一、远程协作故障诊断系统的设计及实现（论文文献综述）
于芳乾,赵静,张刘洋[1]（2021）在《基于小波变换的化工机械设备故障远程协作诊断系统》文中指出传统化工机械设备故障远程协作诊断系统在进行故障诊断时,存在自适应性较差,故障可靠性检测能力较弱等问题。为此,提出基于小波变换的化工机械设备故障远程协作诊断系统。采用传感器进行化工机械设备故障远程协作诊断的数据采集,构建机械故障诊断的神经网络交互模型。利用化工机械设备故障远程协作参数分析方法,进行化工机械设备故障远程协作参数控制,采用多维小波分解方法对化工机械设备的有限故障数据进行分解,结合集成信息处理和硬件集成设计,实现化工机械设备故障远程协作诊断系统的开发设计。实验结果表明,设计的化工机械设备故障远程协作诊断系统自适应性较好,故障可靠性检测能力较强。
张炜[2]（2020）在《大型水泵机组振动信号处理与综合评价方法研究与实现》文中研究说明目前,大型泵站主要采用故障检修与定期检修相结合的维修方式,实现对泵站的安全运行管理。许多泵站已经增设了状态监测系统,然而主要以状态监测为主,部分系统提供了状态评价和故障诊断软件功能,但实际应用效果远未达到预期效果。其主要原因包括:水泵机组的状态量成分复杂,状态特征提取难;影响水泵机组状态的因素多,难以建立精确的状态评价模型等。为提高大型泵站的运行管理水平,结合南水北调泵站群运行管理的需要,针对目前状态监测和分析评价系统的关键问题,开展了大型水泵机组振动信号处理与综合评价方法研究,重点进行了水泵机组振动信号滤波与特征提取、水泵机组振动趋势预测、以及基于综合扣分法的水泵机组状态评价方法研究。在此基础上开发了状态特征提取和状态综合评价软件,已应用于南水北调泵站群远程状态监测与协作诊断系统中。该研究同样适用于其他的大型调水工程和各种大型泵站。首先介绍了目前泵站的智能化发展趋势以及水泵机组状态预测、状态评价、以及状态检修技术的国内外发展现状。第二章根据南水北调泵站群运行管理的需求,在实验室已有研究的基础上,提出了课题的研究目标,介绍了研究方法和软件方案。第三章针对水泵机组振动信号中包含了大量能够表征引起振动原因的特征信息,但是振动信号总是受干扰严重的情况,开展了多种水泵机组振动信号特征提取方法比较和选择研究。首先分别编程实现巴特沃斯、汉宁窗的FIR、谐波小波等滤波器对现场采集的水泵机组振动信号的滤波,分析比较滤波效果,发现谐波小波对于指定频段的振动信号滤波更彻底且滤波前后零相移。接着,提出了谐波小波滤波后基于振动信号95%的置信区间进行时域特征提取以及基于频谱分析进行频域特征提取的方法,实例验证表明该方法提取的时、频域特征值相比于传统特征提取方法精确度更高。最后,研究了采用滑动窗口的方法实现了对水泵机组振动信号时、频域特征值的历史趋势特征提取。第四章针对影响水泵机组振动及其发展的因素多且复杂,常用预测模型往往只适用于某一类型趋势预测,算法适应性差、预测精度不高等问题,开展了水泵机组振动趋势预测方法研究。对ARIMA模型、复合预测模型、与基于深度学习的循环神经网络模型分别进行了理论分析与编程进行算法验证。经过对三种模型的预测效果分析与比较,采用循环神经网络模型预测水泵机组振动趋势,能够自适应水泵机组振动信号的趋势变化,比其他两种模型的预测精度更高。第五章针对目前通常采用分类状态参数进行水泵机组状态评价,不能综合考虑多种状态参数对状态的影响,开展了基于综合扣分法的水泵机组状态评价方法研究。首先对电机与水泵进行部件划分,确定能够反映每一个部件的状态量作为评价指标点。然后依据运行规程与健康样本特征统计确定各个指标点的评分标准,制定了部件状态的评价规则。在对部件综合评价的基础上再进行设备的状态评价。该方法能够综合考虑每一个评价指标对机组的影响。实际泵站应用效果表明,该评价模型能够客观反映电机与水泵的健康状态,并且在状态异常时可以反向回溯异常状态量的变化过程。第六章介绍了基于云服务器的水泵机组远程状态监测系统的开发方法,并详细介绍了水泵机组振动分析模块、历史数据分析模块、趋势预测模块以及综合评价模块的软件开发与实现过程。开发的软件模块已经应用到水泵机组远程状态监测与协作诊断系统中,可以在线实现机组的振动信号分析、历史数据分析、趋势预测以及综合状态评价,效果良好。
刘森,张书维,侯玉洁[3]（2020）在《3D打印技术专业“三教”改革探索》文中研究表明根据国家对职业教育深化改革的最新要求,解读当前"三教"改革对于职教教育紧迫性和必要性,本文以3D打印技术专业为切入点,深层次分析3D打印技术专业在教师、教材、教法（"三教"）改革时所面临的实际问题,并对"三教"改革的一些具体方案可行性和实际效果进行了探讨。
邢丹君[4]（2018）在《水泵机组状态评价与参数预测方法的研究与实现》文中研究表明大型泵站担负着防洪、抗旱、调水等重要任务,因泵站机组故障或事故停机而导致供水中断将造成重大的经济损失和严重的社会影响。因而,对泵站机组的运行监控、状态监测以及检修方式提出了更高的要求。相比于传统的故障检修和定期检修,状态检修具有提高设备安全性、减少维修时间和维修费用、提高设备寿命等优点。在泵站开展状态检修的关键是要及时客观地评价水泵机组的状态,预测设备的关键参数的变化趋势,以便及时给出合理的维修建议。为此,结合南水北调东线工程江苏段泵站运行维护的需求,开展了泵站机组状态监测与远程协作诊断系统的研究。本文侧重介绍了水泵机组的状态综合评价与参数预测分析两方面的研究,包括基于可拓综合评价法的水泵机组的状态评价和基于多算法的水泵机组参数的预测分析。