一、仪器接触不良故障的处理与维修实例（论文文献综述）
宗德媛,朱炯,李兵[1]（2021）在《理论仿真实验相融合的电工学教学方式研究》文中研究说明电工学是学生理解、掌握及应用电学知识,培养学生动手能力和综合实践能力的专业基础课。在电工学教学中,将EWB虚拟仿真技术、传统实验技术及理论教学相结合,通过仿真计算、实验演示,让学生理解掌握电路的组成、工作原理和性能特点。EWB仿真软件开展案例教学,可以帮助学生更好地理解和掌握电子技术理论,同时为提高学生实际操作能力打好基础。
罗美[2]（2021）在《职业能力导向的中职校本教材开发研究 ——以《电机与电气控制技术》为例》文中提出在职业教育教师、教材、教法“三教”改革背景下,教材开发与编撰已成为当下深化课程改革的重要方向;并且,校本教材开发是学校为了适应本校教学环境,满足学生需求,突出学校特色,发挥学校效能,支撑人才培养目标的有效途径。本论文通过文献分析国内外校本教材研究现状,结合深入调研的广东省内多所中等职业学校校本教材开发现状、需求和亟待解决的问题,以广州市黄埔某职业技术学校机电技术应用专业的必修课程“机床电气线路安装与维修”进行《电机与电气控制技术》校本教材开发个案研究。通过分析现用规划教材《电机与电气控制技术》使用情况与课程教学现状,剖析发现教材教学适切性存在偏颇和不足,如内容缺乏可操作性、实用性等,导致教师教学负担重,学生学习吃力,课程教学质量难以提升。因此,开展了职业能力为导向的校本教材开发研究,即在符合现代职业教育理念、遵循学生认知规律的基础上,提出校本教材开发要以实用主义教育理论、人本主义理论为基础,强调“做中学”直接经验的重要性,充分肯定学生的尊严和价值,激发学生“自我实现”的学习动力。深入企业调研,利用“二维四步五解”职业能力分析法确定课程所包含的职业能力点,提炼典型工作任务,将课程标准“校本化”作为校本教材编写的依据,按照职业成长规律设计学习情境,学习情境对应学习项目（任务）,实现工作领域到学习领域的转换;同时创新教材组织结构与呈现方式,使校本教材与活页式教材结合发挥更大效用;教材内容选择立足于本校教学资源,以培养胜任岗位工作能力为主线,组织以典型工作任务为依据、蕴含培养职业能力点为载体的学习任务,兼顾职业技能考证的内容,实现培养学生岗位专业能力、职业素养并重的校本教材开发,完成了校本教材目录与样章。采用基于教学试验的行动研究进行校本样章使用效果分析,同时结合职业教育教材体系设计“三维理论”,对比教材对应内容的教学适切性,论证此校本教材开发成效。本研究分析阐述了校本教材《电机与电气控制技术》的开发程序、理念原则、组织结构及内容筛选,致力于增强教材教学适切性,通过校本教材开发凸显学校办学特色,发挥学校效能。本研究成果也可为今后机电类专业课程校本教材开发提供借鉴。
孙树民[3]（2021）在《汽轮机智能故障诊断与维护决策系统研究》文中研究指明汽轮机故障诊断是一项多学科交叉、多技术融合的复杂系统工程,具有运行工况多变、参数间相互耦合、故障传递与演化规律复杂等特点。本文在对汽轮机典型故障模式深入分析的基础上,结合知识工程和深度学习等相关理论与技术,开展了汽轮机智能故障诊断关键技术研究。首先,针对汽轮机故障间关联关系复杂的问题,提出了故障知识分析与获取方法。基于系统工程理论,对汽轮机设备进行层次性划分;采用故障树分析法和故障模式及影响分析法相结合,系统性地分析并梳理了汽轮机典型汽路类故障和振动类故障知识,并对获取到的故障知识进行统一数字化编码。其次,针对故障知识缺乏统一的语义性,开展了基于本体理论的故障知识结构化表达研究。在已获取的汽轮机故障知识基础上,提出了故障知识类、属性和个体的划分原则,实现了汽轮机故障语义网的构建;同时,为了进一步管理并存储故障知识,研究了基于Neo4j的故障知识图谱可视化展示技术。再次,针对汽轮机状态参数间相互耦合的问题,开展了基于长短期记忆神经网络和本体语义性搜索的故障预警研究。选取特征参数,并利用清洗后的稳态数据样本,建立了长短期记忆神经网络预测模型,通过比较实际值与模型的预测值,定位异常参数;并进一步结合基于故障知识本体的语义性搜索,实现从异常参数到故障模式的快速匹配。最后,基于上述的理论研究工作,以实际工程需求为驱动,研究了汽轮机智能诊断系统设计框架,描述了系统数据库结构和功能模块的计算流程,开发了汽轮机智能故障诊断原型系统,推进了汽轮机组智能运维研究工作的工程应用。
臧钰[4]（2020）在《高铁列控车载系统设备剩余有效寿命预测与健康管理方法》文中指出近年来,高速铁路以其―大容量‖、―高效率‖、―低能耗‖、―可持续‖等优势取得了突飞猛进的发展,在增强对广阔地理区域的可达性、增加城市居民之间的流动性和带动区域经济发展等方面起着重要作用。伴随着高速铁路的飞速发展,维修成本过高逐渐成为制约高速铁路可持续发展道路上的关键因素。缺乏对高速铁路系统内各类部件性能退化规律的掌握,是造成维修时机滞后,维修方式被动,维修成本居高不下的根本原因。在保证列车安全、高效运行的前提下,尽可能地降低维修成本是目前高速铁路在可持续发展道路上的热点研究问题之一。本文立足于高速铁路列控车载系统故障处置及日常维修现状,在车载系统尚无完备的状态监测体系获取各部件全生命周期数据的前提下,首先对车载系统进行功能性失效模式及影响分析,计算了车载系统各功能单元的风险优先度等级;在此基础上选取典型功能单元应答器信息接收单元,针对单元内各类部件的不同失效机理建立性能退化模型,实现剩余有效寿命的预测;最后在部件级、功能单元级和系统级剩余有效寿命预测的基础上,设计了多部件制约关系多失效模式下的视情维修决策方法。基于本文的研究内容,取得了以下创新成果:（1）提出了基于多层流模型的功能性失效模式及影响分析方法。针对车载系统失效模式混杂难以寻找故障根源的问题,将车载系统内部繁杂多维的失效模式聚类整合;挖掘内部隐性关联规则描绘失效模式的链式传播,以案例研究的形式展示了失效模式从部件级、功能单元级到系统级的传播;最后计算了车载系统各功能单元的风险优先度等级。解决了传统失效模式及影响分析方法无法展现车载系统功能结构且实现故障追踪的难题。（2）提出了多组件多失效机理下的部件级剩余有效寿命预测方法。针对车载系统内电子类部件难以建立退化模型的问题,基于失效模式分析构建部件等效系统;在多组件多失效机理的性能退化环境下建立了板卡级失效物理模型,实现了电子部件的剩余有效寿命预测;并以典型功能单元内的电子部件应答器传输模块为例验证该方法的有效性。解决了全生命周期数据不足以及多组件多失效机理下的部件级剩余有效寿命预测难题。（3）提出了多源信息权重分配下的部件级剩余有效寿命预测方法。针对车载系统内传输类部件无全生命周期数据下的寿命预测问题,设计仿真加速寿命试验获取传输部件在工作载荷条件下的全生命周期数据;平衡粒子滤波以及神经网络算法之间的优势,构建了最优权重分配下融合的剩余有效寿命预测算法;并以典型功能单元内的传输部件D电缆为例验证该方法的有效性。解决了无完备状态监测体系以及失效物理模型下的部件级剩余有效寿命预测难题。（4）提出了多部件制约关系多失效模式下的视情维修决策方法。针对车载系统因未知各类部件性能退化规律造成维修方式被动的问题,基于部件级、功能单元级和系统级的剩余有效寿命,并考虑多部件之间的经济及资源条件制约关系构建成本时间函数;最终确定了多部件制约关系多失效模式下的视情维修决策方法,并以典型功能单元为例验证该方法在降低维修成本上的有效性。解决了维修时机滞后和维修方式被动造成的维修成本高额问题。论文利用高铁列控车载系统实际现场故障数据并结合仿真工具,验证了本文提出的模型及算法的有效性,其成果可为我国高速铁路系统故障预测及健康管理体系的设计提供较高的理论参考价值。图112幅,表18个,参考文献178篇。
