多故障造句

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我们知道这里面还有很多故障毛病。
并着重说明了所有单故障和多故障的具体情况及适用的诊断策略。
设计了遗传神经网络故障诊断模型，用这种新方法解决了汽轮机多故障诊断问题。
巴士车队如根据记录曾发生较多故障，或在检验时发现在安全方面有较多毛病，则被召唤的次数会较为频密。
（ 9 ）提出了以遗传算法对神经网络的权值和阈值进行优化并用神经网络细调的多故障诊断方法。
同时，由于汽轮发电机组是一个多故障系统，经常出现多种故障同时发生的情况，而目前对于多故障的诊断问题还未能很好的解决。
( 5 )建立了汽轮发电机组多故障诊断的两级神经网络模型，它不仅对多故障诊断识别精度高和模块化程度高，且具有发现新故障的能力。
模拟电路故障诊断是一门多学科交叉的新技术,经过四十多年的发展,已经产生了许多故障诊断理论和方法,但离实用尚有相当的距离。
本文所设计的神经网络故障诊断系统即使在训练单个故障模式情况下也能进行多故障诊断,这是网络泛化能力的体现。
航空发动机中，有很多故障是由于榫联接构件在微动环境下失效引起的，进而造成了叶片和盘的损伤和破坏，因此研究榫联接结构的微动疲劳有重要的工程应用价值。
用多故障造句挺难的，這是一个万能造句的方法
传统的诊断技术和理论方法对于具有多故障、多过程、突发性故障的现代化机械设备，往往显示出较大的局限性，从而使机械故障诊断陷入了某些困境。
随着转子向高速、高功率、高可靠性等方面发展，在工程实际中出现的很多故障都与系统的非线性特性有关，因此转子的非线性振动越来越引人注目。
( 3 )通过概率因果模型与节约覆盖集理论关系的分析，建立了一种用于汽轮发电机组振动多故障诊断的概率因果模型和基于概率因果的联接模型。
本文提出的上述模型及方法，经实例分析验证，可对汽轮发电机组振动多故障进行有效诊断，在一定程度上丰富了机组多故障诊断技术的理论及方法，有良好的应用前景。
振动影响各类机械的正常运转，加剧机器的磨损，降低其使用寿命，是许多故障的主要起因。橡胶阻尼材料具有良好的阻尼性能，可有效地降低机器的振动。
本文研究工作提出了大量磨粒特征参数，尤其深入研究了沉积链谱片的特征描述问题；同时，特征参数的敏感性、区分度与冗余度分析为磨粒特征参数的筛选优化提供了量化指标；另外，基于证据融合理论的磨粒统计融合决策识别方法以及磨粒综合识别流程为磨粒识别提供了可靠的识别算法；最后，基于光谱和铁谱信息的磨损故障融合诊断决策方法为发动机多故障征兆综合诊断系统提供了基本的诊断理论手段。
文章主要介绍了两类故障分类器和多故障分类器的建立,比较了c -支持向量分类机和-支持向量分类机的性能以及“成对分类”和“一类对余类”两种多类分类算法的优缺点,同时,将神经网络应用在同样的实例上,反映了支持向量机与神经网络在少样本情况下的推广性能差异。
船舶动力装置中存在着众多的机电设备，这些机电设备在运行中会出现各种各样的故障，故障类型繁多，设备维护人员的工作繁重，而且许多故障需要经验丰富的故障诊断专家来提出维修方案，因此设备故障的诊断和维护是一项繁重的任务，故障诊断的效率高低又直接影响船舶的运行。
本文在总结和借鉴前人关于汽轮发电机组状态监测和故障诊断的基础上，重点研究基于模糊集理论、概率因果模型、人工神经网络技术以及遗传算法的多故障诊断理论和方法，并用已有的汽轮发电机组振动故障事例进行了验证，得出了一些具有实用价值的结论，进一步丰富和推进了大型汽轮发电机组振动多故障诊断的理论，并提出了一些可靠的、实用的新方法。
在故障定位算法方面:本文设计了一种基于电流信息的电路故障定位算法,该算法将静态电流诊断方法与基于小波分析的动态电流诊断方法相结合,并通过模式识别进行决策,可以实现cmos集成电路多故障的准确定位。