针对装备各类故障样本分布不平衡、现有算法故障诊断精度较低的问题，通过引入p范数约束多核极限学习机和基于AdaBoost的集成学习策略，定义了一种p范数约束下正则化加权多核集成极限学习机的故障诊断模型。首先，在p范数约束下，基于各类故障样本自身规模，分别进行了两种自适应的样本权重分配；其次，在每层分类器的优化中，将多核学习的多源数据融合能力和极限学习机运算高效的特点相结合，同时，将样本的权重$ {\\boldsymbol{W}} $

行星齿轮箱振动信号包含多种频率成分和噪声干扰，频谱具有复杂的边带结构，容易对故障识别造成误导甚至引起错判.在不同故障状态下，行星齿轮箱振动信号的多域特征量将偏离正常范围且偏离程度不同，根据这一特点，提取振动信号的时域、频域特征参量用于故障识别.为了避免传统分析方法中负频率及虚假模态问题，增强对噪声干扰的鲁棒性，采用局部均值分解法将信号自适应地分解为单分量之和，提取时频域单分量瞬时幅值能量.针对多域特征空间构造过程中出现的高维及非线性问题，采用流形学习对数据进行降维处理.提出基于改进的虚假近邻点的本征维数估计及最优k邻域确定方法，并通过等距映射对多域特征空间进行降维分析.对于行星齿轮箱实验信号，根据样本流形特征聚类结果，分别识别出了太阳轮、行星轮和齿圈的局部故障，从而验证了上述方法的有效性

针对高炉故障诊断系统快速性和准确性的要求，提出基于全局优化最小二乘支持向量机的策略.首先，采用变尺度离散粒子群对最小二乘支持向量机的参数和故障特征的选取进行优化；然后，利用核主元分析法对选取的特征向量进行压缩整理；最后，构造了以Fisher线性判别率为标准的启发式纠错输出编码.仿真结果表明，通过对故障训练样本有意义地分割重组，用较少的最小二乘支持向量机分类器，得到较高的故障判断准确率且增强了整个系统的实时性

模块1: 简易直接起动控制线路安装 模块2:点动和连续运转控制故障维修 模块3:双向直接起动运转控制线路的故障维修 模块4:降压起动控制线路的故障维修 模块5: 调速控制线路的故障维修

研究背景与现状分析 航空发动机磨损故障诊断界限值制定研究 航空发动机磨损趋势组合预测模型研究 基于数据挖掘的航空发动机磨损故障诊断知识获取 航空发动机磨损故障融合诊断技术研究 航空发动机磨损故障诊断专家系统开发 总结与展望

• 电脑故障概述 • 引起电脑故障的原因 • 检测维修电脑的一般方法 • 检测电脑故障的注意事项 • 电脑故障的处理

第1章 音响设备概述 1.1 音响技术的基本概念 1.2 高保真音响系统的基本组成 1.3 音响设备的基本性能指标 1.4 声音的基本知识 第2章 调谐器 2.1 调谐器的基本组成 2.2 调幅接收电路 2.3 调频接收电路 2.4 立体声解码电路 2.5 典型调频/调幅调谐器 2.6 数字调谐器 第3章 录音座 3.1 磁记录原理 3.2 录音座电路 3.3 磁头、磁带及驱动机构 3.4 机芯控制电路 3.5 典型整机电路 第4章 功率放大器 4.1 功率放大器的基本组成 4.2 前置放大器 4.3 图示均衡器 4.4 功率放大器 第5章 调音台 5.1 调音台概述 5.2 调音台的操作使用 5.3 调音台典型电路分析 ＊ 第6章 家庭影院AV系统 6.1 AV系统的组成 6.2 环绕声系统 6.3 AV功率放大器 6.4 扬声器系统（音箱） 6.5 家庭影院AV系统的配置 第7章 数字音响设备 7.1 激光唱机（CD机） 7.2 MD微型磁光盘唱机 ＊ 7.3 MP3播放机 第8章 音响设备的故障检修 8.4 激光唱机的故障检修 8.2 录音座的故障检修 8.1 音响设备的故障检修方法 8.3 数字调谐器的故障检修

提出了一种基于免疫原理的故障检测及诊断系统模型.通过对检测对象正常工作状态下获得的自己模式串的阴性选择,随机产生初始检测器;利用基于人工免疫的进化学习机制,实现对检测对象异常工作状态下获得的非己模式串进行学习和记忆;利用进化学习结果和系统故障信息库知识,区分和标记不同故障在状态空间上对应的区域.将抗原学习过程中抗体集合变异所产生的各代抗体集合看作随机序列,给出了序列的收敛条件及证明,证明了所提出的动态免疫进化学习算法是概率弱收敛.应用于机床齿轮箱故障检测和诊断问题的实验结果表明了所提出方法的有效性

掌握传动系中离合器的常见故障、故障现象、故障原因及处理方法和故障诊断方法 掌握离合器总成的维护和修理方法 掌握仪器检测方法

1、掌握传动系中万向传动装置及驱动桥的常见故障、故障现象、故障原因及处理方法和故障诊断方法 2、掌握万向传动装置及驱动桥总成的维护和修理方法 3、掌握仪器检测方法