周雯[5]（2020）在《面向高速铁路运行安全的智能图像识别方法研究》文中指出高铁是复杂巨系统,任何子系统和设施、设备发生故障都可能危及高铁的运行安全。面向移动装备、基础设施状态、运行环境等高铁运行安全的图像视频检测监测系统以其结果直观的特点在全路广泛应用,保障高速铁路的运行安全。虽然现有的检测监测系统与图像数据应用水平可以满足高速铁路基础设施设备状态和运行环境安全检测监测的需求,但它们分散部署于路网的不同地域,目前还处于人机结合判读并核查安全隐患及故障的本地应用阶段,需要投入大量的人工,费时费力。充分利用国铁集团主数据中心、铁路数据服务平台等路网中已存在的信息基础设施资源,解决好面向高铁运行安全的智能图像识别问题,实现高铁运行安全图像检测监测系统的智能化升级,将大幅提升工作效率,降低工作成本。近年来,深度学习、边缘计算、云计算等信息技术的优势汇聚,促进了人工智能正由技术研发走向行业应用。深度学习等人工智能技术与面向高铁运行安全的图像视频场景相结合,可以对高速铁路设施设备的运行状态智能识别和运行环境的实时检测监控,实现基于图像的高铁运行安全隐患排查、缺陷检测、故障诊断。本文将重点研究高铁设施设备运行安全图像的智能识别方法及应用,主要取得了以下创新性的成果:（1）基于深度主动半监督学习的高铁运行安全图像半自动标注方法。针对利用深度学习方法进行海量高铁运行安全图像智能识别过程中图像标注效率低的问题,提出了基于深度主动半监督学习的高铁运行安全图像半自动标注方法,以连续迭代范式的方式将主动学习和半监督学习引入卷积神经网络的微调过程中,让深度卷积神经网络通过增量的方式对高铁运行安全图像的特征进行学习,可以满足高铁运行安全图像数据的快速标注。将上述方法应用于动车组运行安全图像数据的标注问题,将动车组运行图像的语义标注问题转化为动车组结构子系统分类和零部件目标检测问题,将标注任务分解为粗标注和精细标注两个阶段,提出一种面向动车组零部件分类层级结构的两阶关联的基于深度主动半监督学习的动车组运行安全图像半自动标注方法,量化了数据标注量与目标任务表现之间的关系,利用较少的标注数据量可以在目标任务上获得较高的性能表现。（2）基于卷积神经网络的动车组运行安全图像缺陷检测方法。针对目前TEDS系统利用图像匹配方法自动识别缺陷精度低的问题,提出基于卷积神经网络的动车组运行安全图像缺陷检测与分割模型,分析动车组运行安全图像及其缺陷形态的特征,优化了基于区域的目标检测模型,采用可改变感受野的可变形卷积（DCN）适应缺陷形态的多样性,采用在线困难样本挖掘（OHEM）筛选出困难样本重新输入预测网络以平衡正负样本的比例,克服了缺陷形态尺寸变化多样和复杂背景下正负样本不平衡的困难。（3）基于两阶级联轻量级卷积神经网络的高铁接触网悬挂紧固件缺陷识别方法。针对高铁接触网悬挂运行状态监测图像中小目标紧固件缺陷检测问题,分析了接触网悬挂图像的特点,对比接触网悬挂紧固件缺陷检测与自然图像目标检测的不同,将紧固件缺陷检测问题转换为紧固件检测和运行状态精细识别两个过程解决,提出基于两阶级联轻量级卷积神经网络的紧固件缺陷识别方法。首先,设计了由轻量级的特征提取网络、全局注意力模块、相互增强的分类器和检测器组成的紧固件检测模型,实现目标紧固件实例的高效检测;然后,搭建轻量级的多标签分类网络,进行紧固件运行状态的精细识别,实现紧固件缺陷的识别。（4）高速铁路运行安全图像智能识别应用总体架构。分析路网中高速铁路运行安全图像检测监测信息系统的应用现状及部署特点,提出“边缘+云”的高铁运行安全图像智能识别应用总体架构,在统一的铁路数据服务平台基础之上,构建了高铁运行安全图像智能识别平台的逻辑架构和功能架构,并结合业务范围设计了数据流转和边缘计算的流程,通过典型的TEDS图像检测应用系统具体阐述智能识别应用总体架构,并详细设计了TEDS系统图像智能识别的应用架构、系统架构和系统智能识别应用的软件流程。
沈科宇[6]（2020）在《基于支持向量机的港口起重机减速箱故障诊断研究》文中认为减速箱是港口起重机的重要运行部件,其运行状态对港口起重机的安全性和可靠性有着重要影响。为了防止减速箱突发故障,在工程上通常采用定时维修的方式。但是,由于减速箱故障存在偶然性且寿命分布较为分散,在此情况下,定时维修的方式容易造成“过度维修”和“维修不足”,因此,应当引入视情维修代替定时维修。而视情维修必须要有完善的状态监测技术和故障诊断算法作为支撑。本文着力于故障诊断算法的研究,基于当前处于研究热点的信号处理方法和机器学习算法,从减速箱振动加速度信号入手,以支持向量机为核心算法对减速箱故障诊断开展研究。主要解决了以下几个问题:（1）首先针对采集的振动信号信噪比较低的问题,利用S变换将时域信号变换到时频域,并在时频域中以奇异值阈值大小对时频信号进行重构,再利用S变换的逆变换完全无损的特性,将重构的时频信号变换回时域信号。通过上述一系列步骤,达到对原时域信号进行降噪的效果。从实验数据来看,采用本方法后,不仅能够有效去除添加的高斯噪声,还能对信号原有的本底噪声有较好的抑制。（2）其次通过对减速箱齿轮和轴承两大主要零部件故障机理的研究,本文提出了多类特征融合的思路。即从信号长期稳定性和对信号变化的灵敏度两个方面出发提取了4个时域特征;以齿轮啮合关系和轴承特征频率划分7个频段,提取每个频段的能量幅值与全频段幅值之比作为频域特征;通过分析EMD分解得到的IMF分量能量分布,最终提取IMF能量最为集中的前6阶IMF分量能量矩作为特征量。由上述三类特征共同组成17维的向量作为原始信号的特征,解决了传统单一类型特征训练的模型在一对多分类问题上识别率较低的问题。（3）由于17维的特征向量直接用于支持向量机模型的训练和识别具有较大的运算难度,因此引入主分量分析的方法对输入向量进行降维处理。本文通过对故障试验台采集的模拟故障信号提取特征后进行PCA降维,分别计算17维向量降低到不同维数后相对数据精度的保持情况,发现当17维降低到4维时仍能保持93%的精度,因此本文将PCA降维最终的输出维度确定为4维。（4）最后,将通过故障试验台采集的6类数据信号（包括3类轴承故障、2类齿轮故障、1类正常）各提取50组特征,得到300组特征样本。其中各取40组用于训练模型,另外10组用于测试模型。分别从运行耗时和分类正确率两方面测试不同的核函数和惩罚因子的组合,最后选定高斯径向基核函数与惩罚因子C=50为最优组合。本课题依托上海振华重工集团的减速箱试验台预制常见类型故障,分别对信号进行降噪处理、提取特征、多特征融合并降维,最后确定了支持向量机核函数与参数的最佳组合。对训练完成的支持向量机模型进行测试,分类正确率达到了93.3%,达到了预期效果。