第一章介绍了泵站机组状态检修、状态预测、状态监测诊断以及综合评价技术的国内外研究现状及发展趋势。第二章结合南水北调东线工程江苏段的泵站机组运行、维护和管理需求,分析了泵站机组状态监测分析与远程协作诊断系统的功能需求,给出了系统的体系结构、硬件组成和软件组成。第三章详细介绍了基于可拓综合评价法的水泵机组综合评价方法。首先介绍了可拓综合评价法的基本原理及数学模型;然后介绍了南水北调水泵机组设备评价依据、评价设备部件划分以及评价参数选取方法;接着运用层次分析法和熵权法计算水泵机组评价参数的综合权重;最后,运用Matlab仿真验证了水泵机组的可拓综合评价方法。第四章分别详细介绍了基于灰色GM（1,1）预测模型和BP神经网络预测模型的水泵机组状态参数的预测方法。首先介绍了 GM（1,1）的概念和数学模型以及BP神经网络预测的基本原理,再用GM（1,1）预测模型和BP神经网络预测模型来预测分析水泵机组状态量的变化趋势,并通过Matlab仿真验证了参数预测算法。第五章介绍了综合使用Eclipse、Mysql、Matlab、Tomcat、navicat等软件设计开发水泵机组远程状态评价与状态参数预测分析的功能模块,实现水泵机组的可拓综合评价功能,以及预测水泵机组的振动量和温度量的变化趋势。
郑茂宽[5]（2018）在《智能产品服务生态系统理论与方法研究》文中研究表明随着20世纪末以来世界范围内制造业服务化的深刻变革,基于产品与服务相结合的新型产业模式,成为制造型企业新的利润和价值增长点。传统以生产制造为核心的企业运营模式,逐渐被以面向客户提供集成化的服务与解决方案的运营模式所取代。同时,随着数字化、网络化、智能化技术的崛起,世界正处在通向新的创新与变革时代的门口,推动价值链由基于产品的模式向基于智能化产品和服务的模式转变。同时,生态战略已经成为当前创新型企业构建全兴竞争格局的新思路,通过生态开放、资源共享、价值共创等社会化方式打破企业边界,推动各类商业要素的整合与重构。随着当前制造型企业服务化转型、智能互联技术的提升、企业生态战略的实施,各个领域都在朝着打造智能产品服务生态系统（Smart Product Service Ecosystem,SPSE）的方向发展,然而当前学术界还未形成系统化的理论支撑。因此,本文围绕智能产品服务生态系统的关键核心问题展开理论体系的构建和方法研究,主要研究内容包括:（1）智能产品服务生态系统理论框架。通过广泛收集、整理和分析国内外有关文献,基于对智能化、生态化、服务化等发展趋势的分析,构建了智能产品服务生态系统总体框架:提出了智能产品服务生态系统的基础定义;分析了智能产品服务生态系统的智能、生态、服务三大特征;提出了智能产品服务生态系统六面体构成要素模型,包括智能技术、用户体验、商业模式、市场定位、关联关系及联接交互;进一步分析了智能产品服务生态系统六大要素与三大特征之间的映射矩阵,以及系统要素之间的交互逻辑关系;提出了包括需求分析、系统解析、系统设计、服务交付等环节的智能产品服务生态系统研究技术路线图,为企业向智能产品服务生态系统转型提供了理论依据和指导。（2）智能产品服务生态系统需求分析。从智能产品服务生态系统的运行边界分析入手,研究了业务范畴横向、纵向拓展以及生态价值识别的相关方法;基于对客户需求静态结构和动态结构两个方面特征的分析,开发了基于模糊认知图（Fuzzy Cognitive Mapping,FCM）的客户隐性需求挖掘方法和基于自回归积分移动平均模型（Autoregressive Integrated Moving Average Model,ARIMA）的客户动态需求预测方法。（3）智能产品服务生态系统解析。解析智能产品服务生态系统的内部运行机制,应用生态化可生存系统模型（Eco-Viable System Model,EVSM）对系统结构进行层次拓扑分析,基于耗散结构理论、Type 2模糊集生态位理论等研究了SPSE的平衡态发展过程,提出了智能产品服务生态系统稳健性的抵抗力和恢复力双维度评估方法,以及增强系统稳健性的冗余机制,研究了基于涌现理论的智能产品服务生态系统价值增值模型。（4）智能产品服务生态系统设计。构建了智能产品服务生态系统总体设计流程,开发了基于模糊关联聚类方法的智能产品/功能层次聚类方法,开发了基于服务蓝图、业务流程建模与标注（Business Process Modeling Notation,BPMN）等多方法融合的智能服务流程配置模型,并提出了基于价值网络分析（Value Network Analysis,VNA）的智能产品服务生态系统价值交互与基于价值传递矩阵的价值平衡理论。（5）智能产品服务生态系统交付。基于智能生态产品服务交付体系架构的研究,从宏观、中观、微观及战略、战术、执行两个维度出发,构建了智能产品服务生态系统的能力层次模型,开发了智能产品服务资源虚拟化方法,分析了智能产品服务交付的产品互联协同、服务业务协同、服务组织协同、生态价值协同等四个层次的协同化过程,以及线上线下相结合的服务交付渠道,开发了基于动态资源池的服务资源共享配置方法。通过智能家居和智能网联汽车服务生态系统两个应用示例对以上理论研究内容进行了验证,结果表明了本论文所提出方法和技术的可行性和有效性。智能产品服务生态系统理论体系、技术方法与相关解决方案的研究,源于工业界实际需求,也将会对企业向服务化、网络化、智能化、生态化转型提供一定的理论指导与借鉴。
