断技术研究现状及相关诊断方法 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 2 相关技术理论 |
| 2.1 CAN总线通信协议 |
| 2.1.1 通信方式 |
| 2.1.2 扩展帧29位帧ID定义 |
| 2.1.3 短报文数据通信 |
| 2.1.4 长报文数据通信 |
| 2.1.5 数据错误检测 |
| 2.2 专家系统简介 |
| 2.2.1 专家系统的类型 |
| 2.2.2 专家系统的组成 |
| 2.2.3 诊断推理机的建立 |
| 2.3 故障诊断 |
| 2.3.1 故障诊断系统概述 |
| 2.3.2 智能故障诊断系统 |
| 2.3.3 在线实时故障诊断 |
| 2.3.4 层次结构与故障决策树 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 某自行火炮的故障诊断知识表示与推理 |
| 3.1 对象式框架知识表示 |
| 3.1.1 对象式框架知识的定义 |
| 3.1.2 诊断系统对象式框架知识的存储 |
| 3.1.3 在线诊断知识的表示 |
| 3.1.4 经验诊断知识的表示 |
| 3.1.5 原理诊断知识的表示 |
| 3.2 知识的获取 |
| 3.2.1 专家知识的构成 |
| 3.2.2 故障诊断知识的获取途径 |
| 3.2.3 知识获取的步骤 |
| 3.2.4 诊断知识的预处理 |
| 3.3 对象式框架知识表示推理 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 某自行火炮实时数据采集与故障诊断系统的设计与实现 |
| 4.1 系统分析 |
| 4.1.1 某自行火炮及其故障诊断系统组成 |
| 4.1.2 自行火炮实时数据采集与故障诊断系统 |
| 4.2 系统功能设计 |
| 4.2.1 CAN总线的数据采集 |
| 4.2.2 专家系统与信号处理装置软件的协议以及实现 |
| 4.2.3 自行火炮的故障诊断 |
| 4.3 故障诊断专家系统的实现 |
| 4.3.1 系统开发环境 |
| 4.3.2 故障诊断软件 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 总结和展望 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（6）基于时延随机共振势模型的旋转机械微弱故障诊断方法及应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景 |
| 1.2 研究的目的及意义 |
| 1.3 基于信号处理的设备状态监测与诊断方法研究现状 |
| 1.3.1 国外信号处理故障诊断方法 |
| 1.3.2 国内信号处理故障诊断方法 |
| 1.3.3 微弱信号的检测与特点 |
| 1.3.4 随机共振国内外研究现状 |
| 1.4 主要研究内容及章节安排 |
| 2 随机共振噪声增强微弱信号的理论研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 经典双稳态随机共振模型 |
| 2.3 经典随机共振的输出信噪比 |
| 2.4 经典随机共振的朗之万方程式 |
| 2.5 随机共振输入噪声类型不同及其信噪比推导 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 时延三稳态随机共振微弱故障诊断方法研究及应用 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 三稳态势模型结构研究 |
| 3.3 时延三稳态系统及其组成 |
| 3.4 三稳态时延随机共振仿真验证 |
| 3.4.1 三稳态时延随机共振信号处理 |
| 3.4.2 时延三稳态随机共振仿真验证 |
| 3.5 三稳态随机共振实验验证 |
| 3.6 三稳态时延随机共振工程验证 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 时延周期非正弦随机共振微弱故障诊断方法及应用 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 周期非正弦势模型结构研究 |
| 4.3 时延周期非正弦随机共振系统及其组成 |
| 4.4 时延周期非正弦随机共振仿真验证 |
| 4.4.1 时延周期非正弦随机共振信号处理 |
| 4.4.2 时延周期非正弦随机共振仿真验证 |
| 4.5 时延周期非正弦随机共振实验验证 |
| 4.6 时延周期非正弦随机共振工程验证 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 时延欠阻尼随机共振微弱故障诊断方法研究与应用 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 欠阻尼随机共振系统研究 |
| 5.2.1 欠阻尼随机共振模型 |
| 5.2.2 欠阻尼随机共振信噪比推导 |
| 5.3 时延欠阻尼随机共振模型 |
| 5.4 时延欠阻尼随机共振仿真验证 |
| 5.5 时延欠阻尼随机共振实验验证 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 研究成果 |
| 致谢 |
（7）往复式压缩机的在线监测系统研究与设计（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 概述 |
| 1.2 本文主要工作 |
| 2 往复式压缩机工作循环及故障机理研究 |
| 2.1 概述 |
| 2.2 往复式压缩机的工作循环 |
| 2.3 往复式压缩机常见故障及机理研究 |
| 3 往复式压缩机故障诊断系统 |
| 3.1 系统概述 |
| 3.2 设备故障诊断专家系统概述 |
| 3.3 压缩机故障诊断系统的构建 |
| 4 往复式压缩机在线监测系统总体设计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 往复式压缩机在线监测系统设计 |
| 4.3 系统软件功能及监测方案设计 |
| 4.4 在线监测系统数据存储结构设计 |
| 5 往复式压缩机在线监测系统实际应用 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 装置压缩机和在线监测系统简介 |
| 5.3 压缩机故障及检修情况 |
| 5.4 压缩机状态监测与检修周期确定 |
