一、液压系统维护中的逻辑诊断技术及应用（论文文献综述）
张锐[1]（2021）在《南水北调泵站故障类型与诊断研究》文中进行了进一步梳理南水北调东线泵站工程全部建成后,已进入全面调水运行管理阶段。运行阶段,确保泵站的稳定、安全运作是主管部门承担的主要责任,而泵站机组的安全、稳定运行是保证正常供水,发挥工程效益的关键。因为故障或事故停机而造成供水中断会带来较大的经济亏损,以及不可忽视的负面影响。因此,大型泵站的稳定性事关泵站抗旱、排涝、调水效果的发挥。调查收集南水北调泵站常见的故障,分析故障发生的位置以及原因。研究结果表明:（1）水泵机组的常见故障主要有:水泵导轴承及轴径磨损,水泵汽蚀,叶轮损坏,电机推力瓦烧毁,叶调机构失效,定、转子故障,电机绝缘等;辅机系统的主要故障有:管道、阀芯的锈蚀老化,异物堵塞,零部件的功能失效,油压装置压力不足,空压机散热不足,超负荷运行,结构稳定性不够;断流设施的主要故障有:电磁阀密封圈失效、电磁阀线圈烧毁,油缸内活塞密封失效,油液污染,阀组密封圈损坏,油缸内活塞杆的支撑结构磨损,门铰断裂,拍门掉落。（2）依据各系统发生的典型故障,进行故障树模型的建立,并对故障树模型进行定性定量分析,得出水泵主机组故障停机的概率是29.73%,电机绝缘问题是主机组故障的最主要因素;辅机系统故障概率是15.41%,清污机超负荷问题是导致辅机系统故障的最主要因素;断流设施故障概率是9.8%,密封失效问题是导致断流设施故障的最主要因素。（3）基于故障树理论,对宝应站以及蔺家坝站进行工程故障实例分析。通过对两个泵站故障的搜集,建立故障树,得出宝应站故障概率为16.14%,电磁阀密封问题是影响宝应站可靠性的最主要因素;蔺家坝站故障概率为12.93%,电机绝缘受潮问题是影响蔺家坝站可靠性的最主要因素。（4）针对泵站各系统故障,建立泵站故障分析系统,主要进行系统综合功能结构开发、结构设计和操作系统主界面的开发,阐述了集信息采集、绘图功能、定性、定量研究功能以及部分其余功能的研究系统。基于故障树模型和故障分析系统,可以准确清楚地了解到影响泵站可靠性的最主要因素,从而有针对性对关键部位进行检修和维护,建立合理的维护和保养制度,采取提前预防、及时处理的措施可大大提高大型泵站的安全可靠性。
李贺[2]（2021）在《海上浮式风机可靠性分析的FMECA和贝叶斯网络新方法》文中指出新能源的开发与规模化应用是“碳平衡”目标实现的根本保证。在陆地资源的有限性、能源开发的经济性与可持续性的共同限制下,新能源开发者将目光逐步投向开发潜力更大的海洋。在此背景下,海上风能应运而生。特别地,海上浮式风能因其巨大的开发潜力和丰富的资源储量被认为是风电的发展方向之一。然而,作为海上浮式风能开发主力装备的海上浮式风机,其开发与运营受到多方面的制约,如海上浮式风能项目总体成本高和可靠性、可用性等指标差等。因此,开展海上浮式风机可靠性分析研究以提高其经济性势在必行。海上浮式风机的可靠性分析研究在风能市场爆发式扩张的强劲推动下已逐步开展,但该类研究仍存在诸如认识不足、数据积累少、模型精细化程度低等难点问题亟待攻克。鉴于此,本文以数据收集与建模、精细化可靠性分析模型的构建为着眼点,开展海上浮式风机可靠性分析的故障模式、影响及危害度分析（Failure Mode,Effects and Criticality Analysis,FMECA）和贝叶斯网络（Bayesian network,BN）新方法研究,取得的主要成果如下:（1）提出了基于主客观信息混合的海上浮式风机可靠性分析的FMECA方法针对海上浮式风机稀少但来源广泛的可靠性信息,建立了基于主客观可靠性信息混合的可靠性分析的FMECA方法。针对专家经验等主观信息,提出相对重要度算法并基于此建立了基于主观数据相对重要度的可靠性分析的FMECA方法;针对故障成本等海上浮式风机客观数据,提出了基于客观数据的可靠性分析的FMECA方法;进一步地提出基于主客观可靠性信息混合的可靠性分析的FMECA方法。以上方法的提出在保证可靠性分析结果的可信性与可靠性分析方法的适用性等方面具有积极意义。同时,提出了FMECA结果不确定性评价模型,该模型的提出为可靠性分析模型的评价与优选提供了有效工具。（2）提出了海上浮式风机可靠性分析的权值FMECA方法基于海上浮式风机故障的本质特征,提出了海上浮式风机可靠性分析的权值FMECA方法。针对当前可靠性分析模型精细化程度不高使可靠性分析结果可信性不强等现实问题,构建了可靠性分析的固定权值FMECA方法;进一步地基于层次分析法开发了浮动权值FMECA方法。以上方法在深化了FMECA方法的基本内涵的同时,为更精细、合理的可靠性分析模型的搭建提供蓝本,为可信的可靠性分析结果的求取提供支撑。（3）提出了基于故障数据近似的海上浮式风机可靠性分析的贝叶斯网络方法针对海上浮式风机故障数据稀少以致基于数据收集的可靠性分析无法开展的现实,提出了海上浮式风机基本单元故障率的近似算法,并基于此提出了海上浮式风机可靠性分析的贝叶斯网络模型;针对海上浮式风机的早期故障和安装前期检查等现实需求,在复杂系统假设下,提出了海上浮式风机早期故障率推理算法并建立了考虑前期故障的可靠性分析的贝叶斯网络方法。以上方法在克服海上浮式风机可靠性数据稀缺性的同时为其早期故障评估、安装初期检查等提供了思路。（4）提出了海上浮式风机可靠性分析的FMECA-BN方法针对传统可靠性分析方法无法同时兼顾关键故障单元识别和可靠度计算以及FMECA方法不具有信息更新能力等问题,提出了兼顾两者的FMECA-BN模型;提出了故障单元规避潜在收益的期望模型;在FMECA-BN模型的基础上构建了关键故障单元识别方法。以上方法的提出赋予了海上浮式风机的关键故障单元识别以条件更新能力,为海上浮式风机等复杂系统的故障本质特征分析提供新的思路。
艾章荣[3]（2020）在《浅谈故障诊断法在轧机维护中的运用》文中研究说明随着经济的快速发展,轧机得到了广泛的使用,但是如果使用时间过长,零件就会出现磨损,甚至会让轧机无法正常使用。为了保证轧机正常生产,最大程度地提高企业效益,钢铁企业应采取有效的维护措施,例如故障诊断法。该方法能够延长轧机使用期限,节省维修费用。该文主要探究了如何在轧机维护中使用故障诊断法,并且阐述了轧机设备维护需要注意的问题,从而为有关研究提供参考。
骆伟超[4]（2020）在《基于Digital Twin的数控机床预测性维护关键技术研究》文中研究指明数控机床是工业生产的母机,是制造业最核心的基础装备。随着数控机床面向高速、高精、智能发展,其功能越来越强大、复杂。如何保障数控机床能够安全、可靠地稳定运行,以适应无人工厂/智能工厂的高自动化/智能化要求,直接关系到智能制造实施的成败。然而目前国产数控机床产品尤其在可靠性、稳定性方面,与国外先进水平仍有较大差距,由于故障造成的非计划停机事件时有发生,严重影响了其在汽车、国防军工等重点行业的应用。预测性维护可以有效地保证系统的可靠性和稳定性,是提高数控机床无故障运行时间,减少非计划停机的有效手段。目前预测性维护主要有基于历史统计概率、基于传感数据驱动和基于物理模型的三种方法,但上述单一方法均存在局限性和缺陷,如模型保真性差、数据有效利用率低、预测算法精度差等问题。Digital Twin虚实实时客观映射、时间/空间多维度多层次虚实融合的理念,为上述问题的解决提供了思路。本文基于Digital Twin的理念和方法,对数控机床预测性维护关键技术进行了以下研究:（1）研究了基于Digital Twin的数控机床预测性维护的体系结构。基于系统工程思想,分析了基于Digital Twin的数控机床预测性维护的功能和关键技术问题。设计了包括数控机床Digital Twin的模型构建、场景感知、智能预测性维护的体系结构。