灵活的软件状态监测，纳入新颖的检测和诊断[外文翻译].doc
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灵活的软件状态监测，纳入新颖的检测和诊断[外文翻译],灵活的软件状态监测，纳入新颖的检测和诊断christos emmanouilidis，erkki jantunen，john macintyre摘要：状态监测和机器故障诊断有效的实施的重点是有效地管理保养方法。它们都是基于那些以测量数据结合机器状态为目的的经验模型。可以说，不同的监测方法对维修师来说将是不同的挑战。这篇...
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灵活的软件状态监测，纳入新颖的检测和诊断
Christos Emmanouilidis，Erkki Jantunen，John MacIntyre
摘要：
状态监测和机器故障诊断有效的实施的重点是有效地管理保养方法。它们都是基于那些以测量数据结合机器状态为目的的经验模型。可以说，不同的监测方法对维修师来说将是不同的挑战。这篇文章为机器状态监测，新颖鉴定，机器诊断提供了一个灵活的软件开发，它可以很容易的定制出一个广泛的监测方案。其主要的组成是一些独特的软件模块，例如数的故障和症状，模糊分类模块，新颖监测和神经网络诊断子系统。也可以实验两个不同的应用即机床监测和变速箱监测。
1介绍：
基于条件的维护企图实现一个基于查明机器监测的内部维护管理政策的决策。基于条件的维护贯彻有效地保养管理战略意味着充分的状态监测也意味着机械故障的诊断和预知共处。可靠地预知本身依靠状态监测和错误诊断，作为预知未来机械状态也就意味着当前已知的机械状态。因此状态监测和故障诊断是有效实施维护管理战略的重点。尽管它们的重点性十分明显，但是可靠地自动识别机器状态并不容易，因为机器失灵本身带有自己的不同特征，像取决于某种偶然问题，这些行为模块甚至在一些类似的仪器上也有相当的变化。
用于工业机械诊断系统能够从聘请经验模式中获益，比如统计学，多项式，专家系统，神经网络，进化计算，模糊模型和模糊神经等经典模式。尽管有着过去的成功，但利用实证模型诊断系统通常是针对非常具体的任务，并不能够轻易为其他应用程序定制 主要困难就是来之不同的监测任务可能需要非常不同的建模方法。一个潜在的解决方法就是有一个决策支持系统为每一个应用找到最适当的诊断技术。另外这将是很容易的为不同的的系统定制的有用诊断系统。在这篇文章中我们主要讲述的是一个新颖的监测和诊断，它可以通过自定义以便可以被应用于广泛的监督机制中的灵活通用系统的开发。我们研究的目标就是在我们知道很少的先验知识的情况下开发一个能够实施新颖性监测和故障诊断的系统。这样做，是认识到该系统不仅仅能在诊断故障出现后更重要的是能够在故障处于初期阶段提供警报的重要性.。这一发展的核心一直是声发射技术，因为它在它的高信号方面均有许多优势，适用面广而在许多情况下它能够对早期故障有所感知。当然其他的感官信息也纳入了和机床检查案例中。尽管如此，开发的系统不局限于这些特定的和针对性的定制也可以应用其他类型的检测任务。
本文的结构如下：第二节介绍本系统构架，并概述主要系统模块的功能；第三节中详细介绍故障树模块的概念和功能；在接下来的第四节中对模糊分类模块进行讨论；在第五节中对新颖性监测和神经网络诊断的工作原理和功能进行介绍；第六节主要讲述基于一个中央数据库的数据处理；第七节中讲述该测试系统在一些现实生活中的测试案例和监测；在最后一节主要讲述通过本文得出的总结并对
Christos Emmanouilidis，Erkki Jantunen，John MacIntyre
摘要：
状态监测和机器故障诊断有效的实施的重点是有效地管理保养方法。它们都是基于那些以测量数据结合机器状态为目的的经验模型。可以说，不同的监测方法对维修师来说将是不同的挑战。这篇文章为机器状态监测，新颖鉴定，机器诊断提供了一个灵活的软件开发，它可以很容易的定制出一个广泛的监测方案。其主要的组成是一些独特的软件模块，例如数的故障和症状，模糊分类模块，新颖监测和神经网络诊断子系统。也可以实验两个不同的应用即机床监测和变速箱监测。
1介绍：
基于条件的维护企图实现一个基于查明机器监测的内部维护管理政策的决策。基于条件的维护贯彻有效地保养管理战略意味着充分的状态监测也意味着机械故障的诊断和预知共处。可靠地预知本身依靠状态监测和错误诊断，作为预知未来机械状态也就意味着当前已知的机械状态。因此状态监测和故障诊断是有效实施维护管理战略的重点。尽管它们的重点性十分明显，但是可靠地自动识别机器状态并不容易，因为机器失灵本身带有自己的不同特征，像取决于某种偶然问题，这些行为模块甚至在一些类似的仪器上也有相当的变化。
用于工业机械诊断系统能够从聘请经验模式中获益，比如统计学，多项式，专家系统，神经网络，进化计算，模糊模型和模糊神经等经典模式。尽管有着过去的成功，但利用实证模型诊断系统通常是针对非常具体的任务，并不能够轻易为其他应用程序定制 主要困难就是来之不同的监测任务可能需要非常不同的建模方法。一个潜在的解决方法就是有一个决策支持系统为每一个应用找到最适当的诊断技术。另外这将是很容易的为不同的的系统定制的有用诊断系统。在这篇文章中我们主要讲述的是一个新颖的监测和诊断，它可以通过自定义以便可以被应用于广泛的监督机制中的灵活通用系统的开发。我们研究的目标就是在我们知道很少的先验知识的情况下开发一个能够实施新颖性监测和故障诊断的系统。这样做，是认识到该系统不仅仅能在诊断故障出现后更重要的是能够在故障处于初期阶段提供警报的重要性.。这一发展的核心一直是声发射技术，因为它在它的高信号方面均有许多优势，适用面广而在许多情况下它能够对早期故障有所感知。当然其他的感官信息也纳入了和机床检查案例中。尽管如此，开发的系统不局限于这些特定的和针对性的定制也可以应用其他类型的检测任务。
本文的结构如下：第二节介绍本系统构架，并概述主要系统模块的功能；第三节中详细介绍故障树模块的概念和功能；在接下来的第四节中对模糊分类模块进行讨论；在第五节中对新颖性监测和神经网络诊断的工作原理和功能进行介绍；第六节主要讲述基于一个中央数据库的数据处理；第七节中讲述该测试系统在一些现实生活中的测试案例和监测；在最后一节主要讲述通过本文得出的总结并对