高志龙[7]（2020）在《基于状态智能预警驱动的柴油机IETM关键技术研究与应用》文中指出柴油机作为一种关键动力设备,被广泛用于船舶航运、轨道交通、石油化工、能源电力、矿山机械、装备动力等相关行业,在国民经济乃至国防安全领域发挥着极为重要的作用。但由于其部件众多、结构复杂、工况恶劣,极易发生故障。一旦出现恶性故障将会导致停工停产,严重时甚至引发危及人身安全的重大事故。然而,当前柴油机监测报警技术较为落后,故障发生后无法得到精准识别,导致检维修效率低下。通过研究柴油机故障发生机理与对应的特征信号,借助先进算法有效提取特征参数,以实现柴油机典型机械故障的预警与诊断。并将故障诊断与交互式电子技术手册（IETM）技术相结合,实现监测、预警、诊断、维修、维护、管理等综合保障功能的深度融合,从而提升柴油机运行的安全性、可靠性和可用性。本文以大功率柴油机为对象,以提高其典型机械故障预警诊断水平和维修保障能力为目标,通过对典型机械故障机理的深入分析,研究适用于不同种类故障的预警和诊断方法。结合智能诊断算法实现柴油机运行工况的自动识别,提高预警和诊断准确率。最后探索基于故障预警驱动的IETM设计方法与架构。论文各章节主要研究内容如下:首先,综合归纳大功率柴油机典型机械故障类型,理清传统诊断方法面临的问题与挑战,分析智能诊断预警技术现状。研究国内外IETM技术发展历程、技术难点和未来发展趋势。在现有研究基础上,总结基于智能预警驱动的柴油机IETM系统关键技术点。其次,针对柴油机连杆衬套滑移,轴瓦磨损两类疑难故障,开展理论建模研究。通过建立相关数学模型,寻找故障典型特征。提出基于SAW（声表面波）无源无线测温技术的柴油机轴瓦磨损类故障预警诊断方法。研制柴油机连杆大小头瓦无线温度传感器,通过故障模拟试验证明该方法的有效性;然后,针对曲轴弯曲微变形这类恶性故障,建立多体动力学模型,通过模拟、仿真、分析其对应的故障特征及敏感参数,探究该类故障预警诊断的有效方法,并通过理论分析与实际故障案例相结合的方式证明该方法可行性;研究基于振动信号自适应的EMD降噪和聚类算法的柴油机运行功率自动识别算法,通过该算法实现对柴油机运行工况的自动识别。在无需增加传感器的前提下,引入柴油机输出功率作为预警诊断参考指标。此外,结合瞬时转速、温度、压力等参数,研究基于多源信息融合的复杂故障预警诊断方法,提高故障预警诊断的准确性。在上述研究成果的基础上,总结柴油机典型故障诊断系统设计方法。并利用实验和工程实际案例数据对系统功能进行验证。最后,研究基于智能预警驱动的IETM设计方法与架构。梳理传统IETM研制流程和编制规范,提出智能预警诊断技术与IETM相结合的实现方案,并给出基于状态智能预警驱动的柴油机IETM总体实现方法和步骤。
教育部[8]（2020）在《教育部关于印发普通高中课程方案和语文等学科课程标准（2017年版2020年修订）的通知》文中进行了进一步梳理教材[2020]3号各省、自治区、直辖市教育厅（教委）,新疆生产建设兵团教育局:为深入贯彻党的十九届四中全会精神和全国教育大会精神,落实立德树人根本任务,完善中小学课程体系,我部组织对普通高中课程方案和语文等学科课程标准（2017年版）进行了修订。普通高中课程方案以及思想政治、语文、
贾子文[9]（2020）在《风电机组运行状态监测与健康维护系统的研究》文中研究说明随着我国风电行业的迅速发展,风电装机容量逐年增加,风力发电已成为我国第三大电力来源。然而,伴随着大规模风电场的投产运行,老龄化和出质保机组占比不断上升,风电机组的高故障率和落后的运维管理水平导致风场设备运维资本投入逐年走高。如何保障风电机组安全运行,提高机组设备维护管理水平已成为风电行业亟待解决的问题。本文基于并网风电机组结构及工作原理等内容研究,深度剖析机组运行特性,开展了风电机组运行状态监测与健康维护方法和应用系统的研究。主要工作如下:首先,基于系统科学理论,深入研究风电机组故障发生及演化规律。在其指导下,从机组设备运行状态安全性角度、设备能源效率转化能力的经济性角度和设备性能可靠性角度,展开了对风电机组3大系统、42个典型故障模式机理问题的全面分析,明确了各故障模式与征兆间的映射关系。引入失效模式及影响分析（Failure Modeand Effects Analysis,FMEA）和故障树分析（Fault Tree Analysis,FTA）方法,对机组故障机理知识内容进行全面梳理与表述,形成了风电机组运行状态监测与健康维护知识体系。其次,基于风电机组故障机理分析,开展了机组状态指标分析与体系构建问题的研究。以综合评价理论为指导、风电机组结构及功能特点为技术支持,明确机组运行状态指标的选取原则与层次原则,进行了指标体系的初建,构建了机组设备与功能之间的对应关系。从设备运行安全性、经济性和可靠性角度全面分析机组运行状态指标特性,形成了“三维一体”的机组运行状态指标表征机制,明确了指标与设备功能的对应关系。提出基于对应分析的多块分析方法,从设备运行状态角度出发,展开了设备运行指标之间的关联分析,明确了指标与设备的对应关系,完善指标体系内容,完成“指标-设备-功能”三者关联的机组运行状态指标体系的搭建。接着,针对目前故障智能诊断方法存在状态估计不准确、模型结构复杂等问题,提出了以多元信息为主导,指标体系为支撑的多同质、异质模型有机结合的复合网络诊断模型。（1）从网络结构上,多层、多级的拓扑结构形成了“由整体到局部”的解析路径,将机组复杂故障问题逐层分解,降低故障整体分析难度,简化网络结构,提高模型分析效率与可行性。（2）从模型功能上,复合网络模型包含数据预处理、特征提取、故障预警和诊断等与状态分析相关内容,形成了系统化的诊断流程。（3）从分析可信度上,复合网络在预警环节提出因子分析改进的层级NSET分析方法（FA-HNSET）,通过数据指标特性对设备运行状态表征程度的分析,合理筛选多元化的预警样本,以提升样本数据特征及预警精度。诊断环节提出ETA-FPN多重网络模型,建立了顶层故障事件推理同局部故障征兆推理相融合的双层推理机制,并通过改进信息熵方法对模型网络节点信息进行全面解析,合理构建网络结构,实现了对机组故障事件的时序性和关联性描述,保证诊断结果的准确性。（4）从分析效果上,复合网络系统化、流程化的诊断策略可为机组故障诊断结果提供完整的证据链条,在实现机组故障全面描述的同时,为机组健康维护提供关键信息支持。再次,进行了风电机组健康维护问题的全面研究。（1）采用模糊评判方法,对机组进行层级健康评价,通过评价结果确定制定维护决策的必要性。（2）通过ARMA模型,对机组设备运行状态进行合理演绎,预测故障劣化趋势,准确锁定维护作业时刻,保证设备维护的有效性。（3）以FMEA与FTA理论方法为指导,通过统计分析确定故障模式及具体故障设备的维修顺序,并运用逻辑决策图分析与故障底事件性质划分方法,确定具体故障事件的维修方式,完成机组设备健康维护具体工作的制定,提高机组维护工作的针对性。最后,将风电机组运行状态监测与健康维护技术框架应用于工程实践。依托国华沧州风电场1.5MW陆上风电机组,开展了机组运行状态监测与健康维护系统的研究工作。采用MySQL关系数据库,基于B/S构架模式设计并开发了 1.5MW风电机组运行状态监测与健康维护系统,以推进论文研究工作的成果转化和工程应用。