然后基于层次分析法从系统层面制定了数控机床预测性维护的方案,基于模糊评价法制定了方案的有效性评价机制。（2）研究了数控机床Digital Twin模型的构建方法。研究了面向对象的增量式数控机床Digital Twin多领域统一建模方法。构建了数控机床Digital Twin的机械模型、电气模型、控制模型和液压模型,并实现了多领域模型耦合。设计了模型的精度验证方法与更新机制,实现了数控机床Digital Twin模型的高保真性和一致性。（3）研究了数控机床Digital Twin场景感知方法。设计了基于Hadoop、HBase与Map-Reduce的分布式数控机床大数据的智能场景感知软硬件结构。在此基础上实现了数据的获取与存储、数据预处理、特征提取、特征选择等算法,从而降低了数据维度、缩减了机床感知数据量,解决了由于数据量大造成的数据使用效率低、有效信息挖掘困难的“大数据、小信息”问题,为预测性维护提供了有效的多维度特征。（4）研究了数控机床Digital Twin模型和数据融合的预测性维护方法。基于粒子滤波算法和迁移学习,研究了 Digital Twin模型和感知数据的融合方法,克服了传统预测性维护中模型方法一致性差和数据驱动方法适应性差的缺点,解决了预测性维护实验难的问题。从而实现了比单一预测性维护方法更加准确的预测与诊断结果,同时提高了预测性维护的可行性。（5）进行了基于Digital Twin的数控机床预测性维护应用与验证。在模型/数据服务器上搭建了模型仿真平台和机床感知数据的分布式存储、分析平台;在高性能运算服务器上构建了数据驱动的故障诊断和寿命预测算法。最后基于粒子滤波算法和迁移学习实现了模型和数据融合的预测性维护,并将其应用于数控机床铣削刀具的寿命预测、主轴系统和进给系统的故障诊断。从而验证了本文所提方法。通过以上研究,本文解决了基于Digital Twin的数控机床预测性维护中,系统级体系结构的制定、高保真一致性模型构建、机床智能场景感知和融合型预测性维护算法等关键问题,为Digital Twin应用于数控机床以及其他复杂机电设备的预测性维护提供了有效解决方案。
刘腾发[5]（2020）在《金属带锯床在线监测与故障诊断系统研究》文中研究说明随着国内金属带锯床需求的不断增加,金属带锯床能否安全平稳运行直接决定了金属加工企业的效益。因此构建金属带锯床实时监测与故障诊断系统是工业生产的迫切需要。本文选取GZK4232单导向柱式金属带锯床作为研究对象,通过传感器监测锯床多项参数,结合智能算法、通信手段等,对金属带锯床在线监测与故障诊断系统进行研究。主要工作如下:分析金属带锯床故障类型:研究了单导向柱式金属带锯床原理,总结现场采集的故障信息,将金属带锯床常见故障分为:锯切异常、锯条断裂或损坏、限位开关不动作、液压系统故障和电机故障五类并分析了产生故障的原因。金属带锯床在线监测与故障诊断系统设计:为了提高金属带锯床的故障诊断效率,构建了金属带锯床在线监测与故障诊断系统,主要分为下位机数据采集模块和上位机监测模块两部分。下位机数据采集模块将采集的转速和温度等数据通过RS485传输至上位机。当上位机接收到超过阈值的数据时,系统发出声光报警提示,并给出故障诊断结果,同时通过TC35模块向工作人员发送故障短信。引入改进粒子群算法优化BP神经网络进行故障诊断:通过故障树和二进制编码的分析方法,对金属带锯床的常见故障进行分类和编码。针对BP神经网络不能保证收敛到全局最小点的缺陷,采用了改进粒子群算法优化BP神经网络故障诊断策略。分别对BP神经网络和改进BP神经网络进行仿真,BP神经网络的故障诊断准确率为84.6%,改进BP神经网络的故障诊断准确率为96.1%。实物系统平台测试:现场测试以GZK4232单导向立柱式金属带锯床为研究对象,通过锯切Q235、45#等不同材质的钢材,测量锯床的转速及工作开始后锯床油温和水温的变化情况。模拟锯床故障,上位机监测模块声光报警并输出故障类型和原因,同时向工作人员发送故障信息。实验结果及分析:经过现场测试,锯床锯切45#钢材转速误差最大为1.8%,锯切Q235钢材转速误差最大为2.1%,油温误差最大为2.6%,水温误差最大为1.4%。系统能够检测锯床锯条断裂、水温过高、液压油温过高等故障,故障诊断正确率93.3%。实现了金属带锯床在线监测与故障诊断功能。在线监测系统和智能故障诊断技术在金属带锯床上的应用,解决了工作人员对于锯床出现故障后难以获取有效数据分析故障原因的困难,同时也提高了解决故障的速度和锯床的自动化程度。
邵维贵[6]（2019）在《FMECA和FTA在某型飞机起落架系统故障分析中的应用研究》文中进行了进一步梳理飞机起落架系统是飞机的重要组成部分,是连接空中与地面的“桥梁”与“纽带”,是飞机的“脚”。它不仅承担飞机的安全起飞、着陆,还承担着飞机地面运动和地面时对飞机整体的支撑,因此在安全完成飞行任务中扮演重要角色。在飞机起落架系统的运行过程中不可避免的出现故障,为了提高维护工作效率,保证起落架系统的安全可靠,对起落架系统故障的分析和认知是必要的,可以提前对故障进行预防,减少故障发生。当故障发生时,可以实现快速故障定位,快速排除故障,缩短再次出动时间。本文以某型飞机前起落架系统为研究对象,应用故障模式影响及危害性分析（Failure Modes Effect and Critically Analysis,简称FMECA）和故障树分析（Fault Tree Analysis,简称FTA）对飞机的前起落架系统进行故障分析。为故障排除、维护方案制定、薄弱环节改进提供依据。主要研究以下几个方面:（1）基于历史故障数据统计的FMECA分析。了解飞机起落架系统的组成及工作原理,绘制任务可靠性框图,收集故障数据,按照国家军用标准,对前起落架系统进行FMECA分析,输出FMECA报告,绘制故障模式危害性矩阵图。（2）模糊FMECA分析。为综合考虑故障发生概率、故障严重程度、故障检测难易程度对风险程度的影响。在历史故障数据统计的FMEA的基础上,建立模糊FMECA风险评判模型,采用层次分析法确定影响因素权重,结合模糊综合评判和RPN方法确定故障模式风险等级。对前起落架系统各个故障模式进行风险评判,得到各个故障模式的风险评判排序。然后对各个子系统和整体的风险评判,并根据风险评判结果,提出对应的维护措施。（3）FTA分析。在FMECA分析的基础上,选择前起落架系统收放功能不正常为顶事件进行举例分析,应用FTA方法,建立故障树模型,对故障树进行定性分析和基于模糊理论的定量分析。得到的底事件模糊概率重要度排序与故障统计结果大致吻合,表明基于模糊理论的故障树分析符合工程实际。根据分析结果和实际情况,提出预防故障发生的维护措施建议。
寇旭[7]（2018）在《飞机液压系统故障特性分析及故障诊断使用技术研究》文中认为飞机液压系统的安全运行是保证飞行安全的重要条件,通过对ARJ21型飞机近年来飞行故障记录发现,飞机液压系统故障安全隐患问题较多,存在在空中液压油全部渗漏的现象,会对飞机运行的安全性产生严重影响。本论文在对液压系统故障隐患类型及其关键影响因素分析基础上,详细针对国产ARJ21-700型飞机液压系统故障的特点、分类以及各种作用因素（包括内在使用因素和外在环境因素）对该型飞机液压系统状态的影响展开了详细的分析和讨论。主要研究内容如下:在对ARJ21型飞机液压系统运行信息及大量历史故障案例收集及归类分析的基础上,对液压系统运行过程中的主要故障隐患类型及相互逻辑关系进行了分析,建立事故树模型,并进行定性定量分析,确定影响液压系统安全性的关键因素。对液压系统故障隐患实时预警及处理方法进行研究。通过对液压监测系统的历史数据、监测参数及阈值的收集分析,研究基于粗糙集理论的决策信息系统结构、离散化方法及可辨识矩阵与值约简的属性约简算法,建立液压系统预警决策规则获取方法。将该飞机液压系统作为主要研究对象,通过属性约简和规则提取的实施,全方面分析故障存在的隐患原因,提出相应处理对策。对该型飞机液压系统故障特性进行了综合分析,在对故障隐患人工检查的日常维护要求基础上,研究了故障隐患存在时的征兆、形成的原因以及相应的处理对策,建立了基于征兆的故障隐患人工处理方法,从而为加强日常管理,降低安全隐患的发生,建立了液压系统人工检查及管理机制,完善了维护保障工作的规程。采用模糊数学的方法,在飞机液压系统故障诊断过程中,将维修人员依据工作原理和工作经验建立的故障认知度转化为“隶属度”的概念,从而将其量化,建立故障诊断的数学模型,并进一步通过计算,找出最有可能的故障点,提高了排故的效率。
