诊断技术论文精选(九篇)

第1篇：诊断技术论文范文

只有清楚地了解电梯控制系统的运行原理才能够及时准确的诊断出电梯故障原因，因此清楚的了解电梯运行原理,每一个电梯维修人员必须要做到。电梯运行过程总体上可分为以下几个阶段：第一、登记层外召唤信号和登记内选指令阶段；第二、电梯门关闭或者电梯按照系统指令停运阶段；第三、启动阶段；第四、在到达信号记录的楼层前进行减速制动；第五、平层开门阶段。在整个过程中电梯需要从外界接收信号并处理，然后完成相应的指令或者输出信号，由此可以将电梯看作是一个完整的独立的系统，只需要外界给予相应的信号就可以自动的做出动作。电梯系统内部复杂的构件紧密的结合在一起，正是如此才使得电梯系统故障具有了复杂性、层次性、相关性以及不确定性的特点。

二、神经网络技术基本原理

生物学上的神经是由一个个简单的神经元相互连接进而形成了复杂的庞大的神经系统，同理，神经网络就是由大量简单的处理单元相互连接形成的复杂的智能系统。单独的处理单元类似于一个神经元，是一个可以接受不同信息但是只输出一种信息的结构单位。神经网络系统与生物学神经系统相似的是具有自我修改能力，它可以同时接收大量的数据并进行统一的分析处理，进而输出相应的处理结果。这就使得神经网络系统具有了高度容错性、高度并行性、自我修改性、学习性以及高度复杂性，也正是由于这些特性才使的利用神经网络技术能够及时准确的查明电梯故障原因并得出故障解决方案。电梯故障诊断中应用的神经网络模型分为三个层次：输入层、接收外部信号或者是电梯自我检测信息（如载重信息）；隐含层、对接收到了大量数据进行相应的分析处理；输出层、将记录着动作命令的数据传送出来。在电梯出现故障时，首先可以通过神经网络模型快速确定故障发生在哪一层达到节约时间的目的。但是神经网络也会因为收敛速度过于慢、训练强度太大或者是选择的网络模型不好等问题导致诊断结果受到影响。

三、神经网络模型在电梯故障诊断中的应用分类

神经网络模型已经成为了如今电梯故障诊断中应用最广泛的技术模型，相比于传统方式它具有诊断速度快、故障原因命中率高的优点，因此引起了各方面专业人士的强烈关注，并在他们的不懈努力下得到了发展与创新。它跨越多个专业领域、通过对各种复杂的高难度工作的不断的发展与改进出现了越来越多的应用模型，下面主要介绍了当前应用最普遍的BP网络模型，并且简单的引入并介绍了近年来新兴的模糊神经网络模型和遗传小波神经网络模型。

（一）BP网络模型

BP神经网络作为神经网络应用最广泛的一种，它多应用的误差反向传播算法使其在模式识别、诊断故障、图像识别以及管理系统方面具有相对先进性。基于BP网络的电梯故障诊断技术就是通过学习故障信息、诊断经验并不断训练，并将所学到的知识利用各层次之间节点上的权值从而表达出来。BP网络系统的主要诊断步骤主要可以分为三步。第一步：对输入输出的数据进行归一化处理，将数据映射到特定的区间。第二步：建立BP网络模型，训练BP网络模型。第三：通过已经训练好的网络模型对原来的样本进行全面的检测。算法步骤：a、在一定的取值范围内对数据进行初始化；b、确定输入值数值大小，计算出预期输出量；c、用实际输出的值减去上一步得到的数值；d、将上一步得到的误差分配到隐含层，从而计算出隐含层的误差；e、修正输出层的权值和阈值，修正隐含层的权值；f、修正隐含层的阈值，修正隐含层和输入层的权值。

（二）遗传小波神经网络模型

遗传算法运用了生物界的优胜劣汰、适者生存的思想对复杂问题进行优化，适用于复杂的故障，起到了优化简化问题的作用。对局部数据进行详细的分析是小波法最大的特点，所以它被誉为“数字显微镜”。遗传算法小波神经网络就是运用小波进行分解的方法分解模拟故障信号，将得到的数据进行归一化，将归一化后的数值输入到神经网络模型中。它融合了神经网络、小波分析和遗传算法三者所有的优点。基于遗传小波神经网络的电梯故障诊断的一般步骤为：测试节点信号采样、小波分解、故障特征量提取、归一化得到训练样本集、遗传算法优化、得到故障类型。遗传小波神经网络模型在故障原因复杂、数据信息量巨大的电梯系统的应用中能够发挥更大的作用。

（三）模糊神经网络模型

模糊神经网络模型就是创新性的将神经网络与模糊理论结合到一起。它采用了广义的方向推理和广义的前向推理两种推理方式。与其它两种模型不同的是，它的语言逻辑、判断依据和结论都是模糊的。但是它的数据处理能力还有自我学习能力并没有因此而变差，反而更加丰富了它的定性知识的内容。在处理实际问题的过程中，首先要建立所有可能发生的故障的完整集合，其次将所有的故障发生原因归入到同一个集合中去，最后就是建立故障和原因的关系矩阵。分别叫做模糊故障集、模糊原因集、模糊关系矩阵。相较于BP网络模型，这种模型更加的简单易行，充分发挥了神经网络和模糊逻辑的优点，不会因为故障原因过于复杂而失去诊断的准确性，在原本丰富定性知识和强大数据处理能力的基础上具有了很大的自我训练能力。

四、结语

第2篇：诊断技术论文范文

随着农业机械在工作时产生的机械振动,也会出现不同种类的音频的噪音。农业机械在正常运转时的噪音与故障时产生的噪音在音频上有很大的不同,使用者可以根据不同部位噪音的不同来分辨机械产生故障的位置。在农业机械使用时,我们可以采取两种方法来辨别噪音:一是,人工检测法,主要是利用人的耳朵或者声音放大器等,针对机械发出的噪音来分辨机械的运转是否存在故障,并找出故障的大致位置。二是,频谱分析法,主要是在机械发出噪音的几个部位安装分析噪音的仪器,通过对采集噪音的级别和频率生成图谱[2],从而分析机械在运转时是否存在故障。

2红外测温

农业机械在工作时内部零配件会产生摩擦,红外测温主要是利用红外测温仪对摩擦的温度进行监测,通过检测,寻找机械内部是否存在温度异常的地方。红外测温仪会将监测处的温度仪数据的形式呈现在计算机的终端,如果机械的某个部位温度异常,系统会自动报警,提示使用人员[3]。这一诊断技术方便了工作人员及时维修设备,减少了事故的发生次数,并且将农业机械的损坏度降到了最低,延长了使用年限。

3发展趋势

3.1通用机械诊断技术的引入

目前,我国的通用机械故障诊断技术已经相对成熟,应用与农业机械故障诊断的主要有两种:一是,以提取机械振动时产生的信号为主的基础诊断技术,这类技术主要是将汽车部件的诊断技术移植到了农业机械上,其中包括了信号处理、计算机网络以及控制理论等专业技术。二是,针对性的监测技术,就是关键部位的诊断技术,该技术可以提高对农机故障部位监测的准确性,更好的了解机械的内部情况。

