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《飞机故障诊断技术》是民用航空维修领域的一门理论性和实践性都很强的专业课程。为了让学生能够更好掌握飞机故障诊断与状态监控的基本理论和基本方法,更好的培养学生的实践能力、动手能力和分析解决工程实际问题的能力,文章结合教学实践,从课程教学的各个环节探讨了提高教学质量的途径。 相似文献
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胡春平 《学位与研究生教育》2016,(9):56-60
介绍了吉林大学近年来全面建设和优化学术学位研究生课程体系的思路和做法。吉林大学打造了一批具有自身学科特色的、与国际接轨的高水平研究生核心课程,优化了课程结构;以核心课程为引领,推进“教、考”全面建设;强化实施体系,完善评价监控,取得了较好的效果。 相似文献
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伴随着我国国民经济的快速发展和科技进步,机械行业的企业和相关专家急需掌握当前大型、自动化装备及生产线的状态监测与故障诊断新技术。然而通过大量调研表明,《状态监测与故障诊断技术》虽然在机械工程学科的大学本科教育中占据重要地位,但我国目前的学科体系中对这方面的建设尚存在诸多不足,本文结合所在学校和所在行业的特点,分析了课程建设和教学过程中的主要问题,提出了相应的解决思路。 相似文献
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在我校教材建设委员会 ,校、系学术委员会和学校有关部门的关怀、推动和帮助下 ,我们编著了《计算机应用系统的故障诊断与可靠性技术基础》一书。教育部高教司和计算机课程教学指导委员会把它列入我国“面向２１世纪课程教材”出版计划 ,由高等教育出版社于１９９９年１２月出版。该书出版以来 ,已先后三次作为我校相关课程的研究生教材 ,获得了学员的广泛好评 ,对推动课程建设 ,提高课程教学质量 ,发挥了重要作用。与此同时 ,国内许多兄弟院校也纷纷采用它作为研究生教材。为了让同行和读者更好地了解和使用这本书 ,以便更好地发挥它的效益… 相似文献
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以华盛顿大学为例，对其研究生课程审查的内涵、组织部门及实施过程进行了系统分析，总结其研究生课程审查的主要特点，即专业化的审查机构、严格的审查过程、多元的审查主体、翔实的审查材料、持续的审查活动。华盛顿大学建立了一套完善的研究生课程审查制度，对研究生学位项目及其课程体系实施系统、持续的评估与审查，对我国高校研究生课程建设具有重要参考价值。 相似文献
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课程建设对保证研究生培养质量至关重要.在对湖南科技大学研究生课程建设现状分析的基础上,明确了建设的目标.通过整体优化研究生课程体系、强化课程教学、严格课程管理、重视教学监督、提升师资队伍水平等方面的建设与改革实践,构建了主动服务社会需求的课程体系,提出了"四导三化五环联动"的课程模式. 相似文献
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Study on Long-Distance Distributed Machine Condition Monitoring and Fault Diagnosis System 总被引：1，自引：0，他引：1
ＳｔｕｄｙｏｎＬｏｎｇ－ＤｉｓｔａｎｃｅＤｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄＭａｃｈｉｎｅＣｏｎｄｉｔｉｏｎＭｏｎｉｔｏｒｉｎｇａｎｄＦａｕｌｔＤｉａｇｎｏｓｉｓＳｙｓｔｅｍＪｉａＭｉｎｐｉｎｇ（贾民平）ＺｈｏｎｇＢｉｎｇｌｉｎ（钟秉林）（Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔｏ... 相似文献
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张娜 《新疆教育学院学报》2006,22(4):106-109
针对一类非线性系统给出一种基于学习方法的突变故障诊断方法,这种方法的思想是通过在线逼近器(诸如神经网络、模糊逻辑网络等)的自适应学习估计故障的大小。设计了一个观测器,以此来检测、辨识和诊断一类非线性系统动态系统的故障。从理论上,给出了故障检测的鲁棒性分析和敏感性分析,最后给出了检测时间上界。 相似文献
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利用单片机控制技术、A／D转换技术及数字滤波技术,对风机故障诊断监测系统的软件部分进行了设计。系统实现了对信号时域指标的计算和实时在线监测,使系统的抗干扰能力和准确性等方面有了很大的提高,达到风机设备故障诊断监测的目的。 相似文献
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液压挖掘机故障诊断专家系统的设计 总被引：1，自引：0，他引：1
近年来,为了满足复杂系统的诊断要求,诊断技术已开始进入一个新的阶段,即智能化诊断阶段。这是一种基于专家知识和人工智能技术的诊断方法。通过专家系统和神经网络两种方法对故障诊断进行了研究。应用人工智能理论,开发了液压挖掘机的故障诊断专家系统。对液压挖掘机的故障原理进行了全面的分析,建立了故障知识库,实现了实时状态监测和故障诊断。 相似文献