王国新[8]（2018）在《某型综合扫雷车液压系统虚拟维修训练系统设计与实现》文中认为某型综合扫雷车在战争中对部队的机动起着重要的作用,其液压系统结构复杂、维修技术要求高,且液压元件价格高昂使得该装备的战斗力长期得不到提升。针对装备维修训练中存在的问题,本文开发了虚拟维修训练系统实现了对常见故障的全覆盖,资源可视化与互动化程度高,对装备维修训练水平的提高具有现实而高效的意义,为装备战斗力的提升发挥了积极的作用。本文完成的主要工作有:（1）提出了操作流程与故障树相对应的建模方法,构建了集“流程、数据、步骤、方法”于一体的故障分析模型。按照“装备操作—故障现象—故障原因—排除方法”基本逻辑构建“故障树”,每个故障现象为一个“分支”,按“故障原因分析、修复方法、资源需求”构建分析链路,每个链路集成“图片、文字、视频、动画”等综合信息,形成相应的故障分析模型。（2）基于可编程逻辑控制器（PLC）技术研制了半实物操作终端。半实物操作终端主要由计算机、控制箱及操作面板三大部分组成,计算机主机完成采集信号的数据处理与分析,控制箱用于根据计算机主机的指令采集操作面板手柄和开关的状态信息,经模数转换与逻辑处理后送至计算机。内嵌于计算机的虚拟仿真系统模拟处理输入数据,得出相应控制结果,下传可编程控制器,控制器控制指示灯的点亮与熄灭,完成对操作手柄、开关输入的响应。（3）基于Unity 3D开发了维修训练软件平台。运用串口通信技术,实现软硬件的通信;基于增强现实技术（AR）开发了液压元器件学习终端;基于虚拟现实技术（VR）研制了沉浸式整装结构学习和虚拟拆装实习终端。以场景作为模块划分依据,按照“平台+组件”模式整合系统,实现结构学习、原理演示、拆装训练、维修训练、资料查询和考核等功能。
王宇[9]（2017）在《基于数据挖掘的受电弓状态检修研究》文中进行了进一步梳理城市轨道交通车辆是复杂的机电一体化系统,受电弓作为城市轨道交通车辆供电系统的重要环节,是实现电力传输的核心设备。如果受电弓在运行中发生故障,不仅会影响车辆受流,还常常引起接触网系统的破坏,将直接影响列车运行的安全可靠性;此外,由于恶劣的工作环境、弓网间复杂的力学及电气交互影响,使受电弓也较为容易出现故障,而目前我国城市轨道交通运营企业绝大多数采用车辆计划检修制度,从目前受电弓正线故障频发看来已逐渐不能满足地铁车辆维护需求,且没有考虑因线路条件不同而引发不同故障情况的因素。其次车辆检修长时间积累的大量故障数据资源还未得到充分利用。因此通过对特定线路受电弓结构、实际检修情况进行可靠性评估及深入的数据挖掘,并研究结合线路自身条件特点对车辆受电弓进行状态检修设计,从而及时发现潜在隐患并进行相应的检修维护,有效提高受电弓利用率和检修针对性,具有重要的研究意义。本文以数据挖掘算法为工具,对城市轨道交通车辆受电弓的状态检修展开研究,主要内容如下:（1）分析了车辆受电弓的基本结构、电路气路工作原理,着重分析结构功能及故障模式,阐明了各子系统的关键部件,为受电弓关键子系统的状态检修提供理论基础。（2）针对受电弓可靠性评估故障树分析法的局限性,将故障树分析法与贝叶斯网络相结合进行受电弓可靠性的分析研究,找出受电弓的薄弱环节,定性定量的对城市轨道交通车辆受电弓的可靠性进行评估。（3）利用某地铁积累的检修数据,从数据挖掘算法的角度出发进行数据分析,提出一种基于主成分分析和概率神经网络结合的故障诊断方法。仿真结果表明,该诊断模型耗时短,诊断正确性高。（4）结合提出的分析方法和诊断模型,在现有检修制度的基础上,针对受电弓的各子系统的薄弱环节以及故障频率较高的部件,结合计划预防检修制度,提出地铁车辆受电弓状态检修策略优化建议。
周登极[10]（2016）在《燃气轮机智能故障管理理论及方法研究》文中认为随着工业化进程加深,工业4.0的革命浪潮即将席卷而来。这场以“智能化”为核心的工业变革将带来一批全新的智能设备及智能化的设备管理技术,重新定义人与机器的协作机制。随着设备的复杂程度不断增加,设备的故障管理成为保障生产安全、提高生产效率的关键技术,智能化成为工业4.0时代下故障管理技术发展的必然趋势。智能化的本质是用数据获得知识。随着传感器技术与信息技术的发展,眼下正是一个多源数据自动产生的时代,这也为开展智能故障管理提供了良好的基础。燃气轮机作为广泛应用于国防与能源工业的高新技术动力设备,设备复杂度高,故障种类繁多,且自动化、信息化程度高,开展智能故障管理难度大,收益高,具有重大意义。因此,本文旨在充分挖掘与燃机相关的多源数据的价值,进行其智能故障管理理论及方法的研究。首先,针对支撑燃气轮机智能故障管理研究的数据获取技术,开展了三项研究:1)针对监测数据的获取,搭建了总体性能测试系统,进行了总体稳态性能测试、故障对总体性能影响测试、故障长期发展趋势跟踪,以支撑后续研究;2)针对仿真数据的获取,研究了工质的热物理性质和部件建模方法,基于模块化建模的思想建立了燃气轮机性能仿真模型,该模型对两台实际燃机的仿真误差均在1%以内;3)针对传感器测量的不确定性,进行了两项研究,即基于模型的数据调和与面向测量偏差的传感器故障诊断,应用这两项技术可以有效地削弱测量不确定性,识别故障传感器并进行数据恢复。接着,对燃气轮机智能故障管理进行了三项研究,即故障特征分析、故障状态评估和故障趋势预测。故障特征分析研究旨在将故障模式的危害性、后果、发展趋势等属性信息化,从而确定合适的维护策略。以“以可靠性为中心的维护”理论为基础,对其两大分析工具故障模式及影响分析和逻辑决断图进行改造:提出一种应用于故障管理的故障模式及影响分析方法,并确定待分析的故障属性与评价标准;建立一种基于故障知识库的维护策略逻辑决断模型,智能化地制定维护大纲。据此,提出动态以可靠性为中心的维护设想,拓展以可靠性为中心的维护应用范围的边界,并设计了一套动态以可靠性为中心的维护分析方法,进行了案例研究,结果表明采用该方法可显着提高视情维护的故障管理水平。故障状态评估研究旨在采用监测数据智能地定位故障部位、识别故障模式、评估故障程度,分别对基于模型与基于数据的两种诊断方法进行了研究:1)针对当下主要智能算法应用于基于模型的燃气轮机气路故障诊断存在的问题,采用模拟退火-粒子群混合算法进行故障诊断。对比研究结果表明,该方法避免出现局部最优解的同时,大幅提高了全局搜索的速度;2)将支持向量机应用于基于数据的气路故障诊断,并提出了一种全新的诊断框架。和神经网络的对比分析表明,诊断精度要求相同时,该方法需要的训练样本更少。故障趋势预测研究旨在将更多的数据引入常规的时序预测中,智能地预测燃机衰退性故障未来的发展趋势,提出两种新型预测模型:1)基于马尔可夫过程与关联分析的灰色预测模型,应用该模型可以将同类设备的衰退性故障发展曲线应用于趋势预测,并能预测数据的波动性;2)基于故障概率密度的性能衰退趋势预测模型,该模型基于可靠性参数与性能参数之间的关系,将同类设备的历史故障记录应用于故障特征参数的趋势预测,以提高预测精度。最后,基于本文研究成果开发了燃气轮机智能故障管理系统,应用该系统开展了两项案例研究:1)针对突发性故障的分析。该案例中智能故障管理系统可以迅速监测到微小的压气机叶片击伤,及时避免故障危害扩大;2)针对衰退性故障的分析。该案例中智能故障管理系统可以根据衰退性故障的发展趋势,在线完成维护任务排程,相较于定时维护,机组可以获得更佳的可用度与经济性。本文理论研究工作建立在与英国Cranfield University深度合作的基础上,方法验证与应用得到了中国石油西气东输管道公司的大力支持。