3.2智能化程度的提高

随着农业生产的加快与农业机械化水平的提高,农业机械的类型也变得多种多样,结构更加复杂,在操作时的智能性也不断增强,对于农业机械故障的诊断技术和日常的监测技术也愈发完善。在日后的农业机械诊断过程中,将会对故障的特点,选用针对性的遗传算法,神经网络和模糊逻辑等智能化的故障诊断技术[4]。以现有的诊断技术为基础,根据农业机械化运行中故障产生的不同智能故障,研发出针对性的解决措施,从而推动农机故障诊断技术的智能化、综合化发展。

第3篇：诊断技术论文范文

关键词 智能信息技术；液压控制系统；故障诊断

中图分类号TP39 文献标识码 A 文章编号 1674-6708（2015）133-0083-02

0 引言

现代液压设备的精密性越来越强，组成控制系统的装置配件以及系统的回路等都越来越复杂，在控制系统运行中，各装置元件的运转一般无法直接从外部观察诊断是否存在故障，或者对于已经发生故障的液压控制系统也无法从外部观察和检查中诊断出故障，那么诊断复杂液压控制系统的故障就必须通过现代智能信息技术的应用，智能信息技术的应用能够准确、快速的诊断出故障，具有技术上的先进性，因此加强对智能信息技术在复杂液压控制系统诊断应用中的认识也是十分必要的。

1 智能信息技术与复杂液压控制系统故障诊断概况

1.1智能信息技术

智能信息技术也叫人工智能信息技术，在复杂液压控制系统诊断中应用的智能信息技术包含计算机技术、传感技术等先进技术， 对复杂液压控制系统能够实现网络式的智能诊断。尤其是计算机技术、传感技术在近年来获得快速的发展，也促进了智能信息技术的进步，在复杂液压控制系统故障诊断中的应用取得了显著的效果，同时也形成了与复杂液压控制系统相结合的故障诊断新方法，例如神经网络技术、信息融合技术原理等。总的来说智能信息技术就是用现代信息处理技术和智能控制理论对系统运行进行检测、分析和故障诊断的过程。

1.2复杂液压控制系统故障诊断

液压控制系统的改进也形成了技术上的复杂性，包括液压元件的精密性以及对运行条件和运行环境的要求也复杂化，而运行中各种因素的影响也使得复杂液压控制系统的故障时有发生，各类故障呈现出多样化的趋势，应用传统的故障诊断技术难以进行识别和处理。无论是专家对系统的故障诊断还是使用专门的仪器进行故障诊断，都存在着一定的局限性，因此应用现代智能信息技术是复杂液压控制系统故障诊断的最新出路。

当前所指的复杂液压控制系统主要就是指电液控制系统，该系统的故障诊断过程是研究诊断技术应用的基础，理论上电液控制系统的故障诊断包括三个步骤：一是对电液控制系统运行中的特征信号进行检测，识别存在异样的信号进行故障分析判断；二是根据异样信号结合系统运行的其他信息进行综合分析，锁定故障源；三是根据锁定的故障源进行故障的处理。

2 智能信息技术在复杂液压控制系统故障诊断中的应用方法

上文提到复杂液压控制系统实际上指的就是电液压控制系统，电液压控制系统的复杂性相应的表现为智能化水平提高，从这一点来说也需要应用智能故障诊断技术的应用。本文所论述的智能信息技术是各种智能技术方法的综合应用，以下笔者结合实践应用对其中几项重要的应用方法进行介绍。

2.1专家系统智能诊断方法

专家系统智能诊断方法实际上是利用专家的知识信息进行故障诊断的一种方法，该方法的应用在实践中通常有两种形式，一种是狭义上的专家系统智能诊断，另一种是基于膜识别的专家系统智能诊断方法，是一种对电液压控制系统静态的故障诊断方法。实践中应用较多的是狭义上的专家系统智能诊断方法，此种方法是依靠专家所具有的专业知识对电液压控制系统的运行进行故障诊断，该智能诊断需要以专家只是作为数据库，经过系统所构建的推理机制和决策机制实现对故障的分析和判断，相比专家人工故障诊断具有快速高效的特点，但是也存在着一些不足，包括在专家知识库方面知识的获得存在限制，推理机制中也只能应用简单的成熟的推理方法，因此实践中对此种方法的应用还是十分有限的。

2.2故障树为基础的故障诊断方法

故障树为基础的故障诊断方法利用的是图形演绎方法，将复杂液压控制系统中的故障与可能引起该故障的原因以图形的方式展现，有利于直观的观察系统的故障可能性，因为从因果关系判断故障是最具可靠性的。同时这一图形展现只是作为基础，故障诊断以此为基础进行更加精确的分析测算，一定能够得出准确的故障定位。

2.3人工神经网络故障诊断方法

人工神经网络以其诸多的优势在很多技术领域都有应用，经过实践应用表现出现出显著的适应性、容错性等实用特征，因此也被引入到复杂液压控制系统诊断中，尤其是在系统出现多故障、过程中不同环节点、突发性以及复杂性的故障诊断中表现突出。人工神经网络中的多层感知器BP算法，能够在复杂液压控制系统的故障诊断中通过在线检测的方法计算出信号和数据，对于故障识别判断具有重要的作用。

2.4信息融合技术故障诊断方法

复杂液压控制系统本身就存在着技术系统的复杂性特点，加之设备运行环境存在较大的差异，因此在进行故障诊断时往往存在较大的难度，因为作为诊断依据的许多信息数据都是不确定的。例如设备运行准则中条件的不确定、运行过程中发生的不确定事件、某些运行准则本身的有效性的不确定、推理时间的不确定以及一些数据上的不确定等等，都会影响到故障诊断。针对不确定因素采用信息融合技术原理将多项信息进行综合应用分析，能够处理以上所列举的各种不确定因素，因此该方法具有其独特的优势。

信息融合技术在诊断复杂液压控制系统故障的方法中利用的最主要的就是多传感器，多传感器能够从复杂液压控制系统中的各装置元件中获取设备运行的信号并对其特征进行筛选分析，通过一次性的过程就能够对故障进行评估诊断，具有高效性。

3 复杂液压控制系统故障诊断应用中智能信息技术的发展

智能信息技术是复杂液压控制系统故障诊断中的重点技术，对该技术的应用要以技术发展为基础不断扩大和深入应用。笔者认为在智能信息技术要从以下几个方面促进发展：

第一，继续研究对整个复杂液压控制系统的故障诊断技术方法，将对单一设备元件的故障诊断分析方法进行整合，形成整体性的智能信息技术应用到复杂液压控制系统故障诊断中；

第二，对智能信息技术中的传感器进行不断的研究和改进，在以上所述的智能信息技术应用方法中，无论是专家系统、人工神经网络方法、信息融合技术等都要依靠传感器的应用，因此有必要对传感器进行进一步的研究改进，以提高故障诊断的准确性和高效性；