| 5.5 在线监测系统机组概貌界图 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 课题展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（8）物联网技术在交流电机故障监测系统中的应用研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 电机故障监测的国内外研究现状 |
| 1.3 研究方案的初步介绍 |
| 2 故障诊断总体方案 |
| 2.1 故障诊断方法的概述 |
| 2.2 物联网技术的基础 |
| 2.3 系统方案结构 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于算法对交流电机故障研究 |
| 3.1 PSO算法原理 |
| 3.2 PSO算法在电机故障的诊断 |
| 3.3 Prony算法原理 |
| 3.4 Prony算法在电机在故障诊断 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 硬件电路的系统设计 |
| 4.1 基于CC2530主电路设计 |
| 4.2 前端传感器采集硬件电路设计 |
| 4.3 协调器硬件电路设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 Zig Bee软件系统设计 |
| 5.1 基于IAR编译软件的开发 |
| 5.2 协调器编程设计 |
| 5.3 传感器采集程序设计 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 系统实验数据测试 |
| 6.1 设计软硬件测试 |
| 6.2 系统可靠性阐述 |
| 6.3 本章小结 |
| 7 结论 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（9）工程机械故障原因及解决策略（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 工程机械设备故障原因分析 |
| 1.1 选择的配件型号不合理 |
| 1.2 润滑油更换不及时选择不合理 |
| 1.3 应用的螺栓达不到性能 |
| 1.4 垫片的不规范应用 |
| 1.5 对机器的清洁力度不足 |
| 1.6 胎压过高 |
| 2 机器设备故障的解决策略 |
| 2.1 有效分析故障 |
| 2.2 提升故障诊断技术 |
| 2.3 制定全面的机器运行操作方案 |
| 2.4 加强机器设备操作人员的工作技能 |
| 2.5 对机器设备及时进行更新 |
| 3 结语 |
（10）基于概率推理的煤矿瓦斯事故致因分析及其管控研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究目标及内容 |
| 1.3 研究方法与技术路线 |
| 1.4 研究特色 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 文献综述及相关理论 |
| 2.1 国内外相关研究文献综述 |
| 2.2 理论综述 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 中国煤矿瓦斯事故现状及问题剖析 |
| 3.1 中国煤矿事故概况 |
| 3.2 中国煤矿瓦斯事故统计分析 |
| 3.3 中国煤矿安全形势新特点及趋势 |
| 3.4 当前煤矿瓦斯事故管理存在的问题 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 煤矿瓦斯事故致因要素及不确定性分析 |
| 4.1 煤矿瓦斯事故物理机理 |
| 4.2 煤矿瓦斯事故致因分析 |
| 4.3 煤矿瓦斯事故不确定性及时空分析 |
| 4.4 煤矿瓦斯事故不确定性测度及推理方法 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 煤矿瓦斯事故致因概率推理研究 |
| 5.1 贝叶斯网络模型构建的主要方法和步骤 |
| 5.2 煤矿瓦斯事故致因要素及网络节点 |
| 5.3 煤矿瓦斯事故贝叶斯网络结构学习 |
| 5.4 煤矿瓦斯事故贝叶斯网络参数学习及模型检验 |
| 5.5 煤矿瓦斯事故贝叶斯网络推理 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 煤矿瓦斯事故概率情景分析 |
| 6.1 煤矿瓦斯事故情景分析流程 |
| 6.2 煤矿瓦斯事故管控情景表示方法 |
| 6.3 煤矿瓦斯事故情景分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 煤矿瓦斯事故管控策略 |
| 7.1 煤矿瓦斯事故管控的内涵和原则 |
| 7.2 煤矿瓦斯事故管控的目标和流程 |
| 7.3 煤矿瓦斯事故管控的策略 |
| 7.4 煤矿瓦斯事故管控的建议 |
| 7.5 本章小结 |
| 8 研究结论及展望 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 创新点 |
| 8.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 |
| 附录2 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
四、机器设备故障的快速诊断（论文参考文献）
- [1]数控机床故障诊断智能化研究[J]. 刘瑞已. 纯碱工业, 2022(01)
- [2]基于深度学习的机器故障异常声音识别技术研究[D]. 黄昕哲. 桂林理工大学, 2021(01)
- [3]关于中小型制造企业机器设备维修保养管理的实践探讨——以GMTC公司为例[J]. 钱春美. 今日财富(中国知识产权), 2021(04)
- [4]某公司电力施工类设备管理系统的设计与实现[D]. 任昌黎. 电子科技大学, 2021(01)
- [5]自行火炮CAN总线实时数据采集与故障诊断[D]. 卞子丹. 西安工业大学, 2020(04)
- [6]基于时延随机共振势模型的旋转机械微弱故障诊断方法及应用[D]. 韩松久. 内蒙古科技大学, 2020(12)
- [7]往复式压缩机的在线监测系统研究与设计[D]. 赵莹. 中国矿业大学, 2020(03)
- [8]物联网技术在交流电机故障监测系统中的应用研究[D]. 郭春雨. 华北科技学院, 2020(04)
- [9]工程机械故障原因及解决策略[J]. 彭金艳. 设备管理与维修, 2019(20)
- [10]基于概率推理的煤矿瓦斯事故致因分析及其管控研究[D]. 薛嗣圣. 中国矿业大学, 2019(04)