邵逸镇[10]（2020）在《GIS刀闸本体行程监测研究》文中进行了进一步梳理GIS设备是一种气体绝缘全封闭组合电器,GIS是其英文简称,全称是GAS Insulated Switchgear。随着经济的快速发展,企业生产用电、商业用电、居民用电需求都在不断加大。虽然像GIS这样的现代化的电气设备也都在不断更新,但机器和设备运行到一定的时间,就难免会出现这样或那样的问题,我们能做的,只是通过对设计、工艺等技术的不断提高,以及对新材料的进一步研发,来延长设备的使用寿命和维修的时间间隔。GIS设备虽然在其内部充有一定压力的SF6绝缘气体,但在设计、材料、工艺等方面仍存在着很多不足,因此对GIS设备,尤其是对GIS刀闸的实时监测,就显得尤为重要。如何对GIS刀闸实施有效监测,方法并不是很多,而且也都存在着一定的弊端。有鉴于此,本文将在原有监测方法的基础之上,另辟蹊径,结合实例进行分析,对GIS刀闸的不足之处以及出现故障的原因进行剖析,设计出GIS刀闸动作本体行程监测,并且以实验来验证该测量装置的可行性。其目的,一是要将该设计成果应用于未来的GIS设备安装和调试,以完善其功能,使设备能够达到高效率、节能源、省费用地运行;二是在现有GIS设备出现停电状况时,运用该装置可以对初始数据进行采集和录入,为GIS刀闸的动作特性提供基准参考值。本文将具体从以下几个方面进行研究和探讨:一、GIS刀闸的监测方法包括对GIS刀闸气室进行绝缘监测的两种技术方法,即利用超高频法对GIS设备进行局部放电监测和利用超声波法对GIS设备进行局部放电监测;对GIS刀闸气室进行SF6气体监测,即SF6压力监测、微水含量检测、分解产物检测;对GIS刀闸气室进行X光探测技术监测;对GIS刀闸气室进行红外成像监测,即红外热成像监测和SF6气体泄漏检测。二、分析GIS刀闸设备故障和行程监测结合GIS刀闸分合闸不到位故障的实例,对GIS刀闸故障原因进行统计分析,总结在预防性试验行程监测上存在的问题。三、研制GIS刀闸动作本体行程监测在分析GIS刀闸一次动作原理、二次动作原理、本体行程监测理论以及工作原理的基础之上,研制GIS刀闸本体行程监测传感器支架,对BTS11测试软件进行改良,调试传感器,组装本体行程监测装置并进行调试。四、探讨GIS刀闸动作特性行程监测的应用介绍如何对新设备进行数据的采集和数据库的建立;介绍如何在停电状态下进行监测;如何对GIS刀闸本体行程监测行程监测进行故障诊断。
二、仪器接触不良故障的处理与维修实例（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、仪器接触不良故障的处理与维修实例（论文提纲范文）
（1）理论仿真实验相融合的电工学教学方式研究（论文提纲范文）
| 1 理论计算 |
| 2 EWB仿真计算 |
| 3 实验验证 |
| 4 理论、实验、仿真对比分析 |
（2）职业能力导向的中职校本教材开发研究 ——以《电机与电气控制技术》为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 第一节 研究背景与意义 |
| 一、研究背景 |
| 二、研究意义 |
| 第二节 国内外研究综述 |
| 一、校本教材开发国外研究现状 |
| 二、校本教材开发国内研究现状 |
| 第三节 研究方法 |
| 一、文献分析法 |
| 二、访谈法 |
| 三、问卷调查法 |
| 四、行动研究法 |
| 第四节 研究内容与路线 |
| 第二章 概念界定与理论基础 |
| 第一节 相关概念界定 |
| 一、校本与校本课程 |
| 二、教材与校本教材 |
| 三、职业能力 |
| 四、校本教材开发 |
| 五、电机与电气控制技术 |
| 第二节 理论基础 |
| 一、实用主义教育理论 |
| 二、人本主义理论 |
| 第三章 校本教材开发需求与调研 |
| 第一节 中职学校校本教材开发现状与需求调研 |
| 一、中职学校校本教材开发现状调研 |
| 二、对课程任课教师教材使用及教学情况访谈分析 |
| 三、学生教材使用情况与需求调研 |
| 第二节 课程规划教材教学适切性分析 |
| 一、分析对象与内容 |
| 二、规划教材在本校课程教学使用中存在的困难 |
| 第三节 课程面向的岗位需求及毕业生就业情况调研分析 |
| 一、企业调研方案的设计与实施 |
| 二、中职机电类人才培养存在问题 |
| 第四节 校本教材《电机与电气控制技术》开发的必要性 |
| 第五节 校本教材开发研究具体要解决的问题 |
| 第四章 校本教材《电机与电气控制技术》开发过程 |
| 第一节 校本教材开发目标及原则 |
| 一、开发目标 |
| 二、开发原则 |
| 第二节 职业能力分析及典型工作任务提炼 |
| 一、课程面向的岗位职业能力分析 |
| 二、提炼课程对应的典型工作任务 |
| 第三节 校本教材开发的依据——课程标准 |
| 一、课程性质 |
| 二、课程目标 |
| 三、课程内容 |
| 第四节 校本教材的学习情境设计 |
| 第五节 校本教材的组织结构与呈现形式 |
| 一、校本教材的组织结构 |
| 二、校本教材的呈现形式 |
| 第六节 校本教材的内容建构 |
| 一、校本教材内容编写原则 |
| 二、校本教材资源收集途径 |
| 三、校本教材内容编写方法及示例 |
| 第五章 校本教材开发价值成效评估 |
| 第一节 校本教材开发质量评价方案的设计 |
| 一、评价目的 |
| 二、评价方法 |
| 第二节 基于教学试验效果的教材样章质量诊断 |
| 一、教学试验目的及对象 |
| 二、教学试验过程 |
| 三、教学试验结果统计分析 |
| 第三节 校本样章与规划教材对应内容对比分析 |
| 一、比较方法与工具 |
| 二、具体对比内容分析 |
| 三、总结 |
| 第四节 校本教材开发研究的成效评估 |
| 一、研究的效益 |
| 二、校本教材开发过程中存在的不足 |
| 第六章 研究总结与展望 |
| 第一节 研究总结 |
| 第二节 研究展望 |
| 一、学校应重视校本教材开发研究 |
| 二、建立合理的校本教材开发小组 |
| 三、配套校本教材开发审查评价机制 |
| 四、配套开发信息化资源 |
| 参考文献 |
| 附录一 任课教师访谈提纲 |
| 附录二 在校学生调查问卷 |
| 附录三 加工制造类企业技术员调查问卷 |
| 附录四 企业调研访谈提纲 |
| 附录五 校本教材样章 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集表 |
（3）汽轮机智能故障诊断与维护决策系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 汽轮机故障知识管理研究现状 |
| 1.2.2 汽轮机故障诊断研究现状 |
| 1.2.3 汽轮机故障诊断系统研究现状 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 第2章 汽轮机故障知识分析与获取 |
| 2.1 复杂系统特性分析 |
| 2.2 汽轮机故障知识获取 |
| 2.2.1 设备树分析 |
| 2.2.2 基于FMEA与FTA的故障分析 |
| 2.3 实例分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 故障知识的结构化表达与可视化研究 |
| 3.1 本体基本理论 |
| 3.1.1 本体的概念和语义 |
| 3.1.2 本体的构建 |
| 3.2 基于本体的汽轮机故障知识结构化表达 |
| 3.2.1 类及层次结构的确立 |
| 3.2.2 属性及属性关系的确立 |
| 3.2.3 个体填充 |
| 3.2.4 一致性检验 |
| 3.3 故障知识可视化 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 汽轮机异常检测与故障预诊研究 |