第三，探索网络化诊断方法以及远程诊断方法的应用，计算机技术的应用是一种先驱，网路技术的应用更具有智能化的价值，笔者认为在网络化的应用下能够实现多专家和多系统的共同应用，对于提高故障诊断的效率和效用都是具有至关重要的意义的。

第四，对复杂液压控制系统的故障诊断还要积极的开发应用软件，加强对软件技术开发的研究，争取开发出一套适用于多种类系统的软件，降改变故障诊断当前高成本的现状。

4 结论

科学在发展，技术在进步，液压控制系统本身还在不断的发展，对于系统的故障诊断技术也应当引起高度的重视，只有科学、准确、高效的查明故障并进行处理，才能保障系统的顺利进行，才能保证生产。本文所分析的智能信息技术在复杂液压控制系统故障诊断中的应用是先进技术的代表，但同时也都存在一定的局限性，今后还要通过技术改进和新技术研究来提高故障诊断的水平。

参考文献

第4篇：诊断技术论文范文

1 故障诊断技术的发展[1]

故障诊断(FD)始于(机械)设备故障诊断,其全名是状态监测与故障诊断(CMFD)。它包含两方面内容:一是对设备的运行状态进行监测;二是在发现异常情况后对设备的故障进行分析、诊断。故障诊断技术是一门交叉学科,融合了现代控制理论、信号处理、模式识别、最优化方法、决策论、人工智能等,为解决复杂系统的故障诊断问题提供了强有力的理论基础,同时实现了故障诊断技术的实用化;近二十年来,由于技术进步与市场需求的双重驱动,故障诊断技术得到了快速发展,已在航空航天、核反应堆、电厂、钢铁、化工等行业得到了成功应用,取得了显着的经济效益;从故障诊断技术诞生起,国际自动控制界就给予了高度重视。

以运动机械的振动检测为中心,辅助以温度、压力、位移、转速和电流等各种参数的采集,从而对钢铁冶炼中的各种大型传动设备的状态进行分析和判断,从而达到故障诊断的目的。

2 故障诊断的主要理论和方法[2-3]

1971年Beard 发表的博士论文以及Mehra和Peschon发表的论文标志着故障诊断这门交叉学科的诞生。发展至今已有30多年的发展历史,但作为一门综合性新学科——故障诊断学——还是近些年发展起来的。从不同的角度出发有多种故障诊断分类方法,这些方法各有特点,但从学科整体可归纳以下几类方法。

1) 基于系统数学模型的诊断方法:该方法以系统的数学模型为基础,以现代控制理论和现代优化方法为指导,利用Luenberger观测器 、等价空间方程、Kalman滤波器、参数模型估计与辨识等方法产生残差,然后基于某种准则或阀值对残差进行分析与评价,实现故障诊断。该方法要求与控制系统紧急结合,是实现监控、容错控制、系统修复与重构等的前提、得到了高度重视,但是这种方法过于依赖系统数学模型的精确性,对于非线性高耦合等难以建立数学模型的系统,实现起来较困难。如状态估计诊断法、参数估计诊断法、一致性检查诊断法等。

2) 基于系统输入输出信号处理的诊断方法:通过某种信息处理和特征提取方法来进行故障诊断,应用较多的有各种谱分析方法、时间序列特征提取方法、自适应信号处理方法等。这种方法不需要对象的准备模型,因此适应性强。这类诊断方法有基于小波变换的诊断方法、基于输出信号处理的诊断方法、基于时间序列特征提取的诊断方法。基于信息融合的诊断方法等。

3) 基于人工智能的诊断方法:基于建模处理和信号处理的诊断技术正发展为基于知识处理的智能诊断技术。人工智能最为控制领域最前沿的学科,在故障诊断中已得到成功的应用。对于那些没有精确数学模型或者很难建立数学模型的复杂大系统,人工智能的方法有其与生俱来的优势。基于专家系统的智能诊断技术、基于神经网络的智能诊断技术与基于模糊逻辑的诊断方法已成为解决复杂大系统故障诊断的首选方法,有很高的研究价值和应用前景。这类智能诊断方法有基于专家系统的智能诊断技术、基于神经网络的智能诊断技术、基于模糊逻辑的诊断方法、基于故障树分析的诊断方法等。

4) 其它诊断方法:其它诊断方法有模式识别诊断方法、定性模型诊断方法以及基于灰色系统理论的诊断方法等。另外还包括前述方法之间互相耦合、互补不足而形成的一些混合诊断方法。

3 钢铁行业中故障诊断技术的应用[4-6]

钢铁行业中的主要机械设备是各种传动设备和液压设备,如轧机、传送带、各种风机等。它们的工作状况决定了生产效率和钢铁冶炼的质量,对这些设备状态的在线检测,能够及时、准确的检测出生产设备的运行状况,并给出相应的操作和建议。因此建立相应的故障诊断系统对整个系统的正常运行特别重要。于是针对钢铁行业特殊的机械环境(多传动设备和液压设备),相应的故障诊断系统也必须以这些设备的特点而建立。主要原理是以运动机械的振动参量检测为中心,辅助以温度、压力、位移、转速和电流等各种参数的采集,从而对这些大型传动设备的状态进行分析和判断,再进行相应的处理。整套故障诊断系统由计算机系统、数据采集单元、检测元件、数据通讯单元以及专业开发软件组成。此系统既可单独工作,又可和DCS或PLC组成分散式故障诊断系统对所遇生产设备进行监控和故障诊断。整个系统的工作流程图如图1所示。

机械振动是普遍存在工程实际中,这种振动往往会影响其工作精度,加剧及其的磨损,加速疲劳损坏;同时由于磨损的增加和疲劳损坏的产生又会加剧机械设备的振动,形成一个恶性循环,直至设备发生故障,导致系统瘫痪、损坏。同时机械设备的工作环境也是造成机械设备发生故障主要原因之一,因此,根据对机械振动信号和工作环境温度、湿度的测量和分析,不用停机和解体方式,就可以对机械的恶劣程度和故障性质有所了解。同时根据以往经验建立相应的处理机制库,从而针对不同的故障做出相应的诊断和处理。整个处理过程如下:

1)传感器采集设备工作状态信号。如各种传动装置的振动信号、温度信号、液压装置的压力、流量和功率信号等。

2)特征信号提取。将各种传感器采集信号进行信号分类,刷选出相应的传感器信号,如振动传感器采集的文振动强度信号、压力传感器采集的压力信号等。

3)对特征信号处理。对传感器采集的特征信号进行滤波、放大等处理,提取出相应的特征信号。

4)对采集信号进行故障诊断。将提取的特征信号进行判断处理,选择相应的故障方法(如小波变换法),分析故障类型和设备状态,然后查询故障类型库,做出相应的决策。

4 结束语

建立在现代故障诊断技术上的钢铁冶炼设备故障诊断系统,可对设备的运行状态进行实时在线检测、通过对其监测信号的处理与分析,可真实地反映出设备的运行状态和松动磨损等情况的发展程度及趋势,为预防事故、科学合理安排检修提供依据,可以提高设备的利用效率,产生了很大的经济价值,对此类故障诊断系统的研究有很深远的意义。

参考文献:

[1] 沈庆根,郑水英.设备故障诊断[M].北京:化学工业出版社,2006.

