一、機器設(shè)備故障的快速診斷（論文文獻綜述）
劉瑞已[1]（2022）在《數(shù)控機床故障診斷智能化研究》文中研究指明數(shù)控機床是集機械、自動化、計算機等多種先進技術(shù)于一體的高端加工設(shè)備,屬于典型的機電一體化產(chǎn)品。在現(xiàn)代機械制造業(yè)中,它是一種非常重要的加工設(shè)備,其在使用過程中不可避免地會出現(xiàn)故障,嚴(yán)重時會影響機床的正常加工,導(dǎo)致機床停機。針對這種情況,本文從智能化角度對數(shù)控機床故障進行分析,提出了智能化數(shù)控機床故障診斷方法。
黃昕哲[2]（2021）在《基于深度學(xué)習(xí)的機器故障異常聲音識別技術(shù)研究》文中研究指明隨著“工業(yè)4.0”戰(zhàn)略及“中國制造2025”計劃的開展,傳統(tǒng)機器的轉(zhuǎn)型升級成為工業(yè)領(lǐng)域建設(shè)的重點,機器故障診斷作為工業(yè)領(lǐng)域一項重要技術(shù)也逐漸成為人們關(guān)注的焦點。早期的機器故障診斷是故障診斷專家或工程師通過自身經(jīng)驗對機器故障進行人工診斷,但專家和工程師的人工經(jīng)驗需要長時間的積累,代價高昂且故障診斷效率較低。隨著機器設(shè)備的智能化發(fā)展及機器種類的不斷增加,故障診斷專家和工程師的數(shù)量已無法滿足現(xiàn)代工業(yè)的需求。此外,機器發(fā)生故障的異常數(shù)據(jù)較少,傳統(tǒng)的機器故障診斷方法對數(shù)據(jù)特征的學(xué)習(xí)有限,給高質(zhì)量需求的機器故障診斷帶來了巨大挑戰(zhàn)。本文對國內(nèi)外機器故障診斷技術(shù)進行了分析、研究及對比,對基于深度學(xué)習(xí)的故障診斷技術(shù)及相關(guān)理論進行了重點研究。針對目前機器故障診斷中異常數(shù)據(jù)少,且正常與異常的判斷邊界難以明確,設(shè)計并實現(xiàn)了基于卷積自動編碼器的無監(jiān)督學(xué)習(xí)和基于殘差網(wǎng)絡(luò)的有監(jiān)督學(xué)習(xí)方法,通過仿真實驗對設(shè)計方法進行了驗證,具體研究內(nèi)容如下:（1）目前主流的故障診斷技術(shù)為基于自動編碼器的故障診斷方法。在該方法中,一般通過學(xué)習(xí)正常聲音數(shù)據(jù)對模型進行訓(xùn)練,使得模型在正常聲音數(shù)據(jù)上的重構(gòu)誤差較小,而對未見的故障數(shù)據(jù)重構(gòu)誤差較大,通過重構(gòu)誤差值判斷是否發(fā)生故障。自動編碼器提取數(shù)據(jù)特征能力相對較弱,卷積層可以為自動編碼器中的編碼與解碼提供更優(yōu)的數(shù)據(jù)特征,使得正常數(shù)據(jù)的重構(gòu)誤差降低,進而加大了正常數(shù)據(jù)與故障數(shù)據(jù)之間的重構(gòu)誤差距離。因此本文通過設(shè)計卷積自動編碼器,將其應(yīng)用在機器故障異常聲音識別中,提出了基于卷積自動編碼器的機器故障異常聲音識別方法。在評估數(shù)據(jù)集上,相較于基于自動編碼器的基線系統(tǒng)AUC和p AUC值分別提升了0.17%和2.15%。（2）針對異常檢測無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法中對正常與異常決策模糊的問題,有監(jiān)督學(xué)習(xí)可以更好的刻畫數(shù)據(jù)正常與異常的邊界,因此有監(jiān)督學(xué)習(xí)方法可以得到更好的識別效果。本文通過對數(shù)據(jù)集進行重新劃分,將無監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù)變?yōu)橛斜O(jiān)督學(xué)習(xí)的二分類任務(wù),設(shè)計并實現(xiàn)了基于殘差網(wǎng)絡(luò)的有監(jiān)督學(xué)習(xí)的故障異常聲音識別方法,使模型可以學(xué)習(xí)到更好的數(shù)據(jù)特征邊界,進而使得模型的識別率得到提升。在評估數(shù)據(jù)集上,相較于基于自動編碼器的基線系統(tǒng)AUC和p AUC值分別提升了8.76%和16.53%。（3）采用Py Charm搭建仿真實驗平臺,對設(shè)計的基于卷積自動編碼器和基于殘差網(wǎng)絡(luò)的機器故障異常聲音識別方法進行驗證,并將其與基線系統(tǒng)、高斯混合模型和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)果進行對比分析,再通過擴充數(shù)據(jù)集對殘差網(wǎng)絡(luò)模型做進一步的性能驗證。實驗結(jié)果表明:本文所設(shè)計的基于殘差網(wǎng)絡(luò)的機器故障異常聲音識別方法具有更好的識別效果和泛化性能。
錢春美[3]（2021）在《關(guān)于中小型制造企業(yè)機器設(shè)備維修保養(yǎng)管理的實踐探討——以GMTC公司為例》文中認(rèn)為隨著新科技和新技術(shù)的應(yīng)用,很多中小型制造企業(yè)為了降本增效,愿意用機器代替人工來節(jié)約成本,提高產(chǎn)品的市場競爭力。為了確保企業(yè)生產(chǎn)安全順利,針對中小型制造企業(yè)機器設(shè)備維修保養(yǎng)的研究,具有非常重要的現(xiàn)實意義。本文首先概述了機器設(shè)備維修保養(yǎng)管理的重要性,其次指出了機器設(shè)備在實際維修保養(yǎng)管理中存在的一些問題,最后針對性的提出了幾點有效的機器設(shè)備維修保養(yǎng)意見,旨在最大限度提升機器設(shè)備給中小型制造業(yè)的經(jīng)濟效益。
任昌黎[4]（2021）在《某公司電力施工類設(shè)備管理系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)》文中提出隨著信息技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用,各行業(yè)領(lǐng)域與信息技術(shù)的融合愈發(fā)深入,推動各領(lǐng)域工作效率得以提升,同時使運營成本有所下降。電力公司在施工建設(shè)過程中會購入并使用大量的電力施工類設(shè)備,目前某電力公司進行設(shè)備管理時仍舊采用的是傳統(tǒng)的人工管理模式,導(dǎo)致設(shè)備利用率較低,設(shè)備遺失、損壞等問題較為嚴(yán)重,不僅導(dǎo)致電力公司承受較大的經(jīng)濟損失,而且導(dǎo)致資源浪費。因此,在電力施工類設(shè)備管理中建立信息化系統(tǒng)顯得尤為必要?；谏鲜霰尘?研究選擇某公司作為研究對象,根據(jù)該公司實際情況對電力施工類設(shè)備管理系統(tǒng)展開設(shè)計和優(yōu)化。首先確定研究背景以及電力施工類設(shè)備管理的重要意義,并對國內(nèi)外研究現(xiàn)狀進行評析。