肖龙[6]（2016）在《可视化协同建模技术及平台研制》文中指出飞机安全是民航运营中首要关注的主题。飞机的复杂性、恶劣的工作环境以及多样的安全威胁因素和故障原因,给飞机故障诊断带来了新的困扰,增加了航空公司的成本,甚至可能带来严重后果。为了解决以上的问题,本文通过分析故障诊断的特点,结合计算机技术,研究了可视化协同诊断技术,并在此基础上,定义了可视化协同环境,构建出可视化协同诊断平台框架,能够直观快捷地完成故障诊断功能。首先,介绍了可视化技术和方法,研究了构成协同环境的要素,介绍了实现可视化协同诊断环境的底层技术和途径。其次,在分析基于角色的协同模型和基于Multi-Agent的协同模型的基础上,通过定义协作元和协作体,提出了基于协作元和协作体的混合协同诊断可视化模型,并且深入研究和阐述了诊断行为可视化、协作策略生成可视化、协同诊断进程可视化等内容。在混合协作诊断可视化模型中,对于协作图、顺序图、活动图向Petri网的转化问题进行探索性的研究。然后,本文研究了基于故障树的故障分解和任务分解;进而,应用离散萤火虫算法到任务分配和任务调度问题中,提高了效率。最后,根据以上提出的理论和方法,构建出了基于C/S和B/S架构的可视化协同诊断平台框架,说明了故障诊断问题可以更有效率地解决,提高了飞机的使用率,在一定程度上也提高了飞机的安全性和降低了民航的运营成本。
张祺[7]（2016）在《泵站机组状态评价与故障分析方法研究及软件开发》文中研究说明目前,大型泵站主要是依靠计算机监控系统实现对泵站机组运行状况的监测,但由于监测范围小,且缺乏有经验的运行管理人员定期对泵站进行科学合理地综合评价和故障诊断,因此,为保证泵站机组经济、安全的运行,提升泵站机组运行和综合管理的水平,本文开展了泵站机组状态评价与故障分析方法两方面研究,并结合南水北调东线工程管理的需要,开发了一个泵站群机组状态监测分析与远程协作诊断系统的原型,能够实现泵站机组设备的远程状态监测、基于模糊层次综合评价方法的主电机与主水泵的状态评价,以及基于多算法融合的“人-机协作”故障诊断。首先介绍了泵站机组状态监测分析与故障诊断技术的国内外研究现状及发展趋势,然后结合南水北调东线工程运行管理的需要,给出了泵站群机组状态监测分析与远程协作诊断的系统方案,包括系统功能、体系结构、硬件组成和软件结构。最后简要介绍了研究过程中使用的实验平台。第三章介绍了泵站机组状态模糊层次综合评价方法。首先简单介绍了模糊层次综合评价的基本原理。然后以泵站的主电机和主水泵为研究对象,基于模糊层次综合评价方法,分别建立了综合评价、振动评价、电气评价、温度评价、点检评价、运行评价、运行效率评价的模型；接着以南水北调洪泽站的主电机和主水泵的运行规定要求为依据,结合泵站运行规程,综合利用VisualStudio、SQL、MATLAB、MSChart等软件实现了综合评价界面、各分项评价界面、综合评价数据录入界面、权重修改界面设计及数据库管理。最后对开发的软件进行了测试,先对主电机和主水泵进行振动评价、电气评价、温度评价、点检评价、运行评价、运行效率评价,再利用6项评价结果进行模糊层次综合评价。测试表明,研制的泵站机组状态综合评价软件能较好地实现对主电机和主水泵的模糊综合评价。第四章重点介绍了多算法融合的“人-机协作”诊断算法,该算法先利用BP神经网络方法、模糊运算方法进行故障诊断,得出初步诊断结果,再利用“人-机交互”的方式识别时域波形、轴心轨迹等信息,最终专家系统进行推理,得出初步诊断报告。首先介绍了BP神经网络故障诊断模块、模糊运算故障诊断模块、基于多规则的专家系统的故障诊断模块和多算法融合的“人-机协作”故障诊断模块,然后综合运用Labwindows/CVI、Visual Studio、 ASP.NET, MATLAB等软件开发了BP神经网络故障诊断软件、模糊运算故障诊断软件,人工轨迹识别软件和多算法融合的故障诊断软件。最后对开发的软件进行了实验测试,实验表明,研制的基于多算法融合的“人-机协作”诊断软件能较好的实现初步诊断。
朱正伟,唐鸿儒[8]（2015）在《南水北调东线泵站状态监测和协作故障诊断研究》文中指出针对南水北调东线泵站工程需要长时间运行、安全要求高等特点,对泵站机电设备运行维护和故障诊断模式进行研究。提出泵站设备状态监测和远程协作故障诊断的故障征兆获取、"人-机协作"诊断、故障诊断知识库构建、远程专家诊断的研究方案,确定故障诊断流程及判别方法,明确系统设备健康状态评价、故障准确定位、设备计划检修等功能,从而实现泵站机电设备预测性维修的目标。
崔海斌,邓志渊,王哲[9]（2015）在《多Agent在装备远程故障诊断系统中的应用》文中认为基于建立基层装备故障诊断模型并为装备故障诊断的发展打下理论前瞻的目的。本文通过对多Agent技术的理论分析,模型建立和实验论证,结合多Agent之间的交互和协助的实际情况,论证了多Agent技术在基层装备故障诊断中的应用价值,为基层故障诊断技术的建设打下了理论前瞻。
张国辉,陈建明,谢小鹏[10]（2010）在《远程故障诊断系统重构技术研究》文中研究说明给出可重构远程协作诊断系统的定义,描述远程协作诊断系统的体系结构。分析复杂诊断任务的分解与执行过程,相应地得到了远程协作诊断系统的重构模式,并论述远程协作诊断系统的重构与运行层次。最后给出远程故障诊断系统重构技术的应用实例,结果表明远程故障诊断系统重构技术的有效性。
二、远程协作故障诊断系统的设计及实现（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、远程协作故障诊断系统的设计及实现（论文提纲范文）