[2] 王仲生.智能故障诊断与容错控制[M].西安:西北工业大学出版社,2005.

[3] 李民中.状态监测与故障诊断技术在煤矿大型机械设备上的应用[J].煤矿机械,2006(03).

[4] 傅其凤,葛杏卫.基于BP神经网络的旋转机械故障诊断[J].煤矿机械,2006(04).

第5篇：诊断技术论文范文

关键词：水泥；机械设备；故障；诊断技术

中图分类号：U226.8+1文献标志码：A文章编号：1672-3872（2015）12-0058-02

经过几十年的发展，水泥机械设备故障诊断技术在理论上也已经形成了较完整的学科体系步骤，且诸多新技术、新方法也已经出现新的发展。尤其是随着计算机技术的进步，更是促使信号分析与处理技术有了质的飞跃，更进一步推动水泥机械设备故障诊断与诊断技术向着更为科学化、实用化的方向发展[1]。

1水泥机械设备故障诊断技术

机械故障诊断技术旨在掌握设备正常及异常或者是故障状态之间的关系，并以此作为预测设备未来的有效依据，同时在尽量保证机器实现持续运行的状态下或者不涉及到拆卸的情况下，对机器运行情况的准确掌握，继而对机器运行的可靠性及其故障发生的位置与原因进行预测。

2水泥机械设备故障诊断技术的内容、任务与分类

2.1内容

主要包括两个方面，其一，监测设备的运行情况；其二，于发生且发现了异常情况之后，分析、判断设备故障相关内容。2.2任务第一，深入明确对诱发机械设备劣化或者是故障的主要因素所在。第二，对机械设备劣化发生的位置及其程度进行分析。第三，对机械设备自身的性能、强度以及效率等各方面内容进行总结。第四，预测机械设备的使用寿命。

2.3分类

就诊断的方式方面来看，可将其主要分为功能诊断与运行诊断。从所诊断设备的状态信号方面来看，主要可以分为五种，包括震动诊断、温度诊断、强度诊断、声学及光学诊断等等。就诊断连续性的方面来看，主要可以将其分为两种，即定期诊断与连续性诊断。就从诊断完善程度层面来说，主要可以分为简易诊断与精密诊断。

3水泥机械设备故障诊断技术的应用

3.1设备检测及诊断方法

一类设备中，主要包括水泥磨、冷却机、大型风机、原料磨等等，其采用的主要诊断方法为精密诊断，借助于精密型的诊断仪器，检测、诊断机械设备的状态；例如振动检测、厚度测量、温度测量等等。就一类设备的诊断来说，应予以配备相应的设备预测维修和管理专家系统软件等。二类设备中，主要包括像输送设备、收尘器等这些在生产线上的一系列重要设备，其进行诊断主要采用的是精密与简易诊断相结合的方法，例如发射法、脉冲法、温度测量等方法。就而来设备的诊断应用时，应相应的的予以配备超声波型探伤仪、冲击脉冲仪等。三类设备，主要包括生产线上的诸多辅助设备及小型的输送设备等等，其诊断方法为简易诊断、依据经验与表象诊断两者的结合，可使用耳听、肉眼观测、简单测量以及手摸等方面进行对设备的检测[2-3]。相应的需配备的仪器主要可包括便携式测温仪、轴承故障听诊器等等。在水泥机械设备故障的诊断技术中，振动诊断是对整台机器总的振动强度做出诊断，以此作为依据来判定机器是否发生了故障，若机械设备存在故障，那么再依据其振动情况来进一步判断故障的严重程度，对发生了故障的机械设备其振动频谱再加以分析，以此来确定具体故障存在的位置以及发生的原因，该诊断技术的核心在于对振动的测量以及对振动信号的处理。

3.2主要水泥机械设备的诊断技术

1）辊压机：该诊断技术主要针对于滚动轴承做的诊断，震动检测与温度检测皆为其诊断内容。2）破碎机：该诊断技术针对滚动轴承，主要诊断内容包括温度检测及振动检测，之后再进行与辊压机相同的检测。3）大型风机、水泵等：该诊断位置为机置及滚动轴承，诊断检测方法为温度及振动检测；对机置的检测诊断来说，则使用流体脉动性状态检测。4）球磨机：主要诊断的诊断位置包括磨机基础与中空轴滑动轴承，传动部分包括减速机齿轮及轴承等等。对中空轴滑动轴承的诊断内容有温度测量、声发射以及油样分析；对传动部分采用的主要诊断技术内容包括温度测量、振动测量以及油样分析。对磨机基础的诊断，采用的为数据采集器结合计算机系统周期；传动部分与中空轴滑动轴承诊断技术采用的相同。5）回转窑：其主要诊断部分包括传动部分、托轮滑动轴承、筒体以及轮带。先就传动部分的诊断内容来说，包括测阵、测温、油样分析；就托轮滑动轴承的诊断内容来说，除了有测温、油样分析之外，还包括有声发射；筒体与轮带为测间距、测温。6）大型电动机：大型电动机主要诊断的位置包括电缆绝缘、转子与定子。其中电机及电缆绝缘方面的诊断内容为兆欧表法，借助于兆欧表进行电缆线心及套管绝缘电阻的测量。而定子、转子其测震、测电感应才是其主要的诊断内容，就厂级诊断检测来说，采用的方法是计算机系统周期与数据采集器两者结合，每周做一次诊断[4]。7）变配电系统：诊断位置包括变压器与各处接头，变压器进行油样分析，各处接头进行测温。在上述各项诊断技术应用的过程中，需注意的是，无论是对哪一个部件的诊断，都应委派专业的技术工作者进行操作，在诊断前需要做充足准备，且不能一次诊断便下定论，至少应在就同一问题做两次诊断，尽量避免发生误诊问题。

4水泥机械设备维修管理的发展

随着新技术的发展，传统的方法显然已经无法满足水泥机械设备故障诊断的要求。基于新型干法水泥技术的大幅发展，也更对水泥机械设备的有效管理与安全运行提出了更苛刻要求，显然周期性计划维修已经远无法满足于当前设备维修的现状。就状态维修来说，其强调的是预防检测、监测，除了对预防内容的强调，也重点强调避免发生过剩维修，这是传统的周期计划性维修内容所不能企及的。

5结束语

新型干法水泥生产线存在智能化、规模庞大等诸多应用特点，继而对机械设备的安全、稳定、持续运行也提出了更高、更严格的要求，在进行水泥机械设备管理时，有效的应用机械诊断技术可实现预知维修的根本目的。

参考文献：

[1]刘华锋.水泥机械设备故障诊断技术应用分析[J].中国机械,2014,(9):136-136.