其次,基于對某公司電力施工類設(shè)備管理存在的問題加以分析,明確電力施工類設(shè)備管理系統(tǒng)的主要需求,主要分為硬件和軟件需求分析,硬件部分是服務(wù)于軟件部分的,硬件需求主要是電力施工類設(shè)備的識別需求,軟件需求包括基礎(chǔ)信息管理、設(shè)備管理、質(zhì)量管理、設(shè)備故障庫管理及系統(tǒng)管理等。然后,明確系統(tǒng)需求后對軟件系統(tǒng)進行設(shè)計,包括軟件總體架構(gòu)設(shè)計、軟件功能設(shè)計以及數(shù)據(jù)庫設(shè)計,并給出系統(tǒng)核心功能模塊的設(shè)計方案、流程圖、數(shù)據(jù)庫E-R圖以及數(shù)據(jù)表。最后,根據(jù)系統(tǒng)設(shè)計方案,采用RFID技術(shù)對硬件識別模塊進行實現(xiàn),采用Java編程語言、B/S架構(gòu)、J2EE架構(gòu)等技術(shù)在MyEclipse開發(fā)環(huán)境中對軟件的功能和界面進行實現(xiàn),并給出了系統(tǒng)實現(xiàn)后的界面截圖。軟件開發(fā)完成后,本文搭建了一個軟件測試環(huán)境,同時制定了軟件功能測試用例對軟件進行測試,根據(jù)軟件測試結(jié)果,各項測試指標(biāo)均滿足要求,某公司電力施工類設(shè)備管理系統(tǒng)的可行性和實踐性較高,能夠應(yīng)用到公司的實際環(huán)境中。綜上所述,本文研發(fā)的電力施工類設(shè)備管理系統(tǒng)從企業(yè)實際情況出發(fā),合理利用先進的技術(shù)和模式,使電力施工類設(shè)備管理系統(tǒng)具有較強的實用性、科學(xué)性與穩(wěn)定性,能夠為電力設(shè)備管理質(zhì)量和效率的提升提供保障,還能夠降低設(shè)備管理成本,對于供電企業(yè)、電力行業(yè)及社會經(jīng)濟的發(fā)展具有積極意義。
卞子丹[5]（2020）在《自行火炮CAN總線實時數(shù)據(jù)采集與故障診斷》文中研究指明故障診斷系統(tǒng)是復(fù)雜武器裝備重要的組成部分,隨著現(xiàn)代復(fù)雜武器裝備電子技術(shù)發(fā)展的不斷投入,集成的電子控制單元在復(fù)雜武器裝備中的使用越來越多,大型武器裝備的控制系統(tǒng)也變得更加復(fù)雜。某型自行火炮的發(fā)展也越發(fā)趨于模塊化、智能化和現(xiàn)代化。隨著大型武器裝備的電子零部件不斷增多,故障發(fā)生的概率也越來越大,并且其故障會并發(fā)和傳播,一旦該系統(tǒng)發(fā)生故障,將會使武器裝備的作戰(zhàn)能力大打折扣。因此,開展對自行火炮實時故障診斷方法的研究對保障復(fù)雜裝備完好率具有重要的工程應(yīng)用價值。本文工作內(nèi)容主要包括:（1）根據(jù)CAN總線實時數(shù)據(jù)采集與診斷系統(tǒng)的開發(fā)過程中出現(xiàn)的問題,研究了CAN總線實時數(shù)據(jù)采集與故障診斷系統(tǒng)的當(dāng)前常用診斷方法,并且對故障診斷系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集和故障診斷的過程進行設(shè)計和實現(xiàn),在傳統(tǒng)的方法上加以改進,利用了CAN總線實時采集各部件實時數(shù)據(jù),并將實時采集到的狀態(tài)信息通過專家系統(tǒng)知識框架體系進行快速故障診斷,保障了復(fù)雜裝備的完好率。（2）根據(jù)當(dāng)前不同技術(shù)的故障診斷系統(tǒng)及其適用環(huán)境,根據(jù)最新的國軍標(biāo),分析某型自行火炮的故障診斷需求,著重研究了該系統(tǒng)CAN總線的實時數(shù)據(jù)采集和通過專家系統(tǒng)來對獲得的實時數(shù)據(jù)進行故障診斷處理,設(shè)計出自行火炮CAN總線實時數(shù)據(jù)采集與故障診斷系統(tǒng)軟件的總體結(jié)構(gòu)。（3）在上述基礎(chǔ)上,運用了模塊化的設(shè)計方法,對故障診斷系統(tǒng)每一個功能模塊都進行了研究,再結(jié)合實際情況予以設(shè)計,在Linux系統(tǒng)下QT平臺開發(fā)自行火炮的實時數(shù)據(jù)采集與故障診斷系統(tǒng),實現(xiàn)了CAN總線實時數(shù)據(jù)采集與故障診斷系統(tǒng)典型故障診斷處理的功能。在某型火炮故障診斷實際應(yīng)用過程中,本文所采用的CAN總線實時數(shù)據(jù)采集與故障診斷系統(tǒng),在工程實踐過程中,能夠?qū)崟r檢測并利用某型火炮的狀態(tài)進行診斷定位和隔離,提高了故障診斷的效率,為專家系統(tǒng)在復(fù)雜武器上的應(yīng)用提供了一個實例。
韓松久[6]（2020）在《基于時延隨機共振勢模型的旋轉(zhuǎn)機械微弱故障診斷方法及應(yīng)用》文中研究說明對機械設(shè)備進行故障診斷往往需要提取機械零部件的聲音、振動等信號,而現(xiàn)代機械設(shè)備多處于強噪聲背景下運行,這些噪聲會對提取的故障信號造成干擾。因此,增強噪聲的濾除,增強有用信號的輸出信噪比對強噪聲背景下的微弱故障信號提取有這至關(guān)重要的意義。傳統(tǒng)的信號處理方法,主要是基于消噪的原理,即消除或抑制噪聲分量,保留有用信號分量。然而當(dāng)噪聲與有用信號發(fā)生重疊時,對噪聲的消除和抑制也會對有用信號進行濾除,造成有用信號的失真。針對以上問題,本文研究了一種利用噪聲增強有用信號檢測的技術(shù),被稱為隨機共振信號檢測技術(shù),同時研究了其在故障診斷中的應(yīng)用。隨機共振通過非線性系統(tǒng)用噪聲增強有用信號,這種濾波機理以及信號處理方法要比基于消除和抑制噪聲的方法效果要好。本文主要研究了隨機共振對于旋轉(zhuǎn)機械零部件（軸承、齒輪等）,的微弱故障診斷方法,并進行了模擬仿真和實驗驗證。主要研究內(nèi)容包括:（1）對傳統(tǒng)隨機共振理論進行調(diào)研總結(jié)和基礎(chǔ)理論研究,進行了傳統(tǒng)隨機共振理論推導(dǎo)。對噪聲進行了分類,對關(guān)聯(lián)噪聲隨機共振進行了理論推導(dǎo)。針對傳統(tǒng)隨機共振存在的問題分別采取措施并提出新的方法。（2）針對傳統(tǒng)隨機共振具有勢模型結(jié)構(gòu)單一,存在輸出飽和問題,本文研究了除雙穩(wěn)態(tài)以外的其他幾種勢模型結(jié)構(gòu)。分別探討了勢參數(shù)對各個勢模型結(jié)構(gòu)的影響。（3）針對傳統(tǒng)隨機共振沒有考慮歷史信息的影響,本文提出了時延隨機共振微弱故障診斷方法研究,同時將三穩(wěn)態(tài)勢模型和周期非正弦勢模型引入到時延隨機共振中,對三穩(wěn)態(tài)時延隨機共振和時延周期非正弦隨機共振進行了理論推導(dǎo),對信噪比,概率密度函數(shù)等指標(biāo)進行了分析,并且把兩種時延隨機共振應(yīng)用與軸承的微弱故障診斷中。通過模擬仿真,實驗驗證以及工程驗證,驗證了所提方法的優(yōu)越性。（4）在時延隨機共振的基礎(chǔ)上考慮到系統(tǒng)慣性問題,在時延隨機共振中引入阻尼因子,使原來的一階系統(tǒng)變?yōu)槎A系統(tǒng)。從信號處理的角度看,進行了二次濾波。對時延欠阻尼隨機共振理論進行了推導(dǎo),探討了各個參數(shù)（時延項、阻尼因子、系統(tǒng)參數(shù)）對信噪比的影響。最終,對時延欠阻尼隨機共振進行了模擬仿真和軸承外圈故障診斷實驗。仿真結(jié)果和實驗驗證結(jié)果都表明時延欠阻尼隨機共振能更好的提高噪聲背景下的微弱故障信號的提取效果。綜上所述,本論文研究了強噪聲背景下隨機共振微弱故障診斷方法,在傳統(tǒng)的隨機共振方法基礎(chǔ)上進行了改進:引入了新的勢結(jié)構(gòu)、時延反饋項以及欠阻尼項,形成了新的隨機共振診斷方法。本文所提方法與傳統(tǒng)隨機共振方法相比,所提方法的優(yōu)越性和實用性在故障信號處理中得到了驗證。