（1）基于小波变换的化工机械设备故障远程协作诊断系统（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 系统总体设计构架和功能组件分析 |
| 1.1 故障诊断系统总体设计构架 |
| 1.2 系统功能结构组件分析 |
| 2 故障诊断算法 |
| 3 系统开发实现 |
| 4 实验测试 |
| 5 结语 |
（2）大型水泵机组振动信号处理与综合评价方法研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 一、绪论 |
| 1.1 研究目的与意义 |
| 1.2 研究现状及发展趋势 |
| 1.2.1 泵站智能化 |
| 1.2.2 水泵机组状态预测技术 |
| 1.2.3 水泵机组状态评价技术 |
| 1.2.4 水泵机组状态检修技术 |
| 1.3 本文的研究内容和主要工作 |
| 二、大型水泵机组振动信号处理与综合评价研究方案 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 研究路线 |
| 2.3 技术方案 |
| 三、水泵机组的振动信号处理与特征提取 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 振动信号滤波方法 |
| 3.2.1 基于巴特沃斯的振动信号滤波原理 |
| 3.2.2 基于巴特沃斯的水泵机组振动信号滤波 |
| 3.2.3 基于汉宁窗的FIR振动信号滤波原理 |
| 3.2.4 基于汉宁窗的FIR水泵机组振动信号滤波 |
| 3.2.5 基于谐波小波的振动信号滤波原理 |
| 3.2.6 基于谐波小波的水泵机组振动信号滤波 |
| 3.2.7 水泵机组振动信号滤波方法比较 |
| 3.3 振动信号分析与特征提取 |
| 3.3.1 水泵机组振动信号实时数据分析与特征提取 |
| 3.3.2 水泵机组振动信号历史数据分析与趋势项提取 |
| 3.4 本章小结 |
| 四、水泵机组振动趋势预测方法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 预测对象 |
| 4.3 基于ARIMA模型的振动趋势预测 |
| 4.3.1 ARIMA模型的预测原理 |
| 4.3.2 ARIMA(p,d,q)的建模过程 |
| 4.3.3 基于ARIMA模型的水泵机组振动趋势预测 |
| 4.4 基于复合模型的振动趋势预测 |
| 4.4.1 水泵机组振动趋势分解 |
| 4.4.2 水泵机组振动趋势复合预测 |
| 4.5 基于RNN循环神经网络的振动趋势预测 |
| 4.5.1 RNN循环神经网络的预测原理 |
| 4.5.2 基于RNN循环神经网络的水泵机组振动趋势单步预测 |
| 4.5.3 基于RNN循环神经网络的水泵机组振动趋势多步预测 |
| 4.6 预测模型比较 |
| 4.7 本章小结 |
| 五、水泵机组状态综合评价方法研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于综合扣分法的水泵机组状态评价方法介绍 |
| 5.3 电机与水泵的部件划分 |
| 5.4 电机与水泵各部件状态量的确定 |
| 5.5 电机与水泵各部件状态量的评价标准 |
| 5.5.1 基于规程的水泵机组状态评价标准 |
| 5.5.2 基于水泵机组健康数据统计特性的状态评价标准 |
| 5.6 电机与水泵部件状态量扣分标准 |
| 5.7 基于综合扣分法的电机与水泵部件状态评价标准 |
| 5.8 电机与水泵状态综合评价标准 |
| 5.9 基于综合扣分法的电机与水泵状态评价模型 |
| 5.10 本章小结 |
| 六、基于云服务器的水泵机组远程状态监测软件开发 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 云服务器开发环境配置 |
| 6.3 基于云服务器的水泵机组远程状态监测系统开发方法 |
| 6.4 系统功能模块的开发与实现 |
| 6.4.1 状态监测模块 |
| 6.4.2 机组振动分析模块的软件设计 |
| 6.4.3 机组振动分析模块的实现结果 |
| 6.4.4 机组历史数据分析模块软件设计 |
| 6.4.5 机组历史数据分析模块实现结果 |
| 6.4.6 机组状态参数趋势预测模型软件设计 |
| 6.4.7 机组状态参数趋势预测模型实现结果 |
| 6.4.8 机组状态评价模块的软件设计 |
| 6.4.9 机组状态评价模块的实现结果 |
| 6.5 本章小结 |
| 七、总结和展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间科研项目及科研成果 |
| 致谢 |
（3）3D打印技术专业“三教”改革探索（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 3D打印技术专业“三教”面临的突出问题 |
| 1.1 师资团队的教学素养相对偏差 |
| 1.2 3D打印技术专业教材不成体系，资源匮乏 |
| 1.3 教法难以提升学生参与的主动性 |
| 2 3D打印技术应用专业“三教”改革措施 |
| 2.1 通过“名师引领、双元结构、分工协作”的准则塑造团队 |
| 2.1.1 依托有较强影响力的带头人，有效开发名师所具备的引领示范效果 |
| 2.1.2 邀请大师授教，提升人才的技术与技能水准 |
| 2.2 推进“学生主体、育训结合、因材施教”的教材变革 |