[2]赵新军.浅析水泥机械设备故障和诊断技术的应用[J].中国水泥,2012,(11):51-53.

[3]张世法.水泥机械设备故障和诊断技术的应用研究[J].中国机械,2014,(17):35-36.

第6篇：诊断技术论文范文

关键词：电力系统；故障诊断；人工智能；实际应用

中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2017）02-0183-03

科学技术的发展带动智能生活面向全社会各方面的逐渐普及，而我国现阶段正在大力推广实施智能电网，使现代的电力系统向着信息化、智能化迈进，在这些前提下人工智能技术在现代智能化电力系统建设中所起到的作用可以说相当重要。电力系统作为人们日常生活中组成的部分，其稳定性和安全性的保障至关重要，如果电力系统由于各种各样的原因出现了故障将会直接影响到人们正常的成产成活。同样的，如若电力系统的稳定运行不能得到及时的故障诊断，那么就会导致故障问题没办法得到及时的确认和处理，从而造成不必要的损失。为了避免这一现象的出现，应用人工智能的各种实际方法来对日常电力系统进行故障检测，是工作室以后电力系统检测维修的关键。接下来我们就分析一下人工智能技术的具体含义和实际应用。

随着人工智能技术的发展普及，其在现代电力系统中起到至关重要的作用，在电力系统日常生产运行的各个阶段中，专家系统（ Expert System，ES ）、人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）、模糊理论（Fuzzy Theory，FT ）、遗传（Genetic Algorithmic，GA ）等人工智能技术已经被广泛深入地运用到生产控制、监督管理、故障z测等电力作业当中。现代电网系统当中的智能检测系统主要是指，依托人工智能为专业的理论知识依据以及相关的技术手段来对电力设备中的各种故障进行智能化、信息化监督管理。为什么现在人工智能系统被得到广泛的认可，主要就是因为在平时的电力系统故障诊断工作中造成故障发生的原因多种多样，而安全检测人员在实际故障检测时容易出现失误，因此，人工智能技术可以帮助解决这些问题，从而保证资源的合理运用，节省人力物力等。

在这里，文章针对目前在国际电力故障诊断系统市场中最广泛的智能型FD-PS进行深入全面的归纳整理和分析探究，主要是对ES、ANN、FST、GA及Petri网络等技术在FD-PS中的实际应用进行整理。

1 基于ES原理的电力系统故障诊断

ES原理指的是结合相关专业电力方面的书籍上的理论知识，再结合电力监督管理方面专家和工作人员们的实际作业经验来对各种电力故障问题进行科学合理的处理。对于那些单纯依赖普通解析办法无法解决的问题而言，ES的只是表达方式可以有效减少故障问题造成原因的范围，有助于提升工作效率，另一方面ES的推理解释也可以在很大程度上帮助电力系统故障检测与诊断作业的高效有序进行。

对于ES在电力系统故障诊断方面的具体应用进行分析，其主要的知识表达方式包括有：基于谓词逻辑表示法，基于产生式规则表示法，基于过程式知识表示法，基于框架式表示法，基于知识模型表示法还有基于面向对象表示法，这些表示方法当中基于谓词逻辑表示法、基于产生式规则表示法、基于过程式知识表示法是比较传统普遍的应用模式，而基于知识模型表示法和还有基于面向对象表示法呢，则是对于以上表示方法的进一步延伸扩展，是在其基础上形成发展出的新的表达形式和新的表达模式。接下来，我们就系统的分析一下这些表达方式在店里故障检测方面的具体应用：基于谓词逻辑表示法可以说是一种相较于其他表达方式比较早的专业知识表达描述方式，其主要的工作方式是利用保护和断路器信息的方法来构建专属的电力知识库，之后再使用Prolog语言为谓词逻辑搭建构造几个知识库。第一个是用来系统的描述展现电力系统的具体结构，注重于保护和断路器动作关系这方面的专业知识以及正确描述断路器的状态；第二个则是主要用来强调如何对电力系统保护原理进行全面正确的描述表达；第三个呢则是具现到了实际的故障处理工作中，用以对日常故障出现位置的规律进行描述，还有利用反向推理的方法结合上面故障设备与保护、断路器的信息关系来完成诊断故障作业中出现的抗拒性因素处理。虽然办法简单有效，但是实际造作过程太麻烦并且效率较低是谓词逻辑法最大的局限。

1）以推理为基础的人工智能技术在电力系统故障诊断中的应用分析

以推理为基础的人工智能技术指的是通过计算设备或其他工具，模拟人的思维模式和思维过程，对于出现的电力系统故障问题，结合之前累积的相关经验以及专业的故障诊断理论知识，来进行正常的逻辑推理工作，从而诊断出真正的问题缘由，这样的推理模式称之为显性推理。而与之相反的就是利用数字化、抽象化等逻辑思维进行故障诊断作业的推理方法称为隐性推理。其中显性推理最主要的就是专家系统，指通过对电力系统故障诊断方面专家进行决策过程的适当模拟，再结合工作人员所掌握的专业知识以及相关经验，可以更好地完成对电力系统使用过程中出现的各种复杂问题的正确判断和适当处理。但是，由于专家系统要想完善构建程序，其中全面科学的专家知识库构造问题是一大难点，而如果知识库不够完善，就很容易造成故障诊断工作中出现差池，比如说发生遗漏掉每个因素而造成错误的判断等，这些问题都是不可以轻视更不可以忽略的，因此，在现阶段这种系统只能应用在针对于中小型的电力系统的故障诊断工作当中。

2）另外一种以推理为基础的人工智能技术，就是依靠对于人类神经系统的信息传输和处理等过程的模拟，在通过一般电力系统故障所特有的警示标志来于知识库进行对比，从而准确判定出故障问题出现的真正原因，再进行合理的处理修复。这样的诊断方法简便快捷，而且可以大大地解决人力、物力、财力方面的资源消耗比较大的问题，也正因如此，这样的诊断模式在电力系统故障诊断领域的应用相当广泛，只不过这种诊断系统也存在着一些弊端，那就是在诊断工作中实际算法收敛速度和具体解释能力等方面还有很大的缺陷。Petri网的应用在电力系统故障诊断作业中也至关重要，主要是利用网络表示电力系统各元件之间同时、次序或循环发生的关系，这样可以完成对电力系统的实时监控管理，对与电力系统出现故障时的数据静态变化和动态变化之间的关系进行详细描述，特别是通过继电保护装置来对发生故障的反应以及切除行为的具体描述获取正确的故障诊断结果。虽然通过这种方法得到的诊断结果会比较准确，但是因为大量的故障诊断经验会影响作业人员的实际判断，并且当设备出现错误虚报故障时，其识别能力较弱且计算工作时间较长，另外一点最关键的，这种技术目前并不完善，主要技术还在深入的钻研探究阶段，所以其在实际电力系统故障诊断领域的应用范围并不广，很多时候都是结合着其他的人工智能技术来进行作业。