二、液压系统维护中的逻辑诊断技术及应用（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、液压系统维护中的逻辑诊断技术及应用（论文提纲范文）
（1）南水北调泵站故障类型与诊断研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究目的及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 故障诊断技术 |
| 1.2.2 故障树分析法 |
| 1.3 研究内容 |
| 第二章 南水北调一期泵站典型故障关联耦合体系 |
| 2.1 主机组 |
| 2.1.1 典型故障 |
| 2.1.2 故障原因分析 |
| 2.2 辅机系统 |
| 2.2.1 典型故障 |
| 2.2.2 故障原因分析 |
| 2.3 断流设施 |
| 2.3.1 典型故障 |
| 2.3.2 故障原因分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 南水北调一期泵站故障树的构建 |
| 3.1 故障树基础理论 |
| 3.2 故障树的建立步骤 |
| 3.3 主机组故障树构建 |
| 3.4 辅机系统故障树构建 |
| 3.5 断流设施故障树构建 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于故障树理论的定性定量分析 |
| 4.1 定性分析 |
| 4.1.1 最小割集的求法 |
| 4.1.2 最小割集求解意义 |
| 4.1.3 主机组故障树模型定性分析 |
| 4.1.4 辅机系统故障树模型定性分析 |
| 4.1.5 断流设施故障树模型定性分析 |
| 4.2 定量分析 |
| 4.2.1 顶事件失效概率 |
| 4.2.2 重要度分析 |
| 4.2.3 主机组故障树模型定量分析 |
| 4.2.4 辅机系统故障树模型定量分析 |
| 4.2.5 断流设施故障树模型定量分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 泵站故障分析系统的应用 |
| 5.1 泵站故障树计算机建模 |
| 5.1.1 泵站故障树建模步骤 |
| 5.1.2 泵站故障树模型 |
| 5.2 泵站故障树分析系统 |
| 5.2.1 泵站故障分析系统的总体架构 |
| 5.2.2 泵站故障分析系统功能模块设计 |
| 5.2.3 泵站故障分析系统界面设计 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 南水北调一期泵站工程故障实例应用 |
| 6.1 宝应站 |
| 6.1.1 历史故障 |
| 6.1.2 故障树的构建 |
| 6.1.3 定性定量分析 |
| 6.2 蔺家坝站 |
| 6.2.1 历史故障 |
| 6.2.2 故障树的构建 |
| 6.2.3 定性定量分析 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（2）海上浮式风机可靠性分析的FMECA和贝叶斯网络新方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 主要符号及缩略语 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 海上风机可靠性分析研究现状 |
| 1.2.1 可靠性分析方法概述 |
| 1.2.2 海上风机可靠性分析研究进展及现状 |
| 1.3 研究的不足 |
| 1.4 论文内容及架构 |
| 第二章 基于主客观信息混合的海上浮式风机FMECA方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 FMECA |
| 2.3 基于主观数据相对重要度的FMECA方法 |
| 2.3.1 基于主观数据相对重要度的FMECA方法建模 |
| 2.3.2 风险优先数不确定性量化模型 |
| 2.3.3 案例分析 |
| 2.4 基于客观数据的FMECA方法 |
| 2.4.1 海上浮式风机的客观故障风险评价指标体系 |
| 2.4.2 基于客观数据的FMECA方法建模 |
| 2.4.3 案例分析 |
| 2.5 基于主客观可靠性信息混合的FMECA方法 |
| 2.5.1 基于主客观可靠性信息混合的FMECA方法建模 |
| 2.5.2 面向FMECA全过程的CRPN不确定性建模 |
| 2.5.3 案例分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 海上浮式风机的权值FMECA方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 权值FMECA方法基础输入数据的基本框架 |
| 3.2.1 领域专家的遴选方法 |
| 3.2.2 主观专家经验数据的收集 |
| 3.3 固定权值FMECA方法 |
| 3.3.1 固定权值FMECA方法建模 |
| 3.3.2 案例分析 |
| 3.4 浮动权值FMECA方法 |
| 3.4.1 浮动权值FMECA建模 |
| 3.4.2 案例分析 |
| 3.5 海上浮式风机的关键故障行为及故障规避措施 |
| 3.5.1 关键故障行为 |
| 3.5.2 故障规避措施建议 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于故障数据近似的海上浮式风机可靠性分析的贝叶斯网络方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 贝叶斯网络 |
| 4.3 海上浮式风机可靠性分析的贝叶斯网络方法 |
| 4.3.1 基于故障树的贝叶斯网络模型的构建框架 |
| 4.3.2 海上浮式风机系统构型 |
| 4.3.3 海上浮式风机可靠性分析的贝叶斯网络模型 |
| 4.4 基于故障率近似的海上浮式风机可靠性分析的贝叶斯网络方法 |
| 4.4.1 海上浮式风机基本单元故障率的近似计算方法 |
| 4.4.2 案例分析 |
| 4.5 考虑前期故障的海上浮式风机可靠性分析的贝叶斯网络方法 |
| 4.5.1 考虑前期故障的海上浮式风机可靠性分析贝叶斯网络建模 |
| 4.5.2 案例分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 海上浮式风机可靠性分析的FMECA-BN方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 可靠性分析的FMECA-BN方法建模 |
| 5.3 故障行为识别方法 |
| 5.3.1 基于RPN的关键故障单元与故障行为识别 |
| 5.3.2 基于FMECA-BN的关键故障单元与故障行为识别方法 |
| 5.4 案例分析 |