| 2.2.1 设计活页式3D打印教材 |
| 2.2.2 灵活使用信息化技术，形成立体化的教学 |
| 2.3 创新推行“三个课堂”教学模式，推进教法改革 |
| 2.3.1 采取线上、线下的混合式教法 |
| 2.3.2 构建与推进更具创新性的“三个课堂”模式 |
（4）水泵机组状态评价与参数预测方法的研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 一、绪论 |
| 1.1 研究目的与意义 |
| 1.2 研究现状及发展趋势 |
| 1.2.1 状态检修技术 |
| 1.2.2 状态预测技术 |
| 1.2.3 水电机组状态监测及诊断技术 |
| 1.2.4 泵站综合评价技术 |
| 1.3 本文研究内容和主要工作 |
| 二、系统总体方案设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 系统功能 |
| 2.3 体系结构 |
| 2.4 硬件结构 |
| 2.5 软件结构 |
| 2.6 实验平台 |
| 三、水泵机组状态综合评价方法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 可拓综合评价概述 |
| 3.3 状态评价依据 |
| 3.4 设备部件划分及参数选取 |
| 3.5 权重的计算 |
| 3.5.1 层次分析法求权重 |
| 3.5.2 熵权法求权重 |
| 3.5.3 综合权重 |
| 3.6 基于可拓综合评价法水泵机组状态评价的实现 |
| 3.7 仿真分析 |
| 3.8 本章小结 |
| 四、水泵机组状态参数预测分析研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于灰色理论的预测方法 |
| 4.2.1 灰色预测的GM (1,1)模型 |
| 4.2.2 基于GM (1,1)模型的泵站机组状态参数预测 |
| 4.3 基于BP神经网络的预测方法 |
| 4.3.1 BP神经网络 |
| 4.3.2 基于BP神经网络的泵站机组状态参数预测 |
| 4.4 本章小结 |
| 五、水泵机组远程状态评价与预测软件的开发 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 开发软件介绍 |
| 5.2.1 Eclipse |
| 5.2.2 Mysql |
| 5.2.3 navicat |
| 5.2.4 Tomcat |
| 5.3 系统功能模块的实现 |
| 5.3.1 状态监测 |
| 5.3.2 状态综合评价 |
| 5.3.3 参数预测 |
| 5.5 本章小结 |
| 六、总结和展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（5）智能产品服务生态系统理论与方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与挑战 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 面临的挑战 |
| 1.2 产品服务系统的智能化和生态化转型 |
| 1.2.1 转型路径分析 |
| 1.2.2 转型需求分析 |
| 1.2.3 解决方案 |
| 1.3 论文研究意义 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 智能产品服务生态系统研究现状与分析 |
| 2.1 智能产品服务生态系统框架研究现状 |
| 2.1.1 智能化服务化转型研究现状 |
| 2.1.2 生态系统的应用研究现状 |
| 2.2 智能产品服务生态系统边界及需求分析研究现状 |
| 2.2.1 智能产品服务生态系统边界研究现状 |
| 2.2.2 智能产品服务生态系统需求分析研究现状 |
| 2.3 智能产品服务生态系统解析研究现状 |
| 2.3.1 智能产品服务生态系统建模理论研究现状 |
| 2.3.2 智能产品服务生态系统稳态研究现状 |
| 2.4 智能产品服务生态系统设计研究现状 |
| 2.4.1 智能产品功能层次聚类与系统生成 |
| 2.4.2 智能产品服务流程图形化建模与量化分析 |
| 2.5 智能生态产品服务交付研究现状 |
| 2.6 研究现状小结 |
| 第三章 智能产品服务生态系统理论总体框架 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 智能产品服务生态系统相关概念定义 |
| 3.3 智能产品服务生态系统特征分析 |
| 3.3.2 智能的特征 |
| 3.3.3 生态的特征 |
| 3.3.4 服务的特征 |
| 3.4 智能产品服务生态系统要素构成 |
| 3.4.1 智能技术 |
| 3.4.2 用户体验 |
| 3.4.3 市场定位 |
| 3.4.4 商业模式 |
| 3.4.5 关联关系 |
| 3.4.6 联接交互 |
| 3.4.7 生态特征与系统要素之间的关联关系 |
| 3.5 智能产品服务生态系统总体研究框架与流程 |
| 3.6 智能家居服务生态系统示例验证 |
| 3.6.1 智能家居服务生态系统的定义与演变 |
| 3.6.2 智能家居服务生态系统的特征体现 |
| 3.6.3 智能家居服务生态系统要素构成分析 |
| 3.7 先进性与可行性分析 |
| 3.8 本章小结 |
