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摘要：E维护,又称智能维护,是一种多方参与远程网络合作的设备维护模式,维护过程包含多种决策。决策的科学性是E维护成功的关键,因而研究E维护决策支持系统以提高决策水平很有必要。为此,本文提出一种面向设备E维护的群体决策支持系统（Em-GDSS）,并开发了E维护原型系统。根据E维护特点,介绍了该系统的群体决策问题、备选方案和决策基本流程,详述了系统的框架结构和功能结构。最后,给出E维护应用案例的决策进程分析,论证了该支持系统的有效性。 相似文献
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为实现更好地对农业机械进行监控与管理,美国天宝(Trimble)公司提供了整套农机作业综合管理方案,称为"网络农场系统"。文章分析该网络农场系统的组成和功能,包括农机远程管理系统的农机机群位置追踪、农机作业历史轨迹、地理围栏和越界报警、驾驶室虚拟仪表盘、农机机群生产效率监督、故障远程协助诊断等功能以及农业生产信息传输系统的作业农机间数据交换、办公室至田间数据交换、农田测绘与勘测等功能。 相似文献
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夏季低温冷害是中国低温灾害的主要类型之一,尤其在东北地区发生比较频繁,造成影响相当严重,基于此,笔者旨在为玉米低温冷害设计一个基于网络的远程诊断与管理的系统平台.通过对基于web的远程诊断管理系统关键技术的分析,在总结东北地区玉米低温冷害领域专家经验和知识的基础上,初步实现了一个基于web技术的玉米低温冷害远程诊断与管理系统.该系统采用J2EE技术规范和Java语言进行开发,并且与无线远程监测系统相结合,使之具有实时管理功能.用户可以通过访问该系统,实现玉米低温冷害主动和被动防御、低温冷害实时监控管理、专家知识浏览和系统维护等功能.该系统具有可靠性、易维护、易操作和普适性等性能,并可通过重建知识库和数据库,为更多种类作物气象灾害提供远程诊断及管理服务. 相似文献
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基于DSP的嵌入式农业环境远程监测系统设计 总被引：2，自引：0，他引：2
农业环境远程监测、数据采集和网络远程传输是现代农业的发展方向。利用DSP处理器DM642设计的嵌入式视频远程监测系统,实现了对农业环境和生物信息采集视频信号,并完成了视频信号的提取和网络传输。该系统可在农业生态与环境资源监测、农业灾害监测预警等数字农业中应用。 相似文献
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农业环境远程监测、数据采集和网络远程传输是现代农业的发展方向。利用DSP处理器DM642设计的嵌入式视频远程监测系统,实现了对农业环境和生物信息采集视频信号,并完成了视频信号的提取和网络传输。该系统可在农业生态与环境资源监测、农业灾害监测预警等数字农业中应用。 相似文献
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工程机械使用工况复杂，系统可靠性要求高，在故障识别和诊断的方法上，利用顶事件与底事件之间的内在关系，采用液晶屏上棒条模拟量显示，加分级声光报警的形式，在专家故障知识库的基础上，建立了工程机械发动机和变速器的故障树，设计了基于虚拟仪器的远程网络监测与诊断系统，提供了在LabVIEW平台下的远程网络监测及故障诊断方法，实现故障巡回检查、故障回放、故障查询、液晶灰度自动调节等功能，为提高工程机械整机系统的可靠性提出了有效的措施。 相似文献
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工程机械使用工况复杂，系统可靠性要求高，在故障识别和诊断的方法上，利用顶事件与底事件之间的内在关系，采用液晶屏上棒条模拟量显示，加分级声光报警的形式，在专家故障知识库的基础上，建立了工程机械发动机和变速器的故障树，设计了基于虚拟仪器的远程网络监测与诊断系统，提供了在LabVIEW平台下的远程网络监测及故障诊断方法，实现故障巡回检查、故障回放、故障查询、液晶灰度自动调节等功能，为提高工程机械整机系统的可靠性提出了有效的措施。 相似文献
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提出了一种基于小波包分析（WPA）和Elman神经网络的异步电机转子断条故障诊断方法.针对异步电机转子断条故障时定子电流出现的边频分量进行小波包分析,提取动态条件下各频带能量作为故障特征向量,削弱了负载变化及噪声对诊断准确性的影响.采用Elman神经网络对故障进行识别,并对Elman网络进行改进,在关联层增加了自反馈增益因子,提高了网络性能.以频带能量作为Elman神经网络识别故障的特征向量,建立从特征向量到电机转子断条故障之间的映射.试验结果表明：基于小波包分析提取的故障特征明显,由WPA和Elman神经网络构成的诊断系统,能有效地识别出转子断条故障,故障诊断准确率高. 相似文献
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智能化故障诊断技术的关键是基于数据预处理方法的故障模式识别理论,其中数据预处理方法主要有小波分析、主成分分析和粗糙集理论等,故障模式识别理论主要有专家系统故障诊断法、模糊故障诊断法、灰色模型故障诊断法、神经网络故障诊断法、信息融合故障诊断法和基于范例推理的故障诊断法等.本文对各类故障模式识别方法的诊断原理、特点及其应用进行了比较和分析,并指出了故障诊断技术的发展趋势. 相似文献
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针对变风量空调系统的故障诊断问题及其特点,提出了一种基于改进角分类神经网络——FDCC的故障诊断模型．该模型克服了CC4角分类神经网络输出结果为二进制的局限,根据故障模式所落入的k最近邻的样本泛化空间来进行故障诊断,并输出结果向量,其各分量为各故障原因可能出现的概率． 相似文献