2 以不确定性理论为基础的人工智能技术在电力系统故障诊断中的应用分析

信息的故障诊断是不确定的，主要是由于保护装置，断路器拒绝移动或者信息的传输过程中受损等原因。为此，研究人员在故障诊断领域都公布了一些不确定性的信息，引入不确定性的理论是基于这样的事实，该故障信息是由多种因素，并且通常不安全颜色的影响。基本的人工智能技术主要包括模糊理论，概率论，粗糙集等。模糊理论是关于专家，但他在实际作业的过程中延长时间，在实践能力，通常与其他方法结合起来，信息的模糊与专家的完整的系统诊断故障，计算传输使用Petri网的不确定性和终止网络建成后，虽然有一定效果，但了解和控制的实际应用与维护的学习和功能的辛勤工作相结合，以确定成员的变化有关的问题仍处于研究阶段等因素的影响，应用仍然是有限的。概率理论被分成理论的理论贝叶斯可靠性，信息表现概率作为初步或电力系统的故障，实际执行的通过产生规则产生的信息保护的值的信念，该方法的组合的基础上概率Petri网。效果是显而易见的，但由于其对一些信息经验的依赖，公式用于解决事件论自主决定能源系统粗糙认为，作为一个阶级属性一定的防御设备和交换机相结合故障表可能是不实际的决定控制。原设定的信息，以减少的原则算法的作用下，原太，减少粗糙集的最小化采取尽量减少决策。然而，真正的故障做出诊断，在这个阶段它的实际应用，很难影响当前表重大决策的形成是赏心悦目的效果。

1）以优化技术为基础的人工智能技术在电力系统故障诊断中的应用分析

基于计算机技术和计算机科学，工艺优化等于解决了这个问题无限的优化和全局优化算法，人工智能技术的不断发展零编程问题。例如，故障诊断诊断系统故障能量，根据使用开关保护遗传算法或数学理论，故障诊断之间的关系，可以被看成是基于使用整数编程，可以解Q的问题之前和改变网络拓扑之后创建区模型数据的故障的过程中网络发生解算法模拟退火以实现有效的还原基于配置车辆和故障信息介质溶液的数量，建立诊断故障的是用来模拟模型故障诊断。然而，这是难以建立为在实际应用中的故障诊断一个合理的模型，并且有许多随机因素，为了实现电力系统的故障诊断精准而快速的目的。

2）以多种方法融合为基础的人工智能技术在电力系统故障诊断中的应用分析

合并多种方法、以多种方法融合为基础的人工智能技术是基于这样的思想：该电力系统的故障是复杂的，如果只进行单个的诊断方法，则全面性较差。例如，结合神经网络方法和模糊逻辑，整体性能实践显著改善，在这种方式下Petri网的整合，以提高自学成才的信息不安全的能力和算法的神经可以组合与遗传算法和专家系统，以提高电力故障诊断系统的速度。而他的表现抗干扰能力强，可以看得出，在各种基于电力系统故障诊断工作中，人工智能技术集成方法是其未来发展的主要方向之一。

3）专家系统

ES是国内形成最早，最成熟的人工智能技术，根据知识和经验方面的专家进行理性的分析判断，解决那些需要专家决定的复杂问题模拟专家决策的具体过程。应用ES故障诊断应该要基于生产的规则，即形成故障诊断专家知识库系统，然后根据这些信息，保护电路动作数据稳定和经验诊断操作人员按照故障报警进行推理的知识基础，通过故障诊断得到结论，再利用一定的技巧来解释。一般的推理机制，诊断依据故障-ES可分为两类：一类是基于规则推理，它采用推理着相匹配的信息与知识库中的规则故障采取的故障诊断的完成演绎系统；系统逆推理。推理规则基于保险丝和保护设备之间的逻辑关系创建，并且可靠性被重合的实际信息和假设故障保护之间的程度来衡量。该方法提高混合推理和故障诊断专家系统的自学习能力的适用性。虽然理论ES是成熟和清晰，并能提供的诊断的完整说明，ES仍具有在实际应用中存在以下缺点，它难以得到知识的一个完整的基础上，并且其验证难度比较大；智能网络信息的变化，需要重新构建知识库，维修难度大；容错性比较低，存在着功能障碍现象，容易出现误判以及错判的情况。 ES诊断方法可以提供增强人类语言的习惯能力，这更适合于电力系统的二次诊断和小故障诊断相应的结论和解释。

4）人工神经网络

ANN同样也是一种人工智能技术，是通过模拟传输系统和人类的神经信息处理来进行工作的过程。它具有并行处理，非线性映射，联想记忆和在线学习能力的特点，已经被广泛应用于电力系统的各个领域当中。与ES相比，使用神经元和运行知识的隐式处理的权重之间的联系，与地图的强非线性和技术推广的优点，容错率要更高，即使与输入信号固定噪音，还可以给出准确的故障诊断结果。

基于神经网络故障诊断，故障信息被定义为用作神经网络的数字输入。生产代表了故障诊断的结果。首先，神经网络训练和学习，具体的故障报警作为样本，与样本知识库建设相吻合；然后利用神经网络，该网络将保留在连接的权利的形式的网络的知识的所有训练样本；在计算神经网络的时候可以输入相应的数据值，从而完成了故障诊断。使用记忆联想Hopfield神经网络模型，按照根据设计原理逆学习算法用它来实现系统故障，由部分信息扰动宽容的表现。结合参考文案中提到的径向核心功能（RBF）神经网络来实现高压输电线路故障诊断和反向传播（反向传播，BP）对比神经网络，速度训练网络和宽容故障都优于应用传统的BP神经网络。然而，在实际应用中仍然有存在一些问题，大量需要加强练习的网络智能信息技术，学习算法收敛速度缓慢；缺乏能力诊断结果的解释；良好地进行启发性知识处理。

3 基于优化技术的故障诊断方法

随着科学技术水平的不断发展，计算机技术也逐渐地应用到我们的日常生活，我们的生活和工作学习也变得越来越快捷方便，在很大的程度上提高了工作效率。电网故障的诊断也需要与时俱进，不能只是应用传统的技术来进行诊断，应用新兴科技，把以往的优化技术更新换代，使得优化技术更加灵活，不再像传统技术一样死板。新兴的优化技术诊断方案相比以往的方案来讲，系统更加全面，分析数据更加准确，不会像传统技术那样出现失误，出现数据分析不合理的现象。所有的新兴技术都不是完美的，都会多多少少存在一些漏洞，这时候需要我们在实际的工作当中，进行实地地调研和分析，寻找到最优的解决方案。