| 5.4.1 基于FMECA-BN模型的海上浮式风机关键故障单元识别 |
| 5.4.2 基于FMECA-BN模型的海上浮式风机可靠度计算 |
| 5.4.3 基于收益期望模型的海上浮式风机的关键故障单元识别 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 附录1.故障模式风险评价指标相对重要度矩阵的一致性检验 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 |
（3）浅谈故障诊断法在轧机维护中的运用（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 轧机故障特殊性分析 |
| 1.1 故障点隐蔽 |
| 1.2 故障因果关系烦琐 |
| 1.3 故障影响因素特征 |
| 1.4 故障分散性 |
| 2 轧机故障诊断主要分类 |
| 2.1 轧机故障诊断 |
| 2.1.1 FFT故障诊断分析技术 |
| 2.1.2 故障分析技术 |
| 2.1.3 网络化检测诊断技术 |
| 2.2 轧辊轴承的监测 |
| 2.2.1 应用人工智能技术 |
| 2.2.2 应用远程诊断技术 |
| 2.2.3 应用动态检测技术 |
| 3 轧机故障诊断应用方法 |
| 4 轧机电子自动化诊断技术的优化措施 |
| 4.1 优化工艺流程 |
| 4.2 可编程逻辑控制器 |
| 4.3 轧线两级自动化控制 |
| 4.4 人机界面对连轧机设备的控制 |
| 4.5 调节自动化控制系统配置 |
| 5 维护轧机注意问题 |
| 5.1 构建维修监管轧机系统 |
| 5.2 培训维修方法 |
| 5.3 重视改造技术 |
| 5.4 轧机位置控制故障诊断 |
| 5.5 控制逻辑信号 |
| 5.6 油液变质检测 |
| 6 结语 |
（4）基于Digital Twin的数控机床预测性维护关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题的提出及意义 |
| 1.2 复杂设备预测性维护的研究现状 |
| 1.2.1 基于可靠性统计概率的方法 |
| 1.2.2 基于物理模型的方法 |
| 1.2.3 基于数据驱动的方法 |
| 1.3 Digital Twin及其关键技术的研究现状 |
| 1.3.1 Digital Twin的概念 |
| 1.3.2 Digital Twin的研究现状 |
| 1.3.3 机电设备建模的研究现状 |
| 1.3.4 机电设备场景感知的研究现状 |
| 1.4 本文主要工作 |
| 1.4.1 本文研究目标 |
| 1.4.2 本文研究内容 |
| 1.4.3 本文章节安排 |
| 第2章 基于Digital Twin的数控机床预测性维护体系结构 |
| 2.1 预测性维护体系结构制定思路 |
| 2.2 数控机床预测性维护需求及功能分析 |
| 2.2.1 数控机床系统分析 |
| 2.2.2 数控机床故障分析 |
| 2.2.3 数控机床预测性维护难点分析 |
| 2.2.4 数控机床Digital Twin功能分析 |
| 2.3 基于Digital Twin的预测性维护体系结构设计 |
| 2.4 基于Digital Twin的预测性维护方案制定 |
| 2.4.1 预测性维护层次结构模型构建 |
| 2.4.2 预测性维护层次判断矩阵构建 |
| 2.4.3 判断矩阵特征向量求解 |
| 2.4.4 预测性维护层次总排序 |
| 2.5 基于Digital Twin的预测性维护方案评价 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 数控机床Digital Twin模型构建方法 |
| 3.1 数控机床Digital Twin模型构建原则 |
| 3.1.1 面向对象的建模方法 |
| 3.1.2 多领域统一的建模方法 |
| 3.1.3 增量式的建模方法 |
| 3.2 数控机床Digital Twin机械模型构建 |
| 3.2.1 机械几何模型构建 |
| 3.2.2 机械多体运动学/动力学模型构建 |
| 3.2.3 机械性能衰减模型构建 |
| 3.3 数控机床Digital Twin电气模型构建 |
| 3.3.1 整流器电气模型构建 |
| 3.3.2 逆变器电气模型构建 |
| 3.3.3 伺服电机电气模型构建 |
| 3.4 数控机床Digital Twin控制模型构建 |
| 3.4.1 位置控制器和速度控制器 |
| 3.4.2 电流控制器和解耦控制器 |
| 3.4.3 Clark/Park正逆变换及整体模型 |
| 3.5 数控机床Digital Twin液压模型构建 |
| 3.6 数控机床Digital Twin多领域模型耦合 |
| 3.6.1 多领域建模要素分析 |
| 3.6.2 多领域模型耦合方法 |
| 3.7 数控机床Digital Twin精度验证与模型更新方法 |
| 3.7.1 数控机床Digital Twin模型精度验证方法 |
| 3.7.2 基于工况数据的数控机床Digital Twin更新方法 |
| 3.8 本章小结 |
| 第4章 数控机床Digital Twin场景感知方法 |
| 4.1 数控机床Digital Twin场景感知软硬件结构 |
| 4.2 数控机床Digital Twin场景数据获取与存储 |
| 4.2.1 数控机床场景数据分析 |
| 4.2.2 数控机床场景数据获取 |
| 4.2.3 数控机床场景数据分布式存储与运算 |
| 4.3 数控机床Digital Twin场景数据预处理 |
| 4.3.1 场景数据数值变换与缺失值补充 |
| 4.3.2 场景数据趋势项消除 |
| 4.3.3 场景数据平滑与降噪 |
| 4.3.4 场景数据属性编码与变换 |
| 4.4 数控机床Digital Twin场景数据特征提取 |
| 4.4.1 数控机床场景数据时域特征提取 |
| 4.4.2 数控机床场景数据频域特征提取 |
| 4.4.3 数控机床场景数据特征自动提取 |
| 4.5 数控机床Digital Twin场景数据特征选择 |
| 4.5.1 标准相关系数分析 |
| 4.5.2 基于T-test的特征值排序 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 Digital Twin模型与数据融合的预测性维护方法 |
| 5.1 基于Digital Twin的融合型预测性维护方案 |
| 5.1.1 基于滤波算法的模型与数据融合方法 |
| 5.1.2 基于迁移学习的模型与数据融合方法 |
| 5.2 基于Digital Twin的数据驱动算法构建 |
| 5.2.1 随机森林算法特点分析 |
| 5.2.2 长短期记忆网络算法特点分析 |
| 5.2.3 卷积神经网络算法特点分析 |
| 5.2.4 数据驱动算法选择 |
| 5.3 基于迁移学习的融合型预测性维护 |
| 5.4 基于滤波算法的融合型预测性维护 |
| 5.4.1 基于滤波算法的融合原理 |
| 5.4.2 基于滤波算法的融合方法流程 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 基于Digital Twin的数控机床预测性维护应用验证 |
| 6.1 方案制定与实验环境搭建 |
| 6.1.1 预测性维护方案制定 |
| 6.1.2 存储与运算平台搭建 |
| 6.2 基于Digital Twin的预测性维护方案验证 |