趙瑩[7]（2020）在《往復(fù)式壓縮機的在線監(jiān)測系統(tǒng)研究與設(shè)計》文中認(rèn)為壓縮機設(shè)備的主要作用,是用于提升氣體實際壓力與傳送氣體。它是把原動機設(shè)備的動力能轉(zhuǎn)化為氣體實際壓力能的工作機設(shè)備,是石化加工產(chǎn)業(yè)的重要機器設(shè)備之一。其內(nèi)部零件精密復(fù)雜,壓縮機的運行情況直接影響到工藝系統(tǒng)的正常運轉(zhuǎn)和產(chǎn)品的生產(chǎn)。壓縮機在生產(chǎn)過程中往往會發(fā)生一系列的突發(fā)故障,直接導(dǎo)致生產(chǎn)系統(tǒng)停車、停止生產(chǎn),更嚴(yán)重會引起重大生產(chǎn)事故的發(fā)生,每分每秒都在嚴(yán)重威脅著專業(yè)工作者的生命安全和公司的財產(chǎn)經(jīng)濟安全。論文通過研究壓縮機的工作原理和故障機理,結(jié)合實際現(xiàn)場工況,構(gòu)建了壓縮機故障診斷系統(tǒng)和遠(yuǎn)程監(jiān)測系統(tǒng),通過數(shù)字網(wǎng)絡(luò)平臺進行監(jiān)測從而實現(xiàn)了對壓縮機設(shè)備的維修與維護。通過在線監(jiān)測系統(tǒng),可以使工作人員對壓縮機的運行狀態(tài)與功能進行實時了解和掌握,從而減少或避免事故隱患。本文對壓縮機的在線監(jiān)測系統(tǒng)進行設(shè)計,通過基于中間件技術(shù)的遠(yuǎn)程在線監(jiān)測對壓縮機的重要運動部件及熱力參數(shù)進行監(jiān)測并綜合分析,通過報警等方式從而提示作業(yè)人員需要對壓縮機的狀態(tài)進行調(diào)節(jié)處理,從而實現(xiàn)對壓縮機設(shè)備的監(jiān)測與維護。
郭春雨[8]（2020）在《物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在交流電機故障監(jiān)測系統(tǒng)中的應(yīng)用研究》文中認(rèn)為電機在現(xiàn)代生產(chǎn)中成為不可缺少的動力機器,而交流電機有著良好應(yīng)用的性能成為生產(chǎn)過程中最重要的電氣設(shè)備。電機由于其機器結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性和一直處于工作狀態(tài),所以會隨著工作時間的加長往往會出現(xiàn)各種機器方面的故障或誤操作引起的設(shè)備不能正常工作,這都會影響整個機器設(shè)備的正常工作,尤其在一些復(fù)雜的工作環(huán)境下,可能一個小小的故障因不及時發(fā)現(xiàn)都會導(dǎo)致一系列連鎖反應(yīng),最終造成重大的財產(chǎn)損失或災(zāi)難,所以必須提高電機安全運行能力。由于無線通信和計算技術(shù)發(fā)展得越來先進和復(fù)雜化,用戶對未來的無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和計算解決方案必須能夠應(yīng)對這些挑戰(zhàn)提出了需求,人們對算法研究和學(xué)習(xí)策略進行了大量的研究,這主要是因為它們具有模塊監(jiān)測能力能力和高效的數(shù)據(jù)分析能力。算法的在物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用可以顯著提升物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)在不同階段的性能,包括物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點級、本地通信、遠(yuǎn)程通信、企業(yè)數(shù)據(jù)中心等。電機作在煤炭企業(yè)生產(chǎn)中電機處處可見,如鉆煤機、刮板輸送機、提升機,電機在井下工作中經(jīng)常因為小的故障引起重大安全事故。為了提高煤炭企業(yè)高效安全生產(chǎn),所以本文對礦用交流電機故障研究具有很大的研究意義。本設(shè)計主要以物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為基礎(chǔ),通過各類傳感器對數(shù)據(jù)采集,最后通過算法分析對礦用交流電機做深入研究。主要通以無線傳輸芯片CC2530為核心,前端采集電機運行數(shù)據(jù)傳感器分別是:ACS712流傳感器、DS18B20溫度傳感器。最后通過算法對采集的參數(shù)做故障分析準(zhǔn)確的判斷當(dāng)前的故障情況。數(shù)據(jù)傳輸主要由網(wǎng)絡(luò)層,通過Zig Bee芯片的無線射頻功能實現(xiàn)區(qū)域性組網(wǎng)無線通信。數(shù)據(jù)采集主要由傳感器模塊,通過傳感器對交流電機的電流和電壓信號做采集功能,實現(xiàn)模擬信號和數(shù)字信號的轉(zhuǎn)變。數(shù)據(jù)應(yīng)用層,即上位機數(shù)據(jù)顯示軟件,通過上位機軟件將采集數(shù)據(jù)實時的現(xiàn)實在終端設(shè)備供操作人員讀取。數(shù)據(jù)分析主要通過算法,對采集的電流信號和算法分析得出最精確故障判斷。除了實時讀取現(xiàn)場的電機運行數(shù)據(jù),還可以把數(shù)據(jù)以表格形式進行存檔或放入專門云端數(shù)據(jù)處理庫,隨時可將歷史數(shù)據(jù)調(diào)出來,供專業(yè)的工作人員進行分析,不僅可判斷電機的目前狀態(tài)和將來可能出現(xiàn)的故障情況。為了驗證本設(shè)計的創(chuàng)新性和準(zhǔn)確性,需要最后在實驗室通過實驗來搭建礦用交流電機的工作狀態(tài),通過對實驗室的電機測試,對電機轉(zhuǎn)子電流和溫度數(shù)據(jù)做采集,最后通過算法故障的分析,實現(xiàn)故障時本地報警和遠(yuǎn)程傳輸了功能。該論文有圖30幅,表9個,參考文獻56篇。