| 4.1 特征参数选取 |
| 4.2 历史数据稳态筛选与标准化 |
| 4.3 基于LSTM的参数异常检测 |
| 4.3.1 LSTM理论介绍 |
| 4.3.2 参数异常检测 |
| 4.3.3 模型评价指标选取 |
| 4.4 基于本体语义性搜索的故障预诊 |
| 4.5 案例分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 汽轮机故障诊断系统的设计与开发 |
| 5.1 系统设计目标与功能设计 |
| 5.2 系统总体架构与开发环境 |
| 5.3 系统大数据系统设计 |
| 5.3.1 汽轮机故障诊断系统知识仓库设计 |
| 5.3.2 汽轮机故障诊断系统数据仓库设计 |
| 5.4 故障诊断模块功能设计 |
| 5.5 系统实现与测试 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
（4）高铁列控车载系统设备剩余有效寿命预测与健康管理方法（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 车载系统故障处置及日常维修现状 |
| 1.2.1 现有故障数据类型 |
| 1.2.2 故障预测及寿命分析现状 |
| 1.2.3 车载系统日常维修计划 |
| 1.3 PHM及研究现状 |
| 1.3.1 PHM |
| 1.3.2 状态监测方法 |
| 1.3.3 故障诊断算法 |
| 1.3.4 剩余有效寿命预测算法 |
| 1.3.5 视情维修 |
| 1.4 车载系统PHM应用中存在的问题 |
| 1.4.1 存在的主要问题 |
| 1.4.2 论文的研究思路 |
| 1.5 论文主要内容及创新点 |
| 1.5.1 论文内容及组织结构 |
| 1.5.2 论文创新点 |
| 2 基于多层流模型的功能性失效模式及影响分析方法 |
| 2.1 问题描述 |
| 2.2 传统失效模式及影响分析 |
| 2.3 车载系统MFM功能模型 |
| 2.3.1 功能区域划分 |
| 2.3.2 MFM功能模型 |
| 2.3.3 车载系统MFM功能模型 |
| 2.4 基于MFM的车载系统FFMEA |
| 2.4.1 应答器信息接收单元 |
| 2.4.2 测速测距单元 |
| 2.4.3 轨道电路信息接收单元 |
| 2.4.4 紧急制动输出单元 |
| 2.4.5 无线信息接收单元 |
| 2.5 基于HMM的部件级失效模式确定 |
| 2.5.1 数据获取 |
| 2.5.2 HMM |
| 2.5.3 部件级失效模式确定 |
| 2.5.4 对比验证 |
| 2.6 基于DBN的功能单元级失效模式推理 |
| 2.6.1 DBN |
| 2.6.2 车载系统DBN模型构建 |
| 2.6.3 功能单元级失效模式推理 |
| 2.6.4 对比验证 |
| 2.7 RPN计算及典型功能单元确定 |
| 2.8 本章小结 |
| 3 多组件多失效机理下的部件级剩余有效寿命预测方法 |
| 3.1 问题描述 |
| 3.2 剩余有效寿命定义 |
| 3.2.1 主要失效模式 |
| 3.2.2 多电路板关系下的剩余有效寿命定义 |
| 3.3 等效系统构建 |
| 3.3.1 前提假设 |
| 3.3.2 等效系统 |
| 3.4 多组件多失效机理下的失效物理模型 |
| 3.4.1 电解电容 |
| 3.4.2 MOSFET |
| 3.4.3 电感 |
| 3.4.4 二极管 |
| 3.4.5 焊点疲劳 |
| 3.5 基于板卡级失效物理模型的部件级剩余有效寿命预测 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 多源信息权重分配下的部件级剩余有效寿命预测方法 |
| 4.1 问题描述 |
| 4.2 失效模式机理和影响分析 |
| 4.2.1 失效模式 |
| 4.2.2 失效致因 |
| 4.2.3 失效机理 |
| 4.2.4 失效影响 |
| 4.3 基于ANSYS的仿真加速寿命试验 |
| 4.3.1 模型建立 |
| 4.3.2 负荷加载 |
| 4.3.3 加速试验 |
| 4.3.4 仿真数据 |
| 4.4 基于PF的剩余有效寿命预测 |
| 4.4.1 失效物理模型 |
| 4.4.2 参数估计算法 |
| 4.4.3 PF算法 |
| 4.5 基于FNN的剩余有效寿命预测 |
| 4.5.1 数据驱动算法 |
| 4.5.2 FNN算法 |
| 4.6 PF和FNN算法融合的的剩余有效寿命预测 |
| 4.6.1 两类方法比较 |
| 4.6.2 PF和FNN融合算法 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 多部件制约关系多失效模式下的视情维修决策方法 |
| 5.1 问题描述 |
| 5.2 部件级剩余有效寿命预测 |
| 5.2.1 调谐电容 |
| 5.2.2 CAU |
| 5.3 功能单元级剩余有效寿命预测 |
| 5.3.1 功能单元级模型 |
| 5.3.2 剩余有效寿命预测 |
| 5.4 系统级剩余有效寿命预测 |
| 5.4.1 系统级模型 |
| 5.4.2 剩余有效寿命预测 |
| 5.5 典型功能单元内部件依赖关系 |
| 5.5.1 部件依赖关系 |
| 5.5.2 经济依赖 |
| 5.5.3 资源依赖 |
| 5.6 典型功能单元的视情维修模型 |
| 5.6.1 成本时间函数 |
| 5.6.2 最优维修策略 |
| 5.7 本章小结 |
| 6 车载系统剩余有效寿命预测与健康管理方法应用验证 |
| 6.1 问题描述 |
| 6.2 BTM剩余有效寿命预测实例 |
| 6.2.1 中部典型地区多失效机理下的预测 |
| 6.2.2 北部典型地区多失效机理下的预测 |
| 6.2.3 南部典型地区多失效机理下的预测 |
| 6.3 D电缆剩余有效寿命预测实例 |
| 6.3.1 中部典型地区最优权重分配下的预测 |
| 6.3.2 北部典型地区最优权重分配下的预测 |
| 6.3.3 南部典型地区最优权重分配下的预测 |
| 6.4 视情维修决策实例 |
| 6.4.1 中部典型地区单次运行周期2h线路的决策 |
| 6.4.2 北部典型地区单次运行周期4h线路的决策 |
| 6.4.3 南部典型地区单次运行周期4h线路的决策 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 总结展望 |
| 7.1 工作总结 |
| 7.2 工作创新 |
| 7.3 未来展望 |
| 参考文献 |
| 索引 |
| 作者简历及其在攻读博士期间发表的学术论文 |
| 学位论文数据集 |
（5）面向高速铁路运行安全的智能图像识别方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究现状及发展趋势 |
| 1.2.1 国内外图像识别技术研究现状及发展趋势 |
| 1.2.2 国内外铁路运行安全图像识别研究现状及发展趋势 |
| 1.3 研究目标及主要内容 |
| 1.4 论文组织结构与技术路线 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 图像识别与深度学习相关理论 |