| 6.2.1 基于Digital Twin的刀具寿命预测 |
| 6.2.2 基于Digital Twin的主轴系统故障诊断 |
| 6.2.3 基于Digital Twin的进给系统故障诊断 |
| 6.3 预测性维护措施与结果评价 |
| 6.3.1 预测性维护措施 |
| 6.3.2 预测性维护效果评价 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 本文主要创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间撰写的论文专利及参与的项目 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 |
| 攻读博士学位期间申请的专利 |
| 攻读博士学位期间参与的科研项目 |
| 致谢 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（5）金属带锯床在线监测与故障诊断系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.3 目前存在的问题和解决方法 |
| 1.4 本课题主要研究内容 |
| 第二章 金属带锯床概述 |
| 2.1 金属带锯床简介 |
| 2.2 金属带锯床工作原理 |
| 2.3 金属带锯床常见故障 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 金属带锯床在线监测与故障诊断系统设计 |
| 3.1 系统硬件设计 |
| 3.1.1 系统总体设计 |
| 3.1.2 核心控制模块 |
| 3.1.3 无线通信模块 |
| 3.1.4 传感器模块设计 |
| 3.2 系统软件设计 |
| 3.2.1 短信发送程序设计 |
| 3.2.2 温度测量程序设计 |
| 3.2.3 转速测量程序设计 |
| 3.3 上位机监测系统设计 |
| 3.3.1 LabVIEW前面板设计 |
| 3.3.2 LabVIEW串行通信和数据处理模块设计 |
| 3.3.3 LabVIEW与 MATLAB通信模块设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于神经网络的金属带锯床智能故障诊断 |
| 4.1 智能故障诊断技术概述 |
| 4.2 神经网络 |
| 4.3 粒子群优化算法 |
| 4.3.1 标准粒子群算法 |
| 4.3.2 粒子群算法优化 |
| 4.4 优化粒子群算法改进BP神经网络 |
| 4.5 仿真分析 |
| 4.5.1 数据处理 |
| 4.5.2 神经网络结构及粒子群算法取值 |
| 4.5.3 金属带锯床故障诊断正确率分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 系统测试运行 |
| 5.1 下位机数据采集 |
| 5.1.1 金属带锯床转速测试 |
| 5.1.2 金属带锯床液压油温测试 |
| 5.1.3 金属带锯床水温测试 |
| 5.2 上位机监测系统 |
| 5.2.1 上位机监测测试 |
| 5.2.2 故障诊断测试 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间取得的科研成果 |
（6）FMECA和FTA在某型飞机起落架系统故障分析中的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 |
| 1.1.1 论文题目背景 |
| 1.1.2 研究目的和意义 |
| 1.2 FMECA和FTA分析技术国内外研究现状 |
| 1.2.1 FMECA的研究现状 |
| 1.2.2 FTA的研究现状 |
| 1.3 论文的主要内容 |
| 2 某型飞机起落架系统组成及工作原理 |
| 2.1 某型飞机起落架系统组成和工作原理 |
| 2.1.1 系统组成 |
| 2.1.2 工作原理 |
| 2.2 本章小结 |
| 3 FMECA方法在某型飞机起落架系统中的应用研究 |
| 3.1 FMECA方法概述 |
| 3.1.1 FMECA基本原理 |
| 3.1.2 FMECA基本方法的类型及应用 |
| 3.1.3 FMECA方法的相关名词术语 |
| 3.1.4 FMECA的任务和目的 |
| 3.1.5 FMECA分析过程 |
| 3.1.6 FMEA方法 |
| 3.1.7 CA方法 |
| 3.2 某型飞机前起落架系统故障统计分析 |
| 3.2.1 故障模式统计 |
| 3.2.2 故障数据统计分析 |
| 3.2.3 故障模式统计分析 |
| 3.3 某型飞机前起落架系统FMECA分析 |
| 3.3.1 某型飞机前起落架系统FMEA分析 |
| 3.3.2 某型飞机前起落架系统CA分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 模糊FMECA方法在某型飞机起落架系统中的应用研究 |
| 4.1 模糊FMECA方法 |
| 4.1.1 模糊综合评判方法 |
| 4.1.2 模糊综合评判步骤 |
| 4.2 层次分析法确定权重向量 |
| 4.2.1 层次分析法原理 |
| 4.2.2 层次分析法步骤 |
| 4.3 基于模糊FMECA方法的某型飞机前起落架系统风险评判 |
| 4.3.1 建立前起落架收放子系统模糊FMECA风险评判模型 |
| 4.3.2 基于模糊综合评判的故障模式CA模型研究 |
| 4.3.3 前轮转弯子系统模糊FMECA风险评判 |
| 4.3.4 减震缓冲及支撑子系统模糊FMECA风险评判 |
| 4.3.5 护板及护板收放子系统模糊FMECA风险评判 |
| 4.3.6 机轮及轮胎子系统模糊FMECA风险评判 |
| 4.3.7 前起落架系统整体风险评判 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 FTA方法在某型飞机起落架系统中的应用研究 |
| 5.1 FTA分析方法理论基础 |
| 5.1.1 FTA分析方法概述 |
| 5.1.2 FTA分析步骤 |
| 5.1.3 FTA定性分析 |
| 5.1.4 FTA定量分析 |
| 5.2 模糊理论基础 |
| 5.2.1 模糊数 |
| 5.2.2 模糊数归一化 |
| 5.2.3 模糊数运算法则 |
| 5.2.4 模糊数去模糊化 |
| 5.3 起落架系统FTA分析 |
| 5.3.1 定性分析 |
| 5.3.2 定量分析 |
| 5.4 维护措施建议 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间发表论文及科研成果 |
| 致谢 |
（7）飞机液压系统故障特性分析及故障诊断使用技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题的背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状综述 |
| 1.2.1 液压系统故障诊断技术的研究现状 |
| 1.2.2 液压系统故障诊断技术的发展趋势 |
| 1.3 研究内容及方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 2 ARJ21型飞机液压系统主要构成 |
| 2.1 液压系统概述 |
| 2.1.1 液压系统组成及工作原理 |
| 2.1.2 液压系统界面 |
| 2.2 事故树模型的建立 |