彭金艷[9]（2019）在《工程機械故障原因及解決策略》文中研究表明對工程機械運行過程中所產(chǎn)生故障原因進行分析探討,并對提高機械運維人員的綜合素質(zhì)、實施等級保養(yǎng)、制定現(xiàn)場應(yīng)急維修方案等具體的解決策略提出了相應(yīng)切實可行的解決措施。工程機械的使用壽命延長,降低其維修成本提升機器的工作質(zhì)量以及效率。
薛嗣圣[10]（2019）在《基于概率推理的煤礦瓦斯事故致因分析及其管控研究》文中指出我國煤炭開采是一個高風(fēng)險的行業(yè)。煤礦事故災(zāi)害嚴(yán)重,給國家和人民帶來了巨大的生命和財產(chǎn)損失。在煤礦各類事故中,瓦斯事故危害最為嚴(yán)重,一直被認(rèn)為是煤礦生產(chǎn)的“頭號殺手”。作為一個復(fù)雜的社會技術(shù)系統(tǒng),導(dǎo)致煤礦瓦斯事故發(fā)生的各類影響因素眾多,事故致因及條件發(fā)生的不確定性對瓦斯事故的管控帶來了困難。本文從概率推理角度對導(dǎo)致煤礦瓦斯事故發(fā)生的不確定性因素、條件以及概率變化進行分析,運用概率圖模型和情景分析方法進行研究,深入挖掘煤礦瓦斯事故潛在規(guī)律,研究新形勢下煤礦瓦斯事故的管控對策。研究內(nèi)容主要包含如下幾個方面:（1）論文從歷史的角度對我國煤礦事故總體概況進行分析,闡述了我國自建國以來各階段煤礦事故的發(fā)生特點、變化趨勢及原因,重點從多維度對瓦斯事故特征進行了統(tǒng)計剖析,指出瓦斯事故在事故類型、礦井類型、發(fā)生地域、發(fā)生時間等屬性中所表現(xiàn)的特點及原因;結(jié)合當(dāng)前煤礦安全形勢和趨勢,指出瓦斯事故在環(huán)境、人員、裝備和管理方面存在的問題。從分析結(jié)果來看,瓦斯事故具有災(zāi)害后果的嚴(yán)重性、地域分布的廣泛性、發(fā)生時間的隨機性等不確定性特點。致因要素的動態(tài)變化和不確定性給煤礦安全管理帶來了難度。在煤礦安全投入和管理資源有限的情況下,需要充分利用數(shù)據(jù)信息研究瓦斯事故致因及條件的不確定性,從而改善傳統(tǒng)安全管理模式,提高事故管控的針對性。（2）論文以煤礦系統(tǒng)在生產(chǎn)過程中瓦斯事故發(fā)生的不確定性作為研究對象,根據(jù)瓦斯事故發(fā)生的物理機理,結(jié)合事故致因分類模型進行研究。首先,運用事故樹方法從大量最新瓦斯事故案例中探究人員、機器、環(huán)境、管理等方面導(dǎo)致事故發(fā)生的內(nèi)外部因素及其之間的邏輯條件,建立瓦斯事故致因條件依賴模型,明確事故發(fā)生的主要因素;其次,運用收集的案例數(shù)據(jù)采用機器學(xué)習(xí)和專家經(jīng)驗相結(jié)合的方法構(gòu)建具有煤礦瓦斯事故特征的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型,并進行模型有效性的驗證;最后,基于瓦斯事故概率圖模型進行事故推理,找到煤礦瓦斯事故發(fā)生的最大致因鏈和敏感性因素排序。通過確定不同因素影響下的事故節(jié)點的后驗概率,進而有效地確定瓦斯事故發(fā)生的概率;根據(jù)瓦斯事故發(fā)生的最大致因鏈,可以快速找到導(dǎo)致瓦斯事故的因果鏈;對事故因果鏈上的敏感性因素進行分級管控,可以有效降低事故發(fā)生的概率。分析結(jié)果表明:瓦斯事故發(fā)生的隨機性規(guī)律可以從概率角度進行認(rèn)知。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)較傳統(tǒng)事故分析方法,在復(fù)雜不確定性問題的表達(dá)和推理方面具有優(yōu)勢,將貝葉斯網(wǎng)絡(luò)運用到瓦斯事故不確定性研究中,構(gòu)建瓦斯事故特征的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型,能夠有效融合瓦斯事故先驗知識和當(dāng)前信息,實現(xiàn)基于概率推理的瓦斯事故風(fēng)險預(yù)判和致因分析,為事故的有效防治與管控明確重點和途徑。（3）為了將構(gòu)建的瓦斯事故貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型應(yīng)用到事故分析和預(yù)防中,本文依據(jù)條件變化和煤礦生產(chǎn)可能出現(xiàn)的情況建立情景。結(jié)合瓦斯事故特征,本文提出了基于“煤礦特性-影響因素-因素狀態(tài)-事件”的瓦斯事故情景網(wǎng)絡(luò)模型（CFSE）,并進行概率情景分析,以此確定了區(qū)別于傳統(tǒng)方式的瓦斯事故管控流程,并從決策層、管理層和操作層提出了融合貝葉斯思想的瓦斯事故管控策略。分析結(jié)果表明:通過構(gòu)建瓦斯事故情景網(wǎng)絡(luò)模型,可以確定事故預(yù)防中所對應(yīng)的每個情景,在任何一個情景下,借助貝葉斯網(wǎng)絡(luò)研究在不同情景條件下事故發(fā)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。充分利用瓦斯事故貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的推理和信息更新機制,建立瓦斯事故概率推理預(yù)警平臺,細(xì)化瓦斯事故危險源的可能性度量,充分感知系統(tǒng)致因要素及條件的變化,從全局的角度進行決策和判斷進而采取針對性的措施提高管控效果。綜上所述,本文研究以數(shù)據(jù)為驅(qū)動,基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和情景分析等理論,通過概率推理方法定量研究瓦斯事故的不確定性,系統(tǒng)提出不同情景條件下瓦斯事故的管控策略,以提高我國瓦斯事故管控的針對性和有效性,最大程度上遏制我國瓦斯事故的發(fā)生。該論文有圖63幅,表32個,參考文獻201篇。
二、機器設(shè)備故障的快速診斷（論文開題報告）
（1）論文研究背景及目的
此處內(nèi)容要求：
首先簡單簡介論文所研究問題的基本概念和背景，再而簡單明了地指出論文所要研究解決的具體問題，并提出你的論文準(zhǔn)備的觀點或解決方法。
寫法范例：
本文主要提出一款精簡64位RISC處理器存儲管理單元結(jié)構(gòu)并詳細(xì)分析其設(shè)計過程。在該MMU結(jié)構(gòu)中,TLB采用叁個分離的TLB,TLB采用基于內(nèi)容查找的相聯(lián)存儲器并行查找,支持粗粒度為64KB和細(xì)粒度為4KB兩種頁面大小,采用多級分層頁表結(jié)構(gòu)映射地址空間,并詳細(xì)論述了四級頁表轉(zhuǎn)換過程,TLB結(jié)構(gòu)組織等。該MMU結(jié)構(gòu)將作為該處理器存儲系統(tǒng)實現(xiàn)的一個重要組成部分。
（2）本文研究方法
調(diào)查法：該方法是有目的、有系統(tǒng)的搜集有關(guān)研究對象的具體信息。
觀察法：用自己的感官和輔助工具直接觀察研究對象從而得到有關(guān)信息。