| 第四章 智能产品服务生态系统需求分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 智能产品服务生态系统需求分析研究思路与框架流程 |
| 4.2.1 智能产品服务生态系统边界拓展特征分析 |
| 4.2.2 智能产品服务生态系统客户需求特征分析 |
| 4.2.3 智能产品服务生态系统客户需求分析研究框架流程 |
| 4.3 智能产品服务生态系统边界研究 |
| 4.3.1 智能产品服务生态系统业务边界研究 |
| 4.3.2 智能产品服务生态系统价值边界研究 |
| 4.4 智能产品服务生态系统客户需求挖掘与预测 |
| 4.4.1 客户需求分析方法选择 |
| 4.4.2 基于模糊认知图(FCM)的客户隐性需求挖掘方法 |
| 4.4.3 基于ARIMA模型的客户动态需求预测方法 |
| 4.5 智能家居服务生态系统需求分析示例验证 |
| 4.5.1 智能家居服务生态系统边界研究 |
| 4.5.2 智能家居服务生态系统客户需求挖掘与动态预测 |
| 4.6 先进性与可行性分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 智能产品服务生态系统解析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 智能产品服务生态系统解析研究思路与框架流程 |
| 5.2.1 智能产品服务生态系统解析的问题特征 |
| 5.2.2 智能产品服务生态系统解析研究框架流程 |
| 5.3 智能产品服务生态系统层次结构拓扑分析与建模 |
| 5.3.1 智能产品服务生态系统层次分析 |
| 5.3.2 智能产品服务生态系统生存系统模型(EVSM) |
| 5.3.3 基于EVSM的智能产品服务生态系统结构建模 |
| 5.4 智能产品服务生态系统稳健性研究 |
| 5.4.1 智能产品服务生态系统稳健性研究思路 |
| 5.4.2 智能产品服务生态系统的耗散结构演变 |
| 5.4.3 智能产品服务生态系统生态位分离 |
| 5.4.4 智能产品服务生态系统稳健性评价 |
| 5.4.5 智能产品服务生态系统的冗余机制 |
| 5.5 智能产品服务生态系统价值涌现 |
| 5.5.1 智能产品服务生态系统价值涌现机理 |
| 5.5.2 智能产品服务生态系统的价值空间的拓展 |
| 5.5.3 智能产品服务生态系统价值空间评价 |
| 5.6 智能家居服务生态系统解析示例验证 |
| 5.6.1 智能家居服务生态系统结构拓扑层次分析 |
| 5.6.2 智能家居服务生态系统稳健性研究 |
| 5.6.3 智能家居服务生态系统价值涌现 |
| 5.7 先进性与可行性分析 |
| 5.8 本章小结 |
| 第六章 智能产品服务生态系统设计 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 智能产品服务生态系统设计研究思路与框架流程 |
| 6.3 智能产品与功能层次聚类 |
| 6.3.1 主要问题特征与研究思路分析 |
| 6.3.2 智能产品功能模糊层次聚类算法 |
| 6.4 智能产品服务流程建模 |
| 6.4.1 智能产品服务配置框架 |
| 6.4.2 基于服务蓝图的智能产品服务包划分 |
| 6.4.3 基于BPMN图的智能产品服务过程建模 |
| 6.5 智能产品服务生态价值交互与平衡 |
| 6.5.1 智能产品服务生态价值交叉补贴 |
| 6.5.2 智能产品服务生态系统价值网络分析 |
| 6.5.3 智能产品服务生态系统价值传递矩阵 |
| 6.6 智能家居服务生态系统设计示例验证 |
| 6.6.1 智能家居产品与功能层次聚类 |
| 6.6.2 基于多方法融合的智能家居服务流程建模 |
| 6.6.3 智能家居服务生态价值交互与平衡 |
| 6.7 先进性与可行性分析 |
| 6.8 本章小结 |
| 第七章 智能产品服务生态系统交付 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 智能产品服务生态系统交付研究思路与框架流程 |
| 7.2.1 智能产品服务生态系统交付问题特征分析 |
| 7.2.2 智能产品服务生态系统交付研究框架流程 |
| 7.3 智能产品服务能力规划 |
| 7.3.1 智能产品服务能力层次分析框架 |
| 7.3.2 智能产品服务能力与资源的虚拟池化 |
| 7.4 智能产品服务交付管理 |
| 7.4.1 智能产品服务交付协同化过程 |
| 7.4.2 智能产品服务交付渠道 |
| 7.4.3 基于动态共享资源池的智能产品服务资源配置 |
| 7.5 智能家居服务生态系统交付示例验证 |
| 7.5.1 智能家居服务能力规划 |
| 7.5.2 智能家居服务运营管理 |
| 7.6 先进性与可行性分析 |
| 7.7 本章小结 |
| 第八章 智能网联汽车服务生态系统示例验证 |
| 8.1 案例背景 |
| 8.2 智能网联汽车服务生态系统框架结构 |
| 8.2.1 智能网联汽车服务生态系统基础框架 |
| 8.2.2 智能网联汽车服务生态系统的特征体现 |
| 8.2.3 智能网联汽车服务生态系统的要素构成 |
| 8.3 智能网联汽车服务生态需求分析 |
| 8.3.1 智能网联汽车服务生态系统边界研究 |
| 8.3.2 智能网联汽车服务生态系统客户需求挖掘与动态预测 |
