数据驱动的故障诊断方法综述

设备故障诊断，远程维护，快速解决问题。

魏格纳—威尔分布（Wigner-Ville Distribution, WVD）是一种非线性时频分析方法，在机械系统特别是内圈故障诊断中具有重要应用。详细探讨了WVD的概念、工作原理及其如何帮助识别振动信号中的故障特征频率。使用MATLAB进行实现时，用户可以通过编写代码计算和可视化WVD图像，进一步加深对信号时频特性的理解。

应用变精度粗糙集简化飞机发电机故障诊断，通过下近似集判定定理和决策约简规则提取有效信息。采用决策表、约简规则和专家经验构建决策约简表，验证了该方法的准确性和普适性。

IBM DB2 官方故障诊断指南，全面适用。

一个利用Matlab实现故障诊断的神经网络程序。该程序通过神经网络模型来识别和分析设备故障，为工程师提供精准的故障诊断解决方案。

基于工业大数据的生产设备部件故障诊断 项目时间: 2017年12月01日 - 2018年6月01日 项目内容:* 对历史运行数据进行归类和清洗。* 采用数据驱动的方式对历史数据进行数据挖掘。* 在工业大数据环境下整合处理数据。* 利用处理后的历史数据信息，建立针对研究对象的故障模型，并提供人机交互界面。* 当设备出现故障时，根据当前采集的设备参数，按照预先定义的算法在故障模型中进行搜索，确定故障类型并显示。* 比较不同数据挖掘算法的性能，分析其优劣和适用场景。 项目任务要求:* 收集生产设备故障数据。* 查阅相关文献，整理设备故障信息。* 学习数据挖掘算法，能够基于数据驱动的方式进行分析。

传统的多元统计分析方法在故障诊断中常依赖于正态分布假设，而实际工业过程数据往往不服从正态分布。Q统计量方法虽然基于正态分布假设，但其诊断性能在非高斯数据情况下表现欠佳。信息增量矩阵 (IIM) 方法则不受正态分布限制，通过定义协方差矩阵、计算信息增量矩阵、信息增量均值和动态阈值等步骤，实现对非高斯过程的有效故障诊断。 数值模拟和田纳西州伊斯曼过程案例研究表明，IIM 方法在非高斯数据情况下具有更高的检测性能，有效降低了误报和漏报率，优于 Q 统计量方法。

本主题将深入探讨 SQL Server 数据库性能优化和故障排除的策略和技巧，涵盖主机、实例和数据库三个层面。 主机性能问题排除 CPU 使用率分析与优化 内存资源瓶颈识别与解决 磁盘 I/O 性能监控与调优 Instance 性能问题排除 SQL Server 配置参数优化 连接数管理与优化 阻塞与死锁问题诊断与解决 数据库性能问题排除 索引优化与查询调优 执行计划分析与优化 数据库设计与数据结构优化

概率神经网络（PNN）基于模糊推理理论，是一种用于电力系统中变压器故障诊断的前馈神经网络。PNN利用高斯核函数处理非线性关系和异常值，通过历史数据学习预测可能的故障模式，并提前采取维护措施。MATLAB神经网络工具箱为构建和训练PNN模型提供了便捷，包括数据预处理、模型构建、训练优化与应用预测等步骤。