實驗法：通過主支變革、控制研究對象來發(fā)現(xiàn)與確認(rèn)事物間的因果關(guān)系。
文獻研究法：通過調(diào)查文獻來獲得資料，從而全面的、正確的了解掌握研究方法。
實證研究法：依據(jù)現(xiàn)有的科學(xué)理論和實踐的需要提出設(shè)計。
定性分析法：對研究對象進行“質(zhì)”的方面的研究，這個方法需要計算的數(shù)據(jù)較少。
定量分析法：通過具體的數(shù)字，使人們對研究對象的認(rèn)識進一步精確化。
跨學(xué)科研究法：運用多學(xué)科的理論、方法和成果從整體上對某一課題進行研究。
功能分析法：這是社會科學(xué)用來分析社會現(xiàn)象的一種方法，從某一功能出發(fā)研究多個方面的影響。
模擬法：通過創(chuàng)設(shè)一個與原型相似的模型來間接研究原型某種特性的一種形容方法。
三、機器設(shè)備故障的快速診斷（論文提綱范文）
（1）數(shù)控機床故障診斷智能化研究（論文提綱范文）
| 1 智能化數(shù)控機床故障診斷分析 |
| 1.1 常見故障 |
| 1.1.1 電力故障 |
| 1.1.2 短路故障 |
| 1.1.3 電源開關(guān)和控制板故障 |
| 1.2 智能故障診斷 |
| 2 在數(shù)控機床中運用智能化系統(tǒng)技術(shù)的重要性 |
| 3 數(shù)控系統(tǒng)的診斷技術(shù)與故障處理 |
| 3.1 智能自診斷技術(shù) |
| 3.2 智能化檢測技術(shù)的應(yīng)用 |
| 3.3 先進診斷技術(shù) |
| 4 結(jié)語 |
（2）基于深度學(xué)習(xí)的機器故障異常聲音識別技術(shù)研究（論文提綱范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 緒論 |
| 1.1 研究背景及意義 |
| 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.1 機器故障診斷技術(shù)概述 |
| 1.2.2 基于深度學(xué)習(xí)的故障診斷研究現(xiàn)狀 |
| 1.3 本文研究的內(nèi)容 |
| 1.4 論文結(jié)構(gòu)安排 |
| 1.5 本章小結(jié) |
| 第2章 故障診斷相關(guān)深度學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ) |
| 2.1 深度學(xué)習(xí)理論概述 |
| 2.2 深度學(xué)習(xí)模型 |
| 2.2.1 自動編碼器 |
| 2.2.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) |
| 2.2.3 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) |
| 2.2.4 生成式對抗網(wǎng)絡(luò) |
| 2.3 本章小結(jié) |
| 第3章 基于卷積自動編碼器的機器故障異常聲音識別方法 |
| 3.1 卷積自動編碼器設(shè)計 |
| 3.1.1 卷積自動編碼器結(jié)構(gòu) |
| 3.1.2 卷積自動編碼器工作過程 |
| 3.2 基于卷積自動編碼器的機器故障異常聲音識別模型建立 |
| 3.2.1 特征提取 |
| 3.2.2 卷積自動編碼器模型訓(xùn)練 |
| 3.3 仿真實驗 |
| 3.3.1 實驗環(huán)境與實驗數(shù)據(jù) |
| 3.3.2 實驗評價指標(biāo)與基線系統(tǒng) |
| 3.3.3 卷積自動編碼器模型結(jié)構(gòu) |
| 3.3.4 實驗結(jié)果及分析 |
| 3.4 本章小結(jié) |
| 第4章 基于殘差網(wǎng)絡(luò)的機器故障異常聲音識別方法 |
| 4.1 殘差網(wǎng)絡(luò)設(shè)計 |
| 4.1.1 殘差塊設(shè)計 |
| 4.1.2 殘差網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) |
| 4.2 基于殘差網(wǎng)絡(luò)的機器故障異常聲音識別模型建立 |
| 4.2.1 數(shù)據(jù)集劃分 |
| 4.2.2 殘差網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練 |
| 4.3 仿真實驗 |
| 4.3.1 殘差網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu) |
| 4.3.2 實驗結(jié)果及分析 |
| 4.3.3 殘差網(wǎng)絡(luò)在擴充數(shù)據(jù)集上的測試 |
| 4.4 本章小結(jié) |
| 第5章 總結(jié)與展望 |
| 5.1 總結(jié) |
| 5.2 展望 |
| 參考文獻 |
| 個人簡歷、申請學(xué)位期間的研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文 |
| 致謝 |
（3）關(guān)于中小型制造企業(yè)機器設(shè)備維修保養(yǎng)管理的實踐探討——以GMTC公司為例（論文提綱范文）
| 一 、加強中小型制造企業(yè)機器設(shè)備維保管理的重要性 |
| 二 、目前中小型制造企業(yè)機器設(shè)備維修管理存在的問題 |
| (一)難預(yù)防：預(yù)防性維修保養(yǎng)制度不健全 |
| (二)難維修：無快速有效的故障處理機制 |
| (三)難共享：設(shè)備履歷表不完整，維修經(jīng)驗無法有效傳承 |
| (四)難管控：維保用的備品備件難管控 |
| 三 、完善中小型制造企業(yè)機器設(shè)備維修管理的對策措施 |
| (一)建立健全的機器設(shè)備預(yù)防性維修保養(yǎng)制度 |
| (二)建立快速報修處理機制 |
| 1.提升全員快速報修的意識和渠道 |
| 2.分級故障類別 |
| (三)加強操作和維修人員培訓(xùn)，高效維修經(jīng)驗傳承 |
| (四)加強維保備品備件的管控 |
| 四 、結(jié)語 |
（4）某公司電力施工類設(shè)備管理系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)（論文提綱范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 緒論 |
| 1.1 研究背景及意義 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意義 |
| 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.1 RFID技術(shù)國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.2 設(shè)備管理國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.3 電力設(shè)備管理國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 |