| 2.1 深度学习 |
| 2.1.1 卷积神经网络 |
| 2.1.2 基于卷积神经网络的典型分类模型 |
| 2.1.3 基于卷积神经网络的典型目标检测模型 |
| 2.2 迁移学习 |
| 2.3 主动学习 |
| 2.4 边缘计算 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于深度主动半监督学习的高铁运行安全图像半自动标注方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 问题分析 |
| 3.3 基于深度主动半监督学习的高铁运行安全图像半自动标注方法 |
| 3.3.1 基于深度卷积神经网络的迁移学习 |
| 3.3.2 深度主动半监督学习 |
| 3.4 面向动车组运行安全图像半自动标注算法 |
| 3.4.1 子系统分类主动半监督学习策略 |
| 3.4.2 零部件检测主动半监督学习策略 |
| 3.5 试验与分析 |
| 3.5.1 子系统分类标注试验分析 |
| 3.5.2 零部件目标检测标注试验分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于卷积神经网络的动车组运行安全图像缺陷检测方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 问题分析 |
| 4.3 动车组运行安全图像缺陷检测与分割模型 |
| 4.3.1 基于区域的目标检测算法 |
| 4.3.2 动车组运行安全图像缺陷检测优化方法 |
| 4.4 试验结果与分析 |
| 4.4.1 数据集 |
| 4.4.2 检测与评估 |
| 4.4.3 结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于两阶级联轻量级卷积神经网络的高铁接触网悬挂紧固件缺陷识别方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 问题分析 |
| 5.2.1 高铁接触网悬挂状态监测图像生成 |
| 5.2.2 高铁接触网悬挂状态监测图像的特点 |
| 5.3 高铁接触网悬挂紧固件缺陷识别方法 |
| 5.3.1 紧固件检测模型CSDR-CNN |
| 5.3.2 紧固件缺陷识别网络FastenerNet |
| 5.4 试验验证 |
| 5.4.1 模型训练阶段 |
| 5.4.2 模型测试阶段 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 高速铁路运行安全图像智能识别应用总体设计 |
| 6.1 问题分析 |
| 6.2 总体架构 |
| 6.3 功能架构 |
| 6.4 典型应用系统分析 |
| 6.4.1 TEDS系统图像智能识别应用需求分析 |
| 6.4.2 TEDS系统图像智能识别应用设计 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 索引 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的科研成果 |
| 学位论文数据集 |
（6）基于支持向量机的港口起重机减速箱故障诊断研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 |
| 1.2 减速箱故障诊断研究现状 |
| 1.2.1 故障诊断方法分类 |
| 1.2.2 在线智能实时故障诊断研究现状 |
| 1.2.3 基于神经网络的故障诊断研究现状 |
| 1.2.4 基于SVM诊断研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容和结构安排 |
| 1.3.1 论文主要研究内容 |
| 1.3.2 论文结构安排 |
| 第二章 信号处理与特征提取 |
| 2.1 振动加速度信号降噪 |
| 2.1.1 S变换算法 |
| 2.1.2 奇异值分解算法 |
| 2.1.3 实验验证 |
| 2.2 特征提取和选择方法 |
| 2.2.1 特征的特点 |
| 2.2.2 经验模态分解特征提取 |
| 2.2.3 主分量分析降维 |
| 2.2.4 实例分析 |
| 2.3 小结 |
| 第三章 减速箱故障类型及产生机理 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 减速箱振动故障机理和分析 |
| 3.2.1 轴承故障及分析 |
| 3.2.2 轴承特征频率 |
| 3.2.3 齿轮故障及分析 |
| 3.2.4 齿轮振动分析 |
| 3.3 实例分析 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 支持向量机在减速箱故障诊断的应用 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 统计学习理论 |
| 4.2.1 VC维 |
| 4.2.2 泛化能力的界 |
| 4.2.3 结构风险最小化原则 |
| 4.3 SVM分类模型 |
| 4.3.1 SVM分类模型 |
| 4.3.2 多分类器结构 |
| 4.4 支持向量机 |
| 4.4.1 最优分类超平面 |
| 4.4.2 支持向量分类机 |
| 4.4.3 支持向量机的核函数 |
| 4.5 支持向量机模型 |
| 4.5.1 训练样本集的选取 |
| 4.5.2 训练特征的选择 |
| 4.5.3 核函数和参数的选择 |
| 4.6 小结 |
| 第五章 港机减速箱故障诊断实例 |
| 5.1 港机减速箱故障诊断试验台建设方案 |
| 5.1.1 试验台搭建目的 |
| 5.1.2 试验台总体架构 |
| 5.1.3 缩尺部件设计方案 |
| 5.1.4 缩尺部件相似准则 |
| 5.1.5 主要构件的详细参数 |
| 5.1.6 预制故障设置 |
| 5.2 减速箱振动故障特征选择 |
| 5.2.1 时域特征 |
| 5.2.2 频域特征 |
| 5.2.3 IMF分量特征 |
| 5.3 故障特征的融合与数据降维 |
| 5.4 参数和核函数选取 |
| 5.5 样本错分原因分析 |
| 5.6 小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 个人简历在读期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（7）基于状态智能预警驱动的柴油机IETM关键技术研究与应用（论文提纲范文）
| 学位论文数据集 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号说明 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究综述 |
| 1.2.1 柴油机故障传统监测诊断方法概况 |
| 1.2.2 柴油机故障智能监测诊断技术研究概况 |
| 1.2.3 IETM技术发展概况 |
| 1.3 前人的研究成果 |
| 1.3.1 柴油机监测诊断方面研究成果 |