| 8.4 智能网联汽车服务生态系统解析 |
| 8.4.1 智能网联汽车服务生态系统结构拓扑层次分析 |
| 8.4.2 智能网联汽车服务生态系统稳健性研究 |
| 8.4.3 智能网联汽车服务生态系统价值涌现 |
| 8.5 智能网联汽车服务生态系统设计 |
| 8.5.1 智能网联汽车产品与功能层次聚类 |
| 8.5.2 基于多方法融合的智能网联汽车服务流程建模 |
| 8.5.3 智能网联汽车服务生态价值交互与平衡 |
| 8.6 智能网联汽车服务生态系统交付 |
| 8.6.1 智能网联汽车服务能力规划 |
| 8.6.2 智能网联汽车服务运营管理 |
| 8.7 本章小结 |
| 第九章 总结与展望 |
| 9.1 总结 |
| 9.1.1 内容总结 |
| 9.1.2 创新点 |
| 9.2 展望 |
| 9.2.1 不足之处 |
| 9.2.2 后续研究 |
| 参考文献 |
| 附录一 英文缩略语 |
| 附录二 模糊层次聚类算法的MATLAB实现 |
| 附录三 基于EXCEL的资源动态配置算法实现 |
| 攻读博士学位期间发表或录用的学术论文 |
| 以第一作者发表的学术论文 |
| 第一作者撰写中和拟投稿论文 |
| 与他人合作发表的学术论文 |
| 攻读博士学位期间参与的科研项目 |
| 致谢 |
（6）可视化协同建模技术及平台研制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文选题的背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 远程故障诊断技术 |
| 1.2.2 可视化技术 |
| 1.2.3 协同建模技术和协同可视化技术 |
| 1.3 本文章节安排 |
| 第二章 可视化协同理论基础 |
| 2.1 可视化技术 |
| 2.2 基于协同环境的可视化技术 |
| 2.2.1 协同环境的特点 |
| 2.2.2 协同要素 |
| 2.2.3 基于协同环境的可视化 |
| 2.3 可视化方法介绍 |
| 2.3.1 UML |
| 2.3.2 petri网 |
| 2.3.3 甘特图 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 可视化协同诊断平台建模技术研究 |
| 3.1 可视化协同诊断模型分析 |
| 3.1.1 基于角色的协同模型 |
| 3.1.2 基于Multi-Agent的协同模型 |
| 3.2 协作元和协作体定义 |
| 3.2.1 协同对象定义 |
| 3.2.2 诊断行为定义 |
| 3.2.3 过程次序定义 |
| 3.2.4 协作群体定义 |
| 3.3 基于协作元和协作体的混合协同诊断可视化建模 |
| 3.3.1 诊断行为可视化 |
| 3.3.2 协作策略生成可视化 |
| 3.3.3 协同诊断进程可视化 |
| 3.4 基于协作元和协作体的协同诊断可视化模型转化 |
| 3.4.1 协作元之间的协作图向petri网转化 |
| 3.4.2 诊断行为群体的顺序图向petri网转化 |
| 3.4.3 活动图向petri网转化 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 协同诊断任务协作规划优化方法研究 |
| 4.1 故障分解与任务分解技术研究 |
| 4.1.1 故障描述 |
| 4.1.2 故障树的可视化 |
| 4.1.3 基于故障树的故障分解 |
| 4.1.4 任务分解 |
| 4.2 任务分配技术研究与建模 |
| 4.2.1 任务分配的问题描述 |
| 4.2.2 任务分配要素分析 |
| 4.2.3 基于改进的合同网的任务分配协商机制 |
| 4.2.4 算法描述与数学表达 |
| 4.2.5 常规FA算法的离散化 |
| 4.2.6 基于petri网和萤火虫算法的任务分配可视化建模 |
| 4.3 任务调度技术研究与建模 |
| 4.3.1 任务调度的问题描述 |
| 4.3.2 任务调度要素分析 |
| 4.3.3 任务调度问题数学模型 |
| 4.3.4 面向任务调度的FA算法 |
| 4.4 任务协调技术研究 |
| 4.4.1 任务协调的问题描述 |
| 4.4.2 基于条件合同机制的任务协调 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 可视化协同诊断平台框架实现 |
| 5.1 系统运行环境 |
| 5.2 系统总体设计 |
| 5.2.1 系统设计思想 |
| 5.2.2 系统体系结构 |
| 5.2.3 系统功能模块 |
| 5.3 系统核心功能的设计与实现 |
| 5.3.1 提交故障功能设计与实现 |
| 5.3.2 故障树生成功能设计与实现 |
| 5.3.3 协同交互功能设计与实现 |
| 5.3.4 诊断可视化功能实现 |
| 5.3.5 可视化协同诊断系统验证 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（7）泵站机组状态评价与故障分析方法研究及软件开发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 概述 |
| 1.1 研究目的及意义 |
| 1.2 研究现状及发展趋势 |
| 1.2.1 机组状态监测技术 |
| 1.2.2 泵站综合评价技术 |
| 1.2.3 故障诊断技术 |