| 1.3 目前存在問題 |
| 1.4 論文大綱 |
| 1.4.1 研究內(nèi)容 |
| 1.4.2 結(jié)構(gòu)安排 |
| 第二章 系統(tǒng)開發(fā)相關(guān)理論與技術(shù) |
| 2.1 引言 |
| 2.2 系統(tǒng)開發(fā)模式 |
| 2.2.1 系統(tǒng)運行模式 |
| 2.2.2 B/S模式的技術(shù)及經(jīng)濟優(yōu)勢 |
| 2.3 系統(tǒng)開發(fā)的關(guān)鍵技術(shù) |
| 2.3.1 JSP技術(shù)及其特征 |
| 2.3.2 J2EE平臺技術(shù)及特征 |
| 2.3.3 MyEclipse軟件開發(fā)平臺 |
| 2.3.4 數(shù)據(jù)庫技術(shù) |
| 2.3.5 RFID技術(shù) |
| 2.4 本章小結(jié) |
| 第三章 電力施工類設(shè)備管理系統(tǒng)的需求分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 系統(tǒng)整體目標(biāo)與整體需求分析 |
| 3.2.1 系統(tǒng)整體目標(biāo) |
| 3.2.2 系統(tǒng)總體需求分析 |
| 3.3 系統(tǒng)功能性需求分析 |
| 3.3.1 軟件需求分析 |
| 3.3.2 硬件需求分析 |
| 3.3.3 系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫需求分析 |
| 3.4 系統(tǒng)非功能性需求分析 |
| 3.5 本章小結(jié) |
| 第四章 電力施工類設(shè)備管理系統(tǒng)的設(shè)計 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 電力施工類設(shè)備管理系統(tǒng)的設(shè)計 |
| 4.2.1 系統(tǒng)的設(shè)計原則 |
| 4.2.2 系統(tǒng)的整體設(shè)計 |
| 4.2.3 系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)整體設(shè)計 |
| 4.3 電力施工類設(shè)備管理的軟硬件設(shè)計 |
| 4.3.1 系統(tǒng)硬件設(shè)計 |
| 4.3.2 系統(tǒng)軟件設(shè)計 |
| 4.4 系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫設(shè)計 |
| 4.4.1 數(shù)據(jù)庫整體設(shè)計 |
| 4.4.2 數(shù)據(jù)庫E-R圖 |
| 4.4.3 數(shù)據(jù)表結(jié)構(gòu)設(shè)計 |
| 4.5 本章小結(jié) |
| 第五章 電力施工類設(shè)備管理系統(tǒng)的實現(xiàn) |
| 5.1 引言 |
| 5.2 電力施工類設(shè)備管理系統(tǒng)硬件的實現(xiàn) |
| 5.2.1 RFID電子標(biāo)簽?zāi)K的完成 |
| 5.2.2 RFID讀寫器模塊的實現(xiàn) |
| 5.3 電力施工類設(shè)備管理系統(tǒng)的實現(xiàn) |
| 5.3.1 軟件登錄功能 |
| 5.3.2 基礎(chǔ)信息管理功能 |
| 5.3.3 電力施工類設(shè)備管理功能 |
| 5.3.4 電力施工類設(shè)備質(zhì)量管理功能 |
| 5.3.5 綜合信息查詢與統(tǒng)計管理模塊 |
| 5.3.6 系統(tǒng)管理模塊 |
| 5.4 本章小結(jié) |
| 第六章 電力施工類設(shè)備管理系統(tǒng)的測試 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 軟件測試 |
| 6.2.1 測試環(huán)境 |
| 6.2.2 軟件功能測試 |
| 6.2.3 軟件性能測試 |
| 6.3 測試結(jié)果及分析 |
| 6.4 本章小結(jié) |
| 第七章 工作總結(jié)與展望 |
| 7.1 工作總結(jié) |
| 7.2 未來工作展望 |
| 致謝 |
| 參考文獻 |
（5）自行火炮CAN總線實時數(shù)據(jù)采集與故障診斷（論文提綱范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 緒論 |
| 1.1 課題的背景和研究意義 |
| 1.2 技術(shù)研究發(fā)展現(xiàn)狀 |
| 1.2.1 CAN總線數(shù)據(jù)采集 |
| 1.2.2 故障診斷技術(shù)研究現(xiàn)狀及相關(guān)診斷方法 |
| 1.3 主要研究內(nèi)容 |
| 1.4 論文結(jié)構(gòu)安排 |
| 2 相關(guān)技術(shù)理論 |
| 2.1 CAN總線通信協(xié)議 |
| 2.1.1 通信方式 |
| 2.1.2 擴展幀29位幀ID定義 |
| 2.1.3 短報文數(shù)據(jù)通信 |
| 2.1.4 長報文數(shù)據(jù)通信 |
| 2.1.5 數(shù)據(jù)錯誤檢測 |
| 2.2 專家系統(tǒng)簡介 |
| 2.2.1 專家系統(tǒng)的類型 |
| 2.2.2 專家系統(tǒng)的組成 |
| 2.2.3 診斷推理機的建立 |
| 2.3 故障診斷 |
| 2.3.1 故障診斷系統(tǒng)概述 |
| 2.3.2 智能故障診斷系統(tǒng) |
| 2.3.3 在線實時故障診斷 |
| 2.3.4 層次結(jié)構(gòu)與故障決策樹 |
| 2.4 本章小結(jié) |
| 3 某自行火炮的故障診斷知識表示與推理 |
| 3.1 對象式框架知識表示 |
| 3.1.1 對象式框架知識的定義 |
| 3.1.2 診斷系統(tǒng)對象式框架知識的存儲 |
| 3.1.3 在線診斷知識的表示 |
| 3.1.4 經(jīng)驗診斷知識的表示 |
| 3.1.5 原理診斷知識的表示 |
| 3.2 知識的獲取 |
| 3.2.1 專家知識的構(gòu)成 |
| 3.2.2 故障診斷知識的獲取途徑 |
| 3.2.3 知識獲取的步驟 |
| 3.2.4 診斷知識的預(yù)處理 |
| 3.3 對象式框架知識表示推理 |
| 3.4 本章小結(jié) |
| 4 某自行火炮實時數(shù)據(jù)采集與故障診斷系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn) |
| 4.1 系統(tǒng)分析 |
| 4.1.1 某自行火炮及其故障診斷系統(tǒng)組成 |
| 4.1.2 自行火炮實時數(shù)據(jù)采集與故障診斷系統(tǒng) |
| 4.2 系統(tǒng)功能設(shè)計 |