| 1.3.2 智能诊断技术研究成果 |
| 1.3.3 IETM技术研究成果 |
| 1.4 论文结构与内容安排 |
| 第二章 柴油机典型机械故障分类与预警诊断技术 |
| 2.1 柴油机典型机械故障分类及其特征信号 |
| 2.1.1 柴油机典型机械故障分类 |
| 2.1.2 柴油机典型机械故障特征信号类型 |
| 2.2 柴油机典型机械故障监测预警方法 |
| 2.2.1 基于统计特征参量分析的时域信号监测预警方法 |
| 2.2.2 基于振动信号角域分析的故障诊断预警方法 |
| 2.2.3 基于振动信号时频分析的故障监测预警方法 |
| 2.2.4 基于振动信号自适应的EMD智能预警方法 |
| 2.2.5 基于K近邻的柴油机故障识别预警方法 |
| 2.3 柴油机故障预警诊断技术难点 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 柴油机连杆轴瓦故障监测预警方法研究 |
| 3.1 连杆小头衬套滑移故障 |
| 3.1.1 连杆小头衬套滑移故障机理 |
| 3.1.2 连杆小头衬套滑移故障特征与监测难点分析 |
| 3.2 连杆轴瓦磨损故障 |
| 3.2.1 连杆轴瓦磨损故障类型与传统监测方法 |
| 3.2.2 连杆轴瓦磨损故障特征 |
| 3.3 基于SAW无线测温技术的轴瓦磨损类故障预警与诊断方法研究 |
| 3.3.1 SAW无源无线测温原理 |
| 3.3.2 基于SAW的连杆轴瓦温度传感器的设计 |
| 3.3.3 信号处理装置的设计 |
| 3.3.4 软件系统的设计 |
| 3.4 实验验证 |
| 3.4.1 高速单缸机配机试验 |
| 3.4.2 轴瓦磨损故障模拟试验 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 柴油机曲轴弯曲微变形故障诊断方法研究 |
| 4.1 曲柄连杆简化模型的理论分析计算 |
| 4.1.1 曲柄连杆力学模型分析 |
| 4.1.2 曲柄模型简化 |
| 4.1.3 横向力作用下曲轴受力分析 |
| 4.1.4 弯曲形变对于横向力作用下曲轴受力影响 |
| 4.2 基于多体动力学仿真的故障特征研究 |
| 4.2.1 模型建立与参数设置 |
| 4.2.2 仿真过程 |
| 4.2.3 仿真结果分析 |
| 4.3 曲轴弯曲微变形故障监测预警方法 |
| 4.4 故障案例验证 |
| 4.4.1 传感器与测点布置 |
| 4.4.2 故障现象描述 |
| 4.4.3 数据分析与故障诊断结论 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 柴油机典型机械故障智能预警诊断系统设计 |
| 5.1 基于缸盖振动信号概率密度分布的柴油机输出功率识别算法 |
| 5.1.1 缸盖振动信号截止滤波预处理 |
| 5.1.2 基于自适应EMD分解的缸盖振动信号处理方法研究 |
| 5.1.3 基于振动速度概率密度分布的功率识别方法 |
| 5.2 基于改进KNN的柴油机故障报警阈值动态自学习算法 |
| 5.2.1 训练集的构建 |
| 5.2.2 K值的确定 |
| 5.2.3 报警阈值动态学习方法 |
| 5.3 柴油机在线监测预警系统设计 |
| 5.3.1 系统总体设计 |
| 5.3.2 硬件方案 |
| 5.3.3 软件方案 |
| 5.4 工程应用案例 |
| 5.4.1 故障情况 |
| 5.4.2 报警信息与监测数据分析 |
| 5.4.3 故障原因探究 |
| 5.4.4 结论 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 基于智能预警驱动的柴油机IETM架构设计 |
| 6.1 IETM平台的功能模块 |
| 6.1.1 多媒体制作工具 |
| 6.1.2 XML编辑器 |
| 6.1.3 公共源数据库 |
| 6.1.4 发布引擎 |
| 6.1.5 浏览器 |
| 6.2 标准IETM内容模块 |
| 6.3 IETM的开发流程 |
| 6.3.1 数据模块编码 |
| 6.3.2 数据模块需求列表(DMRL)编制 |
| 6.4 基于智能预警驱动的柴油机IETM架构设计 |
| 6.4.1 架构设计 |
| 6.4.2 具体实现 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 研究结论与成果 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 研究成果及发表的学术论文 |
| 作者和导师简介 |
| 附件 |
（9）风电机组运行状态监测与健康维护系统的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.1.1 我国风力发电行业发展现状 |
| 1.1.2 风电机组运行状态监测与健康维护面临的挑战 |
| 1.1.3 风电机组运行状态监测与健康维护面临的机遇 |
| 1.2 课题研究目的及意义 |
| 1.2.1 发电设备运行状态监测与健康维护的内涵 |
| 1.2.2 风电机组运行状态监测与健康维护系统研究的目的及意义 |
| 1.3 课题理论与技术国内外研究现状 |
| 1.3.1 风电机组运行状态分析的研究现状 |
| 1.3.2 风电机组运行状态监测的研究现状 |
| 1.3.3 风电机组设备健康维护的研究现状 |
| 1.4 风电机组运行状态监测与健康维护应用研究 |
| 1.4.1 风电机组500小时运行考核试验 |
| 1.4.2 风电机组运行状态监测与健康维护系统 |
| 1.5 本文主要研究内容及结构安排 |
| 第2章 风电机组运行状态分析与知识表述 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 系统科学背景下的运行状态分析 |
| 2.3 风电机组典型故障模式分析 |
| 2.3.1 风能捕捉系统典型故障分析 |
| 2.3.2 传动系统典型故障分析 |
| 2.3.3 发电机系统典型故障分析 |
| 2.4 机组运行状态知识表述 |
| 2.4.1 基于故障树分析的风电机组故障知识表述方法 |
| 2.4.2 基于失效模式及影响分析的风电机组故障知识表述方法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 风电机组运行状态指标分析与体系构建 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 风电机组运行状态指标体系初建 |
| 3.3 风电机组运行状态指标选取与分析 |
| 3.3.1 安全性指标 |
| 3.3.2 经济性指标 |
| 3.3.3 可靠性指标 |
| 3.4 基于对应分析的多块方法下的指标体系确立 |
| 3.4.1 基于对应分析的多块划分方法 |
| 3.4.2 机组指标体系确立 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 风电机组运行状态监测与诊断方法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 机组故障诊断复合网络拓扑结构及功能描述 |
