由于轴承故障声信号的混响及临近的机械设备的噪声，造成声信号的频域分析很困难．通过小波变换原理，对滚动轴承故障声信号进行时频分析．通过对声信号的多尺度分解，分离出由故障造成的声信号突变．实验结果表明，较之以往的时域、频域信号处理技术，该方法对声音信号分解更趋合理，是一种可靠和有效的滚动轴承故障诊断新方法．

在深入研究APT-2神经网络结构的基础上,提出了一种基于神经网络的自适应故障模式分类方法,并应用在轴承故障诊断中,结果表明:该方法对轴承故障模式具有自学习、快速稳定的识别能力

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为提高开关电流电路故障诊断的精度,提出了一种基于小波包优选和优化BP神经网路的开关电流电路特征抽取与识别方法.首先对开关电流电路原始响应信号进行多层次的小波包分解,接着计算N层分解后的归一化能量值,以特征偏离度作为评价选择最优小波包基,构建最优故障特征向量,最后将提取的最优故障特征通过遗传算法优化的BP神经网络进行分类.该方法以实例电路进行验证,结果表明所有的软故障均得到了有效的分类,说明了该方法在开关电流电路故障诊断中的优越性

概率分析的应用主要是确定事件发生的概率。通 常这个事件是个故障,因此,它与系统的可靠性有关 可靠性=R≡1-P{故障} 假设故障与下面的条件有关:

一、计算机系统的维护 1.定义:把排除计算机硬件故障、软件故障及数据故障的技术称之为计算机维护技术。 2.计算机维护主要包括硬件维护、软件维护和数据维护

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使用BCO直接光度法测定钢及合金中铜含量是一个较好的方法,由于它良好的重现性和选择性故被日本及我国采用作为标准方法。但钴（镍）的干扰严重故不适用于含钴的试样。本文指出,虽然普遍采用PH8.7～9.5作为测定铜的适宜条件,但不宜于测定含钴的试样,因为在此条件下,钴与试剂形成无色络合物,耗用了试剂,降低了吸光度。又指出铜的显色在PH8.0～9.8之间保持恒定,但钻的BCO络合物,由于不夠稳定在PH8.5以前不与试剂反应,故若把条件控制在8.3±0.2,钴就不再干扰而铜的吸光度仍然保持PH8.7～9.5时的强度。文中还给出了详细的分析手续及实际试样的分析数据