| 4.2.1 CAN總線的數(shù)據(jù)采集 |
| 4.2.2 專家系統(tǒng)與信號處理裝置軟件的協(xié)議以及實現(xiàn) |
| 4.2.3 自行火炮的故障診斷 |
| 4.3 故障診斷專家系統(tǒng)的實現(xiàn) |
| 4.3.1 系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境 |
| 4.3.2 故障診斷軟件 |
| 4.4 本章小結(jié) |
| 5 總結(jié)和展望 |
| 5.1 工作總結(jié) |
| 5.2 工作展望 |
| 參考文獻 |
| 致謝 |
（6）基于時延隨機共振勢模型的旋轉(zhuǎn)機械微弱故障診斷方法及應(yīng)用（論文提綱范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 緒論 |
| 1.1 課題的研究背景 |
| 1.2 研究的目的及意義 |
| 1.3 基于信號處理的設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測與診斷方法研究現(xiàn)狀 |
| 1.3.1 國外信號處理故障診斷方法 |
| 1.3.2 國內(nèi)信號處理故障診斷方法 |
| 1.3.3 微弱信號的檢測與特點 |
| 1.3.4 隨機共振國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 |
| 1.4 主要研究內(nèi)容及章節(jié)安排 |
| 2 隨機共振噪聲增強微弱信號的理論研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 經(jīng)典雙穩(wěn)態(tài)隨機共振模型 |
| 2.3 經(jīng)典隨機共振的輸出信噪比 |
| 2.4 經(jīng)典隨機共振的朗之萬方程式 |
| 2.5 隨機共振輸入噪聲類型不同及其信噪比推導(dǎo) |
| 2.6 本章小結(jié) |
| 3 時延三穩(wěn)態(tài)隨機共振微弱故障診斷方法研究及應(yīng)用 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 三穩(wěn)態(tài)勢模型結(jié)構(gòu)研究 |
| 3.3 時延三穩(wěn)態(tài)系統(tǒng)及其組成 |
| 3.4 三穩(wěn)態(tài)時延隨機共振仿真驗證 |
| 3.4.1 三穩(wěn)態(tài)時延隨機共振信號處理 |
| 3.4.2 時延三穩(wěn)態(tài)隨機共振仿真驗證 |
| 3.5 三穩(wěn)態(tài)隨機共振實驗驗證 |
| 3.6 三穩(wěn)態(tài)時延隨機共振工程驗證 |
| 3.7 本章小結(jié) |
| 4 時延周期非正弦隨機共振微弱故障診斷方法及應(yīng)用 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 周期非正弦勢模型結(jié)構(gòu)研究 |
| 4.3 時延周期非正弦隨機共振系統(tǒng)及其組成 |
| 4.4 時延周期非正弦隨機共振仿真驗證 |
| 4.4.1 時延周期非正弦隨機共振信號處理 |
| 4.4.2 時延周期非正弦隨機共振仿真驗證 |
| 4.5 時延周期非正弦隨機共振實驗驗證 |
| 4.6 時延周期非正弦隨機共振工程驗證 |
| 4.7 本章小結(jié) |
| 5 時延欠阻尼隨機共振微弱故障診斷方法研究與應(yīng)用 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 欠阻尼隨機共振系統(tǒng)研究 |
| 5.2.1 欠阻尼隨機共振模型 |
| 5.2.2 欠阻尼隨機共振信噪比推導(dǎo) |
| 5.3 時延欠阻尼隨機共振模型 |
| 5.4 時延欠阻尼隨機共振仿真驗證 |
| 5.5 時延欠阻尼隨機共振實驗驗證 |
| 5.6 本章小結(jié) |
| 6 結(jié)論與展望 |
| 6.1 結(jié)論 |
| 6.2 未來展望 |
| 參考文獻 |
| 研究成果 |
| 致謝 |
（7）往復(fù)式壓縮機的在線監(jiān)測系統(tǒng)研究與設(shè)計（論文提綱范文）
| 致謝 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 緒論 |
| 1.1 概述 |
| 1.2 本文主要工作 |
| 2 往復(fù)式壓縮機工作循環(huán)及故障機理研究 |
| 2.1 概述 |
| 2.2 往復(fù)式壓縮機的工作循環(huán) |
| 2.3 往復(fù)式壓縮機常見故障及機理研究 |
| 3 往復(fù)式壓縮機故障診斷系統(tǒng) |
| 3.1 系統(tǒng)概述 |
| 3.2 設(shè)備故障診斷專家系統(tǒng)概述 |
| 3.3 壓縮機故障診斷系統(tǒng)的構(gòu)建 |
| 4 往復(fù)式壓縮機在線監(jiān)測系統(tǒng)總體設(shè)計 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 往復(fù)式壓縮機在線監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計 |
| 4.3 系統(tǒng)軟件功能及監(jiān)測方案設(shè)計 |
| 4.4 在線監(jiān)測系統(tǒng)數(shù)據(jù)存儲結(jié)構(gòu)設(shè)計 |
| 5 往復(fù)式壓縮機在線監(jiān)測系統(tǒng)實際應(yīng)用 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 裝置壓縮機和在線監(jiān)測系統(tǒng)簡介 |
| 5.3 壓縮機故障及檢修情況 |
| 5.4 壓縮機狀態(tài)監(jiān)測與檢修周期確定 |
| 5.5 在線監(jiān)測系統(tǒng)機組概貌界圖 |
| 6 總結(jié)與展望 |
| 6.1 工作總結(jié) |
| 6.2 課題展望 |
| 參考文獻 |
| 作者簡歷 |
| 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集 |
（8）物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在交流電機故障監(jiān)測系統(tǒng)中的應(yīng)用研究（論文提綱范文）
| 致謝 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 緒論 |
| 1.1 課題研究背景及意義 |
| 1.2 電機故障監(jiān)測的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 |
| 1.3 研究方案的初步介紹 |
| 2 故障診斷總體方案 |
| 2.1 故障診斷方法的概述 |