电力系统的诊断过程中，以往采用传统的技术来进行诊断，诊断的过程中，数据分析并不是十分的准确，诊断出的问题并不是十分理想。人工智能的系统诊断并不能应对一些突发的情况，不能诊断出一些新出现的问题。人工智能诊断的方式是将以往发生过的问题和毛病，统一进行合并处理，然后将这些出现过的数据存入这个人工智能系统中，再通过这套系统来诊断，这样的诊断方式存在很多的漏洞。基于这种现象的发生，采用新兴的科学技术，将模糊理论应用到诊断系统中来，模糊理论不同于以往的技术理论，这套理论系统会处理一些突发的紧急的状况，不像以往的系统一样只能处理一些以前发生过的问题，这套系统会灵活诊断出一些新出现的问题和漏洞。模糊理论系统相比较与人工智能系统，能更好地灵活诊断，这套新兴的系统会根据人脑的判断来处理信息，同样也会存在一些漏洞，任何系统的完美程度都是比不上人脑系统的，模糊理论不具备自主思考的能力。

随着科学技术的发展，各种各样的技术都会研究和开发出来，不同的技术应用在不同的岗位需求上，在很大的程度上帮助人类解决了很多的问题，同样也提高了人们的工作效率，因为这些技术能够帮助人们处理大量的信息，从而能诊断出一系列的问题和漏洞。人工智能系统应用在电力诊断系统中，无疑是一项很大的突破，帮助人们处理了大量的信息，而且还能进行准确的分析，第一时间诊断出电力系统存在的问题，从而能够第一时间进行解决。随着技术进步，更多的新兴科技会应用到电力诊断系统中来，我们要根据自身的实际情况，制定出更适合我们的系统，更加方便我们工作的优化方案。

随着中国人口增多，企业和工厂在不断增加，我国的用电量也随之不断提升，这时候应该更好的解决电力系统。电力系统是一项庞大的系统，里面设计到很多的细节和面板问题，这是一项精密的系统，怎样能够更好的诊断电网故障，这项问题一直是国家电网立志研究的课题，当然随着科学的进步，各项新兴的技术应用到电网诊断系统中来，帮助电网事业解决了很多的问题，从而避免了很多的危险，毕竟电力诊断也是一项很危险的事情。这使得人们的生活更加便捷，用电更加的方便，方便了人们的生活。所以，致力于电网诊断的系统研究是目前很重要的一项工作。

4 结语

国家的电网事业在不断上升，电网工程也在不断的壮大，随之居民和工厂、企业用电量也在不断增加，这对于国家电网事业是一项新的考验，同样也是利国利民的好事。怎样能够进一步提高电网的安全系统，对于电力系统的研究方向，毕竟随着生活水平的提高，各种各样的用电量在不断增加，对于电网的安全问题是一个很大的考验。将新兴技术应用到电网诊断系统中来，能够在很大的程度上解决这项问题。但随着电力系统的发展，各种各样的问题也会随之增加，以往的科学技术解决不了新出现的问题，这时候需要重新定义，研究出更适合现在电网系统的技术。电力系统稳定的运行才是电网事业关心的重大问题，综合现在的电力系y的内部分析，结合目前我国的用电量的多少，最重要的是对于以往诊断出的问题进行综合的分析，从而才能制定出更加完善的系统，研制出更符合现代的优化技术，我们要根据自身的实际情况，制定出更适合我们的系统，这项问题才是电力系统需要考虑的方向。

参考文献：

[1] 钟金， 郑睿敏， 吴复立， 等. 建设信息时代的智能电网[J]. 电网技术， 2009， 33（13）： 12-18.

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[3] 孙静， 秦世引， 宋永华. 一种基于Petri网和概率信息的电力系统故障诊断方法[J]. 电力系统自动化， 2003， 27（13）： 10-14.

[4] 占才亮.人工智能技术在电力系统故障诊断中的应用[J].广东电力，2011（9）：87-92.

[5] 王磊.电网故障诊断方法及其系统架构研究[D].山东大学，2013.

[6] 吴欣.基于改进贝叶斯网络方法的电力系统故障诊断研究[D].浙江大学，2005.

第7篇：诊断技术论文范文

【关键词】液压系统；现状；发展趋势；故障诊断技术

一、液压系统故障诊断技术发展现状

液压系统故障诊断技术是随着液压设备不断高度自动化和复杂化以及对液压系统工作可靠性要求越来越高而发展起来的，是针对现代液压设备需要及时排除液压故障而提出来的，是将医疗诊断中的基本思想推广到液压工程技术而形成的，是建立在液压控制理论，信息理论和电子技术、传感器技术、人工智能技术等基础上的一门综合性新技术。液压传动是三大传动技术之一，与机械传动、电力传动相比，液压传动系统具有其独特的优点，即广泛的工艺适应性、优良的控制性能和较低廉的成本，并且功率大、响应快、精度高，已经广泛应用于冶金、制造等领域。

二、液压系统的故障原因分析

（1）主观诊断法。主观诊断法主要是依靠简单的诊断仪器，凭借个人的实践经验，判别故障发生的部位及其原因。这种方法要求诊断人员掌握丰富的故障机理知识和诊断经验，需利用系统或元件的结构、模型和功能等方面的知识，综合分析才能了解。（2）基于模型诊断法。基于模型的诊断法是先运用一定的数学手段描述系统某些可测量特征量，这些特征量在幅值、相位、频率及相关性上与故障源之间存在着联系，然后通过测量、分析、处理这些特征量信号，来判断故障源所在。这种方法实质上是以传感器技术和动态测试技术为手段，以信号处理和建模处理为基础的诊断技术。（3）智能诊断技术。液压系统故障智能诊断技术是人工智能技术在液压系统故障诊断领域中的应用，它是计算机技术和液压系统故障诊断技术相互结合与发展进步的结果。智能诊断的本质特点是模拟人脑的机能，又能比人脑更有效地获取、传递、处理、再生和利用故障信息，成功地识别和预测诊断对象的状态。因此，智能诊断技术是液压系统故障诊断的一个极具生命力的发展方向。目前的智能诊断研究主要从两个方面开展：基于专家系统的故障智能诊断技术和基于神经网络的液压系统故障智能诊断技术。

三、液压故障诊断技术发展趋势

（1）多种知识表示方法的结合。近几年来，在面向对象程序设计技术的基础上，发展起来了一种称为面向对象的知识表示方法，为这一问题提供了一条很有价值的途径。在面向对象的知识表示方法中，传统的知识表示方法如规则、框架、语义网络等可以被集中在统一的对象库中，而且这种表示方法可以对诊断对象的结构模型进行比较好的描述，在不强求知识分解成特定知识表示结构的前提下，以对象作为知识分割实体，明显要比按一定结构强求知识的分割来得自然、贴切。（2）经验知识与原理知识的紧密结合。关于深浅知识的结合问题，可以各自使用不同的表示方法，从而构成两种不同类型的知识库，每个知识库有各自的推理机，它们在各自的权利范围内构成子系统，两个子系统再通过一个执行器综合起来构成一个特定诊断问题的专家系统。这个执行器记录诊断过程的中间结果和数据，并且还负责经验与原理知识之间的“切换”。这样在诊断过程中，通过两种类型知识的相互作用，使得整个系统更加完善，功能更强。（3）多种智能故障诊断方法的混合。混合智能故障诊断系统的发展有如下趋势：由基于规则的系统到基于混合模型的系统、由领域专家提供知识到机器学习、由非实时诊断到实时诊断、由单一推理控制策略到混合推理控制策略等。（4）虚拟现实技术将得到重视和应用。虚拟现实技术是继多媒体技术以后另一个在计算机界引起广泛关注的研究热点，它有四个重要的特征，即多感知性、对存在感、交互性和自主性。从表面上看，它与多媒体技术有许多相似之处。（5）数据库技术与人工智能技术相互渗透。人工智能技术多年来曲折发展，虽然硕果累累，但比起数据库系统的发展却相形见绌。其主要原因在于缺乏像数据库系统那样较为成熟的理论基础和实用技术。人工智能技术的进一步应用和发展表明，结合数据库技术可以克服人工智能不可跨越的障碍，这也是智能系统成功的关键。对于故障诊断系统来说，知识库一般比较庞大，因此可以借鉴数据库关于信息存储、共享、并发控制和故障恢复技术，改善诊断系统性能。