| 4.3 风电机组运行数据预处理与特征提取 |
| 4.3.1 风电机组振动信号预处理 |
| 4.3.2 基于数学形态学的无量纲趋势整理 |
| 4.3.3 t-s曲线趋势特征提取 |
| 4.3.4 实例分析 |
| 4.4 基于因子分析改进层级NSET方法的机组故障预警模型 |
| 4.4.1 层级NSET方法原理 |
| 4.4.2 残差统计分析 |
| 4.4.3 基于因子分析改进的层级NSET模型 |
| 4.4.4 实例分析 |
| 4.5 ETA-FPN多重网络机组故障诊断模型 |
| 4.5.1 ETA-FPN的定义 |
| 4.5.2 ETA-FPN层级结构与推理分析 |
| 4.5.3 改进信息熵的ETA-FPN模型构建方法 |
| 4.5.4 基于改进信息熵方法的ETA-FPN模型搭建 |
| 4.6 复合网络诊断模型实例分析 |
| 4.6.1 FA-HNSET预警分析 |
| 4.6.2 ETA-FPN网络模型诊断 |
| 4.6.3 基于FTA结构的故障原因分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 风电机组健康维护问题的研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于模糊评判的风电机组运行状态健康评价 |
| 5.2.1 健康评价体系层次划分 |
| 5.2.2 评价指标劣化度的确定 |
| 5.2.3 风电机组运行状态的模糊评判 |
| 5.3 基于ARMA模型的风电机组故障预测 |
| 5.3.1 ARMA预测模型描述 |
| 5.3.2 ARMA模型辨识 |
| 5.4 风电机组故障设备维护决策方法 |
| 5.4.1 基于FMEA的风电机组典型故障模式属性分析及风险评价 |
| 5.4.2 风电机组故障FTA分析 |
| 5.4.3 故障模式及底事件的维护方式决策 |
| 5.5 实例分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 风电机组运行状态监测与健康维护系统研发 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 风电机组运行状态监测与健康维护系统设计 |
| 6.2.1 设计目的 |
| 6.2.2 系统整体构架 |
| 6.2.3 系统功能设计 |
| 6.3 风电机组运行状态监测与健康维护系统技术应用 |
| 6.3.1 系统信息管理及配置 |
| 6.3.2 系统应用 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 论文主要创新点 |
| 7.3 有待进一步开展的工作 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其他成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者介绍 |
（10）GIS刀闸本体行程监测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| summary |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 立题目的和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文的主要研究工作 |
| 1.4 GIS刀闸本体行程监测概述 |
| 1.4.1 GIS刀闸本体行程监测的方法 |
| 1.4.2 GIS刀闸本体行程监测的意义 |
| 第二章 GIS刀闸设备故障和行程监测分析 |
| 2.1 GIS刀闸设备故障分析 |
| 2.1.1 GIS刀闸故障原因统计分析 |
| 2.1.2 GIS刀闸分合闸不到位实例分析 |
| 2.2 预防性试验行程监测存在问题 |
| 2.2.1 GIS刀闸预防性试验存在问题 |
| 2.3 小结 |
| 第三章 GIS刀闸本体行程监测装置的研制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于SA10的刀闸本体行程监测原理 |
| 3.2.1 刀闸一次动作原理 |
| 3.2.2 刀闸二次动作原理 |
| 3.2.3 刀闸本体行程监测理论分析 |
| 3.2.4 刀闸本体行程监测工作原理 |
| 3.3 刀闸本体行程监测传感器支架的研制 |
| 3.3.1 测量传感器固定装置的选择 |
| 3.3.2 测量传感器的固定装置的结构设计 |
| 3.3.3 测量传感器的动作原理 |
| 3.4 刀闸本体行程监测分析软件的改进 |
| 3.4.1 BTS11测试软件的介绍 |
| 3.4.2 断路器和刀闸本体行程监测的差异 |
| 3.4.3 BTS11测试软件的改良 |
| 3.5 本体行程监测装置的调试 |
| 3.5.1 传感器的调试 |
| 3.5.2 本体行程监测装置的组装和调试 |
| 3.6 小结 |
| 第四章 GIS刀闸本体行程监测的应用 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 刀闸本体行程监测装置的应用 |
| 4.2.1 刀闸间隔测量作业应用 |
| 4.2.2 建立新设备数据库 |
| 4.2.3 停电行程监测 |
| 4.2.4 故障诊断 |
| 4.3 刀闸本体行程监测行程监测的故障诊断 |
| 4.3.1 本体行程监测诊断分析 |
| 4.3.2 本体行程监测诊断实例分析 |
| 4.4 小结 |
| 第五章 结论和展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 答辩委员签名的答辩决议书 |
四、仪器接触不良故障的处理与维修实例（论文参考文献）
- [1]理论仿真实验相融合的电工学教学方式研究[J]. 宗德媛,朱炯,李兵. 电子世界, 2021(22)
- [2]职业能力导向的中职校本教材开发研究 ——以《电机与电气控制技术》为例[D]. 罗美. 广东技术师范大学, 2021(02)
- [3]汽轮机智能故障诊断与维护决策系统研究[D]. 孙树民. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [4]高铁列控车载系统设备剩余有效寿命预测与健康管理方法[D]. 臧钰. 北京交通大学, 2020(03)
- [5]面向高速铁路运行安全的智能图像识别方法研究[D]. 周雯. 中国铁道科学研究院, 2020(01)
- [6]基于支持向量机的港口起重机减速箱故障诊断研究[D]. 沈科宇. 华东交通大学, 2020(06)
- [7]基于状态智能预警驱动的柴油机IETM关键技术研究与应用[D]. 高志龙. 北京化工大学, 2020(01)
- [8]教育部关于印发普通高中课程方案和语文等学科课程标准（2017年版2020年修订）的通知[J]. 教育部. 中华人民共和国教育部公报, 2020(06)
- [9]风电机组运行状态监测与健康维护系统的研究[D]. 贾子文. 华北电力大学(北京), 2020(06)
- [10]GIS刀闸本体行程监测研究[D]. 邵逸镇. 华南理工大学, 2020(02)