| 2.2.1 故障信息收集及分析 |
| 2.2.2 事故树模型的建立 |
| 2.3 基于事故树的安全性分析 |
| 2.3.1 事故树定性分析 |
| 2.3.2 事故树定量分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 液压系统安全隐患实时预警及处理方法研究 |
| 3.1 基于粗糙集理论的实时预警决策规则获取方法 |
| 3.1.1 规则获取的粗糙集理论 |
| 3.1.2 预警决策信息系统的建立方法 |
| 3.1.3 属性约简及规则获取算法 |
| 3.1.4 基于区分矩阵的属性约简算法 |
| 3.2 液压系统实时预警决策规则获取 |
| 3.2.1 初始预警决策信息系统的建立 |
| 3.2.2 离散化预警决策信息系统建立 |
| 3.2.3 决策信息系统的约简 |
| 3.2.4 实时预警规则获取 |
| 3.2.5 液压系统故障诊断规则的使用 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 液压系统故障特性分析 |
| 4.1 故障的特点 |
| 4.1.1 故障的渐进性 |
| 4.1.2 故障的隐蔽性 |
| 4.1.3 因果关系的复杂性 |
| 4.1.4 故障的随机性 |
| 4.2 故障的分类 |
| 4.2.1 按故障的不同特征分类 |
| 4.2.2 按故障产生的原因分类 |
| 4.3 影响液压系统附件可靠性的主要因素 |
| 4.3.1 压力脉冲 |
| 4.3.2 温度作用 |
| 4.3.3 震动荷载 |
| 4.3.4 冲击荷载 |
| 4.4 液压油油液污染度及其控制 |
| 4.4.1 造成液压油污染的原因 |
| 4.4.2 液压油污染的危害 |
| 4.4.3 液压油污染的控制 |
| 4.5 机务人员日常维护要求分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 模糊诊断理论及其应用 |
| 5.1 飞机液压系统故障的模糊性特征 |
| 5.2 模糊逻辑诊断方法的理论基础 |
| 5.2.1 模糊理论的发展 |
| 5.2.2 模糊集合的概念及其运算 |
| 5.2.3 模糊关系与模糊矩阵 |
| 5.3 模糊故障诊断模型 |
| 5.4 ARJ21型飞机液压起落架收放系统模糊故障诊断分析 |
| 5.4.1 诊断模型的建立 |
| 5.4.2 故障诊断实例 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（8）某型综合扫雷车液压系统虚拟维修训练系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.3 国内外研究现状与发展趋势 |
| 1.3.1 装备故障诊断 |
| 1.3.2 装备维修的现状与发展趋势 |
| 1.3.3 装备维修训练的发展现状与趋势 |
| 1.3.4 虚拟维修训练 |
| 1.4 研究内容 |
| 第二章 软件介绍与故障分类及检修 |
| 2.1 软件介绍 |
| 2.1.1 Unity3D |
| 2.1.2 3DS Max |
| 2.1.3 可编程逻辑控制器 |
| 2.2 故障分类与检修 |
| 2.2.1 液压系统原理分析 |
| 2.2.2 故障分类的原则 |
| 2.2.3 扫雷车的常见故障分析与检修 |
| 第三章 虚拟维修训练平台设计与实现 |
| 3.1 软件功能模块设计 |
| 3.1.1 主菜单场景 |
| 3.1.2 装备概述场景 |
| 3.1.3 结构组成场景 |
| 3.1.4 液压回路场景 |
| 3.1.5 整体拆装场景 |
| 3.1.6 查阅资料场景 |
| 3.1.7 维修训练场景 |
| 3.1.8 考核系统场景 |
| 3.1.9 作业模拟场景 |
| 3.1.10 部件维修场景 |
| 3.2 软件操作流程设计 |
| 3.2.1 训练流程设计 |
| 3.2.2 考核流程设计 |
| 3.3 虚拟维修训练数据开发 |
| 3.3.1 三维模型数据 |
| 3.3.2 三维液压回路数据 |
| 3.3.3 二维液压回路数据 |
| 3.3.4 故障诊断模型数据 |
| 3.3.5 3D book数据 |
| 3.4 软件功能技术实现 |
| 3.4.1 windows触摸屏技术实现 |
| 3.4.2 打开并操作外部程序技术实现 |
| 3.4.3 串口通信技术实现 |
| 3.4.4 摄像机动画技术实现 |
| 3.4.5 高光显示效果实现 |
| 第四章 半实物仿真训练操作终端设计与实现 |
| 4.1 上装操作控制器设计与实现 |
| 4.1.1 控制箱设计 |
| 4.1.2 控制面板设计 |
| 4.1.3 控制开关设计 |
| 4.1.4 主操纵盒控制软件 |
| 4.1.5 操作显示控制软件 |
| 4.1.6 通信协议设计与实现 |
| 4.2 升降模拟训练台设计与实现 |
| 第五章 沉浸/增强式操作终端设计与实现 |
| 5.1 部件拆装学习终端 |
| 5.1.1 部件拆装实习终端构成 |
| 5.1.2 虚拟手位姿控制模型 |
| 5.2 液压系统学习终端 |
| 5.2.1 基于AR技术的液压系统工作流程 |
| 5.2.2 基于AR技术的液压系统实现 |
| 第六章 总结和建议 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 建议 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
| 附录1 |
| 附录2 |
| 附录3 |
| 附录4 |
| 附录5 |
| 附录6 |
| 附录7 |
| 附录8 |
| 附录9 |
| 附录10 |
（9）基于数据挖掘的受电弓状态检修研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外车辆设备检修研究现状 |
| 1.2.1 国内外设备检修研究现状 |
| 1.2.2 国内外地铁车辆设备检修研究现状 |
| 1.3 论文研究的主要内容 |
| 第二章 受电弓结构原理与故障模式 |
| 2.1 受电弓结构与功能 |
| 2.1.1 受电弓的基本结构组成 |
| 2.1.2 受电弓结构功能分析 |
| 2.2 受电弓工作原理 |
| 2.2.1 电路控制原理 |
| 2.2.2 气路控制原理 |
| 2.3 受电弓故障模式 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于故障树和贝叶斯网络的受电弓可靠性分析 |
| 3.1 故障树分析 |
| 3.1.1 故障树的分析步骤 |
| 3.1.2 故障树术语和符号表达 |
| 3.1.3 故障树的搭建过程 |
| 3.1.4 故障树存在的不足 |
| 3.2 贝叶斯网络 |
| 3.2.1 贝叶斯网络原理 |
| 3.2.2 贝叶斯网络的优点 |
| 3.3 故障树分析向贝叶斯网络的转化 |
| 3.3.1 逻辑关系的转化 |
| 3.3.2 基于故障树法分析法的贝叶斯网络模型的建立 |
| 3.4 基于故障树和贝叶斯网络的受电弓可靠性分析 |
| 3.4.1 受电弓故障树的搭建 |
| 3.4.2 贝叶斯网络模型的建立 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于主成分分析和概率神经网络的受电弓状态检修 |
| 4.1 主成分分析法 |
| 4.1.1 主成分分析法基本思想 |