| 1.2.4 远程监测诊断技术 |
| 1.3 本文的研究内容和主要工作 |
| 2 泵站群机组状态监测分析与远程协作诊断系统总体方案 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 系统功能 |
| 2.3 体系结构 |
| 2.4 硬件结构 |
| 2.5 软件结构 |
| 2.6 实验平台 |
| 3 泵站机组状态综合评价方法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 模糊层次综合评价法介绍 |
| 3.2.1 层次分析法的基本原理 |
| 3.2.2 带自动调节功能的层次分析法 |
| 3.2.3 模糊综合评价方法 |
| 3.3 基于模糊层次方法的主电机和主水泵状态综合评价模型建立 |
| 3.3.1 振动评价模型 |
| 3.3.2 电气评价模型 |
| 3.3.3 温度评价模型 |
| 3.3.4 点检评价模型 |
| 3.3.5 运行评价模型 |
| 3.3.6 运行效率评价模型 |
| 3.3.7 综合评价模型 |
| 3.4 综合评价数据库管理程序设计 |
| 3.4.1 综合评价数据录入数据库管理程序设计 |
| 3.4.2 综合评价权重数据库管理程序设计 |
| 3.5 基于模糊层次综合评价界面软件实现 |
| 4 基于多算法融合的人机协作诊断研究与软件设计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于BP神经网络的故障诊断方法 |
| 4.2.1 BP神经网络基本理论 |
| 4.2.2 基于BP神经网络算法的故障诊断的实现 |
| 4.3 基于模糊运算的故障诊断方法 |
| 4.3.1 模糊诊断基本理论 |
| 4.3.2 基于模糊运算的故障诊断的实现 |
| 4.4 基于规则的专家系统故障诊断方法 |
| 4.4.1 规则的专家系统故障诊断基本理论 |
| 4.4.2 基于规则的专家系统故障诊断的实现 |
| 4.5 基于多算法融合的“人-机协作”诊断 |
| 4.5.1 多算法融合的故障诊断 |
| 4.5.2 基于多算法融合的“人-机协作”诊断方法的实现 |
| 4.6 多专家协作故障诊断 |
| 5 总结和展望 |
| 5.1 本文所做的工作 |
| 5.2 后续工作 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者攻读硕士期间发表的文章 |
（8）南水北调东线泵站状态监测和协作故障诊断研究（论文提纲范文）
| 0前言 |
| 1 研究方案 |
| 1.1 研究进展 |
| 1.2 研究目标 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.3.1 研究设备状态分析模型 |
| 1.3.2 研究故障诊断方法 |
| 1.3.3 研究设备状态数据中心建设方法 |
| 1.3.4 研究远程协作会诊方法 |
| 1.4 系统结构 |
| 2 研究方法 |
| 2.1 诊断流程 |
| 2.2 故障特征提取 |
| 2.3 模型建立 |
| 2.4 诊断方法 |
| 3系统功能 |
| 4 结语 |
（9）多Agent在装备远程故障诊断系统中的应用（论文提纲范文）
| 1 多 Agent 技术 |
| 2 多 Agent 远程诊断系统模型 |
| 2.1 系 统结构模型 |
| 2.2 系 统功能模型 |
| 2.3 系 统的软件实现 |
| 3 多 Agent 之间的交互与协作 |
| 3.1 诊 断任务的分解 |
| 3.2 诊 断任务的分配 |
| 3.3 诊断决策的融合 |
| 4 结束语 |
（10）远程故障诊断系统重构技术研究（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 可重构远程诊断系统的体系结构 |
| 2 远程诊断系统的重构模式 |
| 2.1诊断任务的分解与执行 |
| 2.2 诊断系统的结构分解与重构 |
| 3 可重构远程诊断系统的实现与运行过程 |
| 4 应用案例 |
| 5 结语 |
四、远程协作故障诊断系统的设计及实现（论文参考文献）
- [1]基于小波变换的化工机械设备故障远程协作诊断系统[J]. 于芳乾,赵静,张刘洋. 自动化与仪器仪表, 2021(10)
- [2]大型水泵机组振动信号处理与综合评价方法研究与实现[D]. 张炜. 扬州大学, 2020(04)
- [3]3D打印技术专业“三教”改革探索[J]. 刘森,张书维,侯玉洁. 数码世界, 2020(04)
- [4]水泵机组状态评价与参数预测方法的研究与实现[D]. 邢丹君. 扬州大学, 2018(01)
- [5]智能产品服务生态系统理论与方法研究[D]. 郑茂宽. 上海交通大学, 2018(01)
- [6]可视化协同建模技术及平台研制[D]. 肖龙. 中国民航大学, 2016(03)
- [7]泵站机组状态评价与故障分析方法研究及软件开发[D]. 张祺. 扬州大学, 2016(02)
- [8]南水北调东线泵站状态监测和协作故障诊断研究[J]. 朱正伟,唐鸿儒. 水利信息化, 2015(03)
- [9]多Agent在装备远程故障诊断系统中的应用[J]. 崔海斌,邓志渊,王哲. 电子设计工程, 2015(01)
- [10]远程故障诊断系统重构技术研究[J]. 张国辉,陈建明,谢小鹏. 现代制造工程, 2010(03)