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Feature extraction from vibration signals has been investigated extensively over the past decades as a key issue in machine condition monitoring and fault diagnosis. Most existing methods, however, assume a linear model of the underlying dynamics. In this study, the feasibility of devoting nonlinear dynamic parameters to characterizing bearing vibrations is studied. Firstly, fuzzy sample entropy （FSampEn） is formulated by defining a fuzzy membership function with clear physical meaning. Secondly, inspired by the multiscale sample entropy （multiscale SampEn） which is originally proposed to quantify the complexity of physiological time series, we placed approximate entropy （ApEn）, fuzzy approximate entropy （FApEn） and the proposed FSampEn into the same multiscale framework. This led to the developments of multiscale ApEn, multiscale FApEn and multiscale FSampEn. Finally, all four multiscale entropies along with their single-scale counterparts were employed to extract discriminating features from bearing vibration signals, and their classification performance was evaluated using support vector machines （SVMs） Experimental results demonstrated that all four multiscale entropies outperformed single-scale ones, whilst multiscale FSampEn was superior to other multiscale methods, especially when analyzed signals were contaminated by heavy noise. Comparisons with statistical features in time domain also support the use ofmultiscale FSampEn. 相似文献
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吴强 《武汉工程职业技术学院学报》2020,(1):1-5
在增程器失火-不对中耦合故障下,通过多工况下虚拟样机仿真,对不对中故障的故障诊断特征的变化规律展开了研究。借助虚拟样机平台搭建了某款增程器虚拟样机刚柔混合模型;对已经探索得到的不对中故障诊断特征,在多转速、多失火状态工况下,研究耦合故障下不对中故障特征变化规律;对耦合故障下的增程器转子系统进行动力学分析,结合机理研究,对不对中故障诊断特征的变化进行了原理分析;由此得到耦合故障工况下不对中故障诊断特征变化规律。 相似文献
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为了提高南京某所某型雷达伺服系统故障诊断准确率,考虑到传统故障诊断算法的局限性,提出一种基于 Stacking 集成算法的雷达伺服系统故障诊断方法。针对某所某型雷达伺服系统的历史监测数据,首先采用孤立森林算法识别异常样本|然后基于原始数据构造出新的特征,使用卡方检验进行特征选择,并使用SMOTE 算法解决样本不平衡问题|最后,通过建立一种新颖、准确的基于 XGBoost、随机森林和 BP 神经网络的Stacking 集成模型进行故障诊断。实验结果表明,该方法在测试集上的诊断准确率达到了 96.2%,比传统方法诊断准确率提高了 1.8%,证明该方法能够很好地完成雷达伺服系统故障诊断任务。 相似文献
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Batch process monitoring based on multilevel ICA-PCA 总被引：1，自引：0，他引：1
In this paper, we describe a new batch process monitoring method based on multilevel independent component analysis and principal component analysis （MLICA-PCA）. Unlike the conventional multi-way principal component analysis （MPCA） method, MLICA-PCA provides a separated interpretation for multilevel batch process data. Batch process data are partitioned into two levels： the within-batch level and the between-batch level. In each level, the Gaussian and non-Gaussian components of process information can be separately extracted.I^2 T^2 and SPE statistics are individually built and monitored. The new method facilitates fault diagnosis. Since the two variation levels are decomposed, the variables responsible for faults in each level can be identified and interpreted more easily. A case study of the Dupont benchmark process showed that the proposed method was more efficient and interpretable in fault detection and diagnosis, compared to the alternative batch process monitoring method. 相似文献