| 2.2 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的基礎(chǔ) |
| 2.3 系統(tǒng)方案結(jié)構(gòu) |
| 2.4 本章小結(jié) |
| 3 基于算法對交流電機故障研究 |
| 3.1 PSO算法原理 |
| 3.2 PSO算法在電機故障的診斷 |
| 3.3 Prony算法原理 |
| 3.4 Prony算法在電機在故障診斷 |
| 3.5 本章小結(jié) |
| 4 硬件電路的系統(tǒng)設(shè)計 |
| 4.1 基于CC2530主電路設(shè)計 |
| 4.2 前端傳感器采集硬件電路設(shè)計 |
| 4.3 協(xié)調(diào)器硬件電路設(shè)計 |
| 4.4 本章小結(jié) |
| 5 Zig Bee軟件系統(tǒng)設(shè)計 |
| 5.1 基于IAR編譯軟件的開發(fā) |
| 5.2 協(xié)調(diào)器編程設(shè)計 |
| 5.3 傳感器采集程序設(shè)計 |
| 5.4 本章小結(jié) |
| 6 系統(tǒng)實驗數(shù)據(jù)測試 |
| 6.1 設(shè)計軟硬件測試 |
| 6.2 系統(tǒng)可靠性闡述 |
| 6.3 本章小結(jié) |
| 7 結(jié)論 |
| 7.1 總結(jié) |
| 7.2 展望 |
| 參考文獻 |
| 作者簡歷 |
| 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集 |
（9）工程機械故障原因及解決策略（論文提綱范文）
| 0 引言 |
| 1 工程機械設(shè)備故障原因分析 |
| 1.1 選擇的配件型號不合理 |
| 1.2 潤滑油更換不及時選擇不合理 |
| 1.3 應(yīng)用的螺栓達(dá)不到性能 |
| 1.4 墊片的不規(guī)范應(yīng)用 |
| 1.5 對機器的清潔力度不足 |
| 1.6 胎壓過高 |
| 2 機器設(shè)備故障的解決策略 |
| 2.1 有效分析故障 |
| 2.2 提升故障診斷技術(shù) |
| 2.3 制定全面的機器運行操作方案 |
| 2.4 加強機器設(shè)備操作人員的工作技能 |
| 2.5 對機器設(shè)備及時進行更新 |
| 3 結(jié)語 |
（10）基于概率推理的煤礦瓦斯事故致因分析及其管控研究（論文提綱范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 緒論 |
| 1.1 研究背景及意義 |
| 1.2 研究目標(biāo)及內(nèi)容 |
| 1.3 研究方法與技術(shù)路線 |
| 1.4 研究特色 |
| 1.5 本章小結(jié) |
| 2 文獻綜述及相關(guān)理論 |
| 2.1 國內(nèi)外相關(guān)研究文獻綜述 |
| 2.2 理論綜述 |
| 2.3 本章小結(jié) |
| 3 中國煤礦瓦斯事故現(xiàn)狀及問題剖析 |
| 3.1 中國煤礦事故概況 |
| 3.2 中國煤礦瓦斯事故統(tǒng)計分析 |
| 3.3 中國煤礦安全形勢新特點及趨勢 |
| 3.4 當(dāng)前煤礦瓦斯事故管理存在的問題 |
| 3.5 本章小結(jié) |
| 4 煤礦瓦斯事故致因要素及不確定性分析 |
| 4.1 煤礦瓦斯事故物理機理 |
| 4.2 煤礦瓦斯事故致因分析 |
| 4.3 煤礦瓦斯事故不確定性及時空分析 |
| 4.4 煤礦瓦斯事故不確定性測度及推理方法 |
| 4.5 本章小結(jié) |
| 5 煤礦瓦斯事故致因概率推理研究 |
| 5.1 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建的主要方法和步驟 |
| 5.2 煤礦瓦斯事故致因要素及網(wǎng)絡(luò)節(jié)點 |
| 5.3 煤礦瓦斯事故貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí) |
| 5.4 煤礦瓦斯事故貝葉斯網(wǎng)絡(luò)參數(shù)學(xué)習(xí)及模型檢驗 |
| 5.5 煤礦瓦斯事故貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理 |
| 5.6 本章小結(jié) |
| 6 煤礦瓦斯事故概率情景分析 |
| 6.1 煤礦瓦斯事故情景分析流程 |
| 6.2 煤礦瓦斯事故管控情景表示方法 |
| 6.3 煤礦瓦斯事故情景分析 |
| 6.4 本章小結(jié) |
| 7 煤礦瓦斯事故管控策略 |
| 7.1 煤礦瓦斯事故管控的內(nèi)涵和原則 |
| 7.2 煤礦瓦斯事故管控的目標(biāo)和流程 |
| 7.3 煤礦瓦斯事故管控的策略 |
| 7.4 煤礦瓦斯事故管控的建議 |
| 7.5 本章小結(jié) |
| 8 研究結(jié)論及展望 |
| 8.1 研究結(jié)論 |
| 8.2 創(chuàng)新點 |
| 8.3 研究展望 |
| 參考文獻 |
| 附錄1 |
| 附錄2 |
| 作者簡歷 |
| 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集 |
四、機器設(shè)備故障的快速診斷（論文參考文獻）
- [1]數(shù)控機床故障診斷智能化研究[J]. 劉瑞已. 純堿工業(yè), 2022(01)
- [2]基于深度學(xué)習(xí)的機器故障異常聲音識別技術(shù)研究[D]. 黃昕哲. 桂林理工大學(xué), 2021(01)
- [3]關(guān)于中小型制造企業(yè)機器設(shè)備維修保養(yǎng)管理的實踐探討——以GMTC公司為例[J]. 錢春美. 今日財富(中國知識產(chǎn)權(quán)), 2021(04)
- [4]某公司電力施工類設(shè)備管理系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[D]. 任昌黎. 電子科技大學(xué), 2021(01)
- [5]自行火炮CAN總線實時數(shù)據(jù)采集與故障診斷[D]. 卞子丹. 西安工業(yè)大學(xué), 2020(04)
- [6]基于時延隨機共振勢模型的旋轉(zhuǎn)機械微弱故障診斷方法及應(yīng)用[D]. 韓松久. 內(nèi)蒙古科技大學(xué), 2020(12)
- [7]往復(fù)式壓縮機的在線監(jiān)測系統(tǒng)研究與設(shè)計[D]. 趙瑩. 中國礦業(yè)大學(xué), 2020(03)
- [8]物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在交流電機故障監(jiān)測系統(tǒng)中的應(yīng)用研究[D]. 郭春雨. 華北科技學(xué)院, 2020(04)
- [9]工程機械故障原因及解決策略[J]. 彭金艷. 設(shè)備管理與維修, 2019(20)
- [10]基于概率推理的煤礦瓦斯事故致因分析及其管控研究[D]. 薛嗣圣. 中國礦業(yè)大學(xué), 2019(04)