| 4.1.2 主成分分析法数学模型 |
| 4.1.3 累计贡献率 |
| 4.2 概率神经网络 |
| 4.2.1 概率神经网络模式识别机理 |
| 4.2.2 概率神经网络模型 |
| 4.2.3 概率神经网络算法学习 |
| 4.2.4 概率神经网络特点 |
| 4.3 基于主成分分析和概率神经网络的受电弓故障诊断研究 |
| 4.3.1 基于主成分分析的受电弓状态数据预处理 |
| 4.3.2 基于概率神经网络的受电弓故障诊断 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 地铁车辆受电弓检修策略优化 |
| 5.1 地铁车辆检修策略优化的主要依据及方法 |
| 5.2 受电弓的检修策略维护建议 |
| 5.2.1 受电弓机械设备故障维修建议 |
| 5.2.2 受电弓气路设备故障维修建议 |
| 5.2.3 受电弓电路设备故障维修建议 |
| 5.2.4 受电弓其他部件维修建议 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及取得的相关科研成果 |
| 致谢 |
（10）燃气轮机智能故障管理理论及方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 主要符号说明 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 行业背景 |
| 1.1.2 技术背景 |
| 1.1.3 燃气轮机故障管理现状 |
| 1.1.4 小结 |
| 1.2 研究发展历程和现状 |
| 1.2.1 故障特征分析研究历史及现状 |
| 1.2.2 故障状态评估研究历史及现状 |
| 1.2.3 故障趋势预测研究历史及现状 |
| 1.2.4 故障管理系统研究历史及现状 |
| 1.2.5 小结 |
| 1.3 本文主要工作及结构 |
| 第二章 燃气轮机总体性能测试及仿真研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 燃气轮机总体性能测试 |
| 2.2.1 总体性能测试系统介绍 |
| 2.2.2 测试内容及步骤 |
| 2.3 燃气轮机总体性能仿真模型 |
| 2.3.1 工质热物理性质 |
| 2.3.2 部件模型 |
| 2.3.3 部件特性的修正方法 |
| 2.3.4 系统参数匹配 |
| 2.3.5 性能仿真模型验证 |
| 2.4 燃气轮机传感器数据调和 |
| 2.4.1 数据调和原理与功能 |
| 2.4.2 建模 |
| 2.4.3 方法评估与对比研究 |
| 2.5 燃气轮机传感器故障诊断 |
| 2.5.1 D-S证据理论 |
| 2.5.2 面向测量偏差的传感器故障诊断方法 |
| 2.5.3 方法评估与对比研究 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 燃气轮机故障特征分析研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 以可靠性为中心的维修 |
| 3.2.1 RCM的发展历史 |
| 3.2.2 RCM的核心思想与基本原理 |
| 3.3 故障模式与影响分析 |
| 3.3.1 故障管理中的FMEA |
| 3.3.2 故障特征评价准则 |
| 3.3.3 应用实例 |
| 3.4 维护方式逻辑决断 |
| 3.4.1 逻辑决断图 |
| 3.4.2 基于知识库的维护逻辑决断模型 |
| 3.4.3 应用实例 |
| 3.5 动态以可靠性为中心的维护 |
| 3.5.1 DRCM核心思想 |
| 3.5.2 一种简化的DRCM分析方法 |
| 3.5.3 应用实例 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 燃气轮机故障状态评估研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 燃气轮机气路故障分析 |
| 4.3 基于模型的燃气轮机气路故障诊断 |
| 4.3.1 衰退对部件及系统性能的影响 |
| 4.3.2 基于模型故障诊断的原理 |
| 4.3.3 常见的智能算法 |
| 4.3.4 基于SA-PSO混合算法的燃气轮机诊断方法 |
| 4.3.5 方法评估与对比研究 |
| 4.4 基于数据的燃气轮机气路故障诊断 |
| 4.4.1 支持向量机 |
| 4.4.2 一种基于支持向量机的气路故障诊断框架 |
| 4.4.3 方法评估与对比研究 |
| 4.5 基于工作状态的高温叶片损伤评估研究 |
| 4.5.1 一种综合故障损伤评估框架 |
| 4.5.2 方法验证与应用 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 燃气轮机故障趋势预测研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 一种基于马尔可夫过程与关联分析的灰色预测模型 |
| 5.2.1 建模 |
| 5.2.2 方法评估与对比研究 |
| 5.3 一种基于故障概率密度的性能衰退趋势预测模型 |
| 5.3.1 故障概率密度分布获取 |
| 5.3.2 建模 |
| 5.3.3 方法评估与对比研究 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 燃气轮机智能故障管理应用案例 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 燃气轮机智能故障管理系统 |
| 6.3 突发性故障评估应用实例 |
| 6.3.1 问题描述 |
| 6.3.2 故障管理系统分析过程及结果 |
| 6.4 衰退性故障维护任务排程应用实例 |
| 6.4.1 问题描述 |
| 6.4.2 故障管理系统分析过程及结果 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 结论及展望 |
| 7.1 主要工作与结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间已发表或录用的论文及科研成果 |
四、液压系统维护中的逻辑诊断技术及应用（论文参考文献）
- [1]南水北调泵站故障类型与诊断研究[D]. 张锐. 扬州大学, 2021(08)
- [2]海上浮式风机可靠性分析的FMECA和贝叶斯网络新方法[D]. 李贺. 电子科技大学, 2021(01)
- [3]浅谈故障诊断法在轧机维护中的运用[J]. 艾章荣. 中国新技术新产品, 2020(22)
- [4]基于Digital Twin的数控机床预测性维护关键技术研究[D]. 骆伟超. 山东大学, 2020(01)
- [5]金属带锯床在线监测与故障诊断系统研究[D]. 刘腾发. 河北大学, 2020(08)
- [6]FMECA和FTA在某型飞机起落架系统故障分析中的应用研究[D]. 邵维贵. 西华大学, 2019(02)
- [7]飞机液压系统故障特性分析及故障诊断使用技术研究[D]. 寇旭. 西安科技大学, 2018(01)
- [8]某型综合扫雷车液压系统虚拟维修训练系统设计与实现[D]. 王国新. 国防科技大学, 2018(02)
- [9]基于数据挖掘的受电弓状态检修研究[D]. 王宇. 上海工程技术大学, 2017(03)
- [10]燃气轮机智能故障管理理论及方法研究[D]. 周登极. 上海交通大学, 2016(03)