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针对船舶电力系统的特点，采用一种启发式电力网络进行拓扑分析模型建立以确定电力系统网络拓扑，在此基础上借鉴电力系统故障诊断的方法,采用Petri网技术对电网进行故障定位以及对不确定信号的诊断与排除，对拓扑分析结果进行修正，以保证拓扑分析的正确性。最后以典型船舶电力系统网络为例，验证了该方法的有效性。 相似文献
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ZHENG Na ZHAO Yulin 《东北农业大学学报(英文版)》2007,14(1):79-81
The single phase grounding fault location is the focus which researchers pay attention to and study in power system. The accurate fault location can lighten the patrolling burden, and enhance the reliability of the power network. It adopts A/D which has high speed, and uses TMS320VC5402 DSP chip as the system core. This paper presented theory of operation based on traveling waves and achieved software and hardware in detail. 相似文献
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San andreas fault zone head waves near parkfield, california 总被引：1，自引：0，他引：1
Microearthquake seismograms from the borehole seismic network on the San Andreas fault near Parkfield, California, provide three lines of evidence that first P arrivals are "head" waves refracted along the cross-fault material contrast. First, the travel time difference between these arrivals and secondary phases identified as direct P waves scales linearly with the source-receiver distance. Second, these arrivals have the emergent wave character associated in theory and practice with refracted head waves instead of the sharp first breaks associated with direct P arrivals. Third, the first motion polarities of the emergent arrivals are reversed from those of the direct P waves as predicted by the theory of fault zone head waves for slip on the San Andreas fault. The presence of fault zone head waves in local seismic network data may help account for scatter in earthquake locations and source mechanisms. The fault zone head waves indicate that the velocity contrast across the San Andreas fault near Parkfield is approximately 4 percent. Further studies of these waves may provide a way of assessing changes in the physical state of the fault system. 相似文献
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温室无线传感器网络中故障节点会产生并传输错误数据,不仅消耗节点的能量和带宽,而且导致错误决策。针对此问题研究一种准确判断节点故障状态的方法。采用时序分析和遗传BP神经网络,建立基于时间序列和神经网络的传感器节点故障诊断系统,通过对传感器样本数据进行时序分析,提取模型参数作为特征向量,并以此对遗传BP神经网络进行网络训练,实现传感器节点故障的诊断。试验结果表明：该方法能够有效地识别传感器节点故障类型,15组测试样本的输出矢量与同类故障基准矢量的欧式距离和为0.007,识别正确率为100%。 相似文献
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通过人工神经网络与专家系统的结合,用TurboProlog和TurboC语言在微机上开发了汽油发动机故障诊断系统。其特点是利用人工神经网络浅层模块进行浅层推理,再进入深层专家系统进一步确诊,并以神经网络来完成自学习功能。 相似文献