机械故障诊断

数据挖掘技术赋能旋转机械故障诊断

旋转机械故障诊断面临人工干预多、效率低、故障样本获取难等挑战。为解决这些问题，提出一种基于数据挖掘技术的诊断方法。 该方法首先提取不同故障状态下的时域和频域特征频率，构建故障样本数据库。然后，利用粗糙集和决策树融合算法生成故障诊断决策，并通过轴承故障诊断案例验证了模型的有效性。

数据挖掘 2 2024-05-21

设备故障诊断及远程维护

设备故障诊断，远程维护，快速解决问题。

算法与数据结构 5 2024-05-16

粗糙集约简飞机故障诊断

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。

数据挖掘 4 2024-04-30

DB2 故障诊断指南

IBM DB2 官方故障诊断指南，全面适用。

DB2 7 2024-05-13

数据驱动的故障诊断方法综述

首先，阐述了数据驱动故障诊断方法的研究动机和国内外发展现状。从新的视角，将现有方法划分为基于数据驱动的方法、基于分析模型的方法和基于定性经验的人工智能方法，说明该方法在整个体系中的地位，并探讨了其数据利用及与基于分析模型的方法的比较。接着，按照新分类对基于数据驱动的故障诊断现有方法进行综述，分析并比较了各方法的区别和联系。最后，指出了数据驱动故障诊断方法的几个前景广阔的研究方向。

统计分析 2 2024-07-12

基于神经网络的故障诊断程序

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。

Matlab 4 2024-07-19

KPCA在TE过程故障诊断中的应用

在TE的过程故障诊断中，KPCA（核主成分分析）提供了强大的支持。以下是一个实用的MATLAB程序，能够有效地实施KPCA方法来分析TE过程中的数据，帮助识别潜在的故障。希望这个程序能够为您的工作带来便利。

Matlab 0 2024-11-01

基于信息增量矩阵的非高斯过程故障诊断

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。

统计分析 8 2024-05-12

Oracle DBA实战：从故障诊断到性能调优

Oracle DBA实战：从故障诊断到性能调优 Oracle数据库作为企业级应用的核心，其稳定性和性能至关重要。本书汇集了大量真实的数据库诊断案例，并结合实践经验，深入浅出地讲解了性能优化的思路和方法。对于渴望提升实战能力的DBA来说，本书将是不可多得的宝典。

Oracle 2 2024-05-25

SQL Server 数据库性能优化与故障诊断

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

SQLServer 2 2024-05-31