第8篇：诊断技术论文范文

医学影像技术专业主要课程

主要课程：主干学科：基础医学、临床医学、医学影像学。主要课程：物理学、电子学基础、计算机原理与接口、影像设备结构与维修、医学成像技术、摄影学、人体 解剖学、诊断学、内科学、影像诊断学、介入放射学、影像物理、超声诊断、放射诊断、核素诊断、核医学、医学影像解剖学、肿瘤放疗治疗学、B超诊断学。

主干学科：基础医学、临床医学、医学影像学。

医学影像技术专业就业方向

医学影像技术专业培养适应我国社会主义现代化建设和医疗卫生事业发展需要的，德、智、体全面发展，具有基础医学、临床医学和现代医学影像必备的基本理论知识和基本技能，从事临床影像检查、诊断与治疗技术工作的高级技术应用性专门人才。

医学影像技术专业学生毕业后主要岗位为：b超医生、软件实施工程师、b超医师、放射科医生、放射科医师、临床医学 临床药学 医学影像学和护理学应往届毕业生、售前工程师、健管中心医生、彩超医生、放射科技师、物理师、超声科等。

医学影像技术专业培养要求

1.掌握基础医学、临床医学、电子学的基本理论、基本知识;

2.掌握医学影像学范畴内各项技术(包括常规放射学、CT、核磁共振、DSA、超声医学、核医学、介入医学等)及计算机的基本理论和操作技能;

3.具有运用各种影像诊断技术进行疾病诊断的能力;

4.熟悉有关放射防护的方针、政策和方法，熟悉相关的医学伦理学;

5.了解医学影像学各专业分支的理论前沿和发展动态。

第9篇：诊断技术论文范文

关键词：机械故障诊断；动车组；检修

DOI：10.16640/ki.37-1222/t.2017.12.007

近年来，机械化设备的故障诊断技术越来越受到重视，假如设备出现故障而又未被及时检测和排除，其影响的不仅仅是设备本身的寿命，甚至可能造成严重事故。随着高速铁路的快速发展，上线运营的动车组数量逐年增多，目前我国已交付使用的动车组数量达2000多组，占世界高铁运营组的50%以上。动车组的诊断受到铁路总公司和各铁路局的高度重视，故障诊断技术可以实现动车组的故障预测、健康管理，并给出维修策略，使动车组诊断工作的效率更高。

1 机械故障诊断技术的介绍

故障诊断技术是近现代以来，随着设备的管理和维修而逐渐发展起来的。故障诊断技术历经几十年的发展，已广泛应用于航天、工业、铁路等诸多领域。

故障诊断技术按诊断环境可分为离线人工分析、诊断和在线计算机辅助监视诊断；按检测手段可分为振动、噪声、温度、声发射、压力、金相分析检测诊断法；按诊断方法原理分为频域诊断法、时域分析法、统计分析法、信息理论分析法、模式识别法；还有其他人工智能方法，如人工神经W络、专家系统等。这些方法既相互独立又互相交叉，根据不同的故障选择合适的诊断方法，提高诊断效率。

国外故障诊断技术是从20世纪60年代以后开始发展的，国内也随之开展了针对于诊断技术的学习与研究，并在近年来广泛应用于铁路机车和高速动车组的日常维护和检修工作。

2 动车组诊断工作的的介绍

我国现阶段铁路规划目标是：到2020年，铁路网达到15万公里，其中高速铁路3万公里，覆盖80%以上的大城市。铁路的发展方向是速度更高、载重更大，这对车辆的的状态、安全的实时监控和故障诊断处理能力提出了更高要求。

动车组诊断是识别动车运行状态的科学，它研究的是动车运行状态在诊断信息中的反映，其研究内容包括对列车运行现状的识别诊断、对其运行过程的检测以及对其运行发展趋势的预测三个方面。由于高速动车组发生故障会带来严重的后果，因此必须在事故发生之前，通过现金的装备较早的发现和预防事故的发生。动车组检测与故障诊断系统对于高速动车组的安全运行起着重要作用。

动车组故障诊断系统的主要作用有：提高动车组运行的可靠性和安全性、为动车组维修提供重要的依据、可检测显示记录存储和分析数据、为动车组的改进和发展提供依据。故障诊断系统所积累的大量数据，不但可以成为维修的重要依据，而且通过这些数据的综合分析，还能对动车组的综合性能和各主要零部件的可靠性进行评估，为动车组的改进和发展提供重要数据。

动车组故障诊断系统的主要功能：故障检测、故障识别、故障定位、故障显示、故障记录存储与传输、整备作业和定期维修中的检验。故障诊断系统是通过一定的手段（例如安装传感器），获取各个主要部件和系统工作状态的信息，从而确认它们的工作是否正常，能否完成应有的功能。检测功能的完成主要依赖于各类传感器的工作。

3 机械故障诊断技术对动车检修工作的重要性

动车组的安全运行是乘客生命财产安全的保障，但这是建立在动车检修工作完善的基础之上。因此，机械故障诊断技术应用在动车检修工作就显得尤为重要。

动车组的故障诊断系统包括两个部分，即车载故障诊断系统和地面故障诊断系统。正是有机械故障诊断技术作为有力支撑，使得动车检修工作具有了理论依据，能够系统化、高效化的完成动车检修工作。

4 总结

伴随着动车组质量提升和依靠科学合理是机械故障诊断技术的运用，目前的动车组检修已得到了较大的发展。以后，随着对速度和舒适度等要求的不断提高，动车检修工作仍具有更高的挑战。改进检修设备、实现全面调试、创新检修方法等都可明显提升检修效率，整体重点要从质量分析、质量控制及质量优化着手，使其具有规范性、高效性和科学性。

参考文献：

[1]钟秉林.机械故障诊断学[M].1997年12月第1版.机械工业出版社，1997.

[2]常振臣，张海峰.动车组PHM技术应用现状及展望[J].电力机车与轨道车辆，2016，39（01）.

[3]孙伟.动车组检修效率提升与质量管控手段研究[J].经管论坛， 2014（24）.