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。

Oracle 的故障诊断资料里，我还蛮推荐这份方法的。内容覆盖得挺全，从日志、进程、参数到性能视图，基本把 DBA 常用的排查套路都串了一遍。讲的也不啰嗦，适合你快速查阅和复盘。对着案例看，思路清晰，是 Job 任务卡住那段，写得挺实用的。

设备故障诊断，远程维护，快速解决问题。

IBM DB2 官方故障诊断指南，全面适用。

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。

自学习的故障诊断框架你用过吗？这个叫做 HSFDONES 的系统挺有意思，主打一个“边干边学”。它是基于本体论构建的，懂结构、懂故障，还能通过数据仓库自动进化知识库——有点像自己的 AI 助手，一边挖掘数据一边长知识。用到的算法也比较熟，像决策树、Apriori这些，基本搞数据的都听过，落地起来也不难。 HSFDONES 的数据仓库设计也蛮靠谱，把不同格式的设备日志整合进来，再做统一清洗，像Excel、TXT这些格式杂乱的数据就实用。整套流程走下来，故障类型和原因都能系统化自动产出，诊断效率蹭蹭上涨。 而且它的本体自学习机制也挺有看头：定义了结构本体和故障本体，还能通过数据挖掘不断学习新内容。

智能诊断的相关论文集对这个领域的研究进行了深入探讨。里面包括了智能诊断、故障诊断和数据挖掘三个核心方向。你可以了解如何用计算机科学、人工智能以及机器学习来检测设备故障和预测潜在问题，挺有实际价值的。如果你在工作中需要设备维护或故障诊断，这些论文会给你带来不少启发。比如，**智能诊断**通过神经网络和模式识别技术实时监测设备状态，发现潜在问题。而**故障诊断**则通过设备数据，帮你快速定位故障原因。再加上**数据挖掘**，能够从海量数据中提取有用的模式，提前预防问题。整体来看，这些论文能你更好地理解这些技术的应用，提升诊断准确性和工作效率。如果你在相关领域工作，这些资料就像是一个不错的资源库，值

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。

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。

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。