关键词： 运载火箭   数据分析   故障诊断  

摘要： 为了从大量的运载火箭历史测试发射数据中提取有价值的信息，提出了一种基于数据挖掘的火箭数据分析与故障诊断方法，为火箭的故障诊断、产品优化设计和状态监测提供技术支持。通过对某型号火箭的测试数据进行实验验证，结果表明该平台能够准确地进行数据相关性分析，精确绘制参数包络线，并有效识别异常数据。

关键词： 赛斯纳525   防冰引气   超温  

摘要： 赛斯纳525飞机配有机翼引气防冰系统，功能是将发动机的高温气体引入机翼前缘抑制积冰产生。本文讨论了两起发生在地面试车过程中的机翼防冰引气超温故障，通过分析防冰系统原理和超温指示逻辑解释故障发生原因，并对飞机地面试车工作中引气超温故障的识别和处置措施给出了具体建议。

关键词： 高速铁路   通信光缆故障   定位   处理对策  

摘要： 高速铁路通信光缆是保障列车安全与稳定运行的关键设施，其故障会直接影响通信系统的正常工作。现有的光缆故障处理主要依赖更换，但缺乏深入的故障分析，容易忽视隐性问题。本文分析了光缆常见的故障类型，包括上下行光缆同时断开、单根光缆中断、光纤局部损坏等，并探讨了不同故障定位方法，如初步分析法、预定位分析法和精准定位分析法。通过研究提出了多种故障处理对策，如倒代法、替换法、熔接法等，以提高光缆故障修复效率，减少对高铁安全运行的影响。通过合理的故障定位和处理方法，可有效提升光缆维护的精准性与响应速度。

关键词： 改进BP神经网络   汽车发动机   振动故障   检测模型   收敛速度  

摘要： 针对传统汽车发动机振动故障检测方法中信号分解导致的故障信号混杂正常信号、影响检测精度的问题，本研究设计了一种基于改进BP神经网络的检测方法。该方法通过有效提取发动机振动故障信号，将发动机正常振动信号与异常振动信号区分开，避免故障检测失误的问题。利用改进后的BP神经网络构建振动故障检测模型，在BP神经网络中增加内部反馈通道，提升了检测收敛速度，更好地适应了汽车故障检测的实际需求。该方法还能准确识别出倍频处分量异常突出的故障点，并结合发动机振动故障数据观测矩阵，进一步确保了故障检测的精度。采用仿真实验，验证了该方法的故障检测准确性更高，能够应用于实际生活中。

关键词： 称重传感器   称检分离   在线实时   变化量   故障诊断   智能检测  

摘要： 本文介绍一种称重传感器的智能检测、故障诊断方法，着重描述了该方法的基本思路、检测与诊断步骤。该方法采用称检分离、自锁互锁和触头冗余设计，可靠实现了检测与称重交替工作和在线实时检测称重传感器在空载、空秤或标定时输出的变化量，从变化量中对处在故障临界状况的称重传感器智能地进行预诊和确诊，提升了称重系统智能管控水平和诊断效率。

关键词： 调试诊断   CAN总线   嵌入式系统   状态监测  

摘要： 针对工程装备系统复杂、技术含量高、维修作业困难等特点，提出了该装备调试诊断仪的总体技术方案，设计了调试诊断仪的硬件框架，硬件系统基于嵌入式系统体系结构，选用Omap AM3517控制器，利用QT图形化平台和虚拟仪器技术开发了调试诊断仪的检测诊断软件。调试诊断仪通过CAN总线进行数据通信，可完成该装备的在线状态监测、故障显示与作业参数标定功能。论文成果的应用实现了装备故障诊断的实时性与快速性，有效地提高了装备维修保障的质量与效率。

关键词： 螺旋断层系统Radixact   故障维修   质控策略   日常检查   预防性维护保养  

摘要： 确保医疗设备和系统的稳定运行对于保障患者的健康和安全至关重要。本文对中核安科锐螺旋断层放射治疗系统Radixact在日常运行中出现的影响较大的常见故障及其处理方法进行了归纳和分析，提出了四个等级的故障分类，并对维修后的质控验收策略进行了探讨。这些处理方案在临床实践中已被证实是有效且实用的，能够迅速解决工作中遇到的常见故障以及故障恢复后的质控验证，从而保障患者的安全高效治疗。

关键词： 立磨故障诊断   预防维护   操作优化   故障模式影响分析   设备可靠性  

摘要： 在水泥生产中，立磨装备的稳定运行至关重要，因其故障会导致生产效率降低与成本增加。本研究聚焦立磨装备的故障诊断与预防策略，分析常见故障及成因，探讨有效监控与维护措施，以减少故障发生。本文介绍了立磨装备的常见故障，包括磨机振动、液压系统故障、密封风机压力异常等，多由设备磨损、操作不当或维护不足引起；指出实施定期维护检查、优化操作参数及使用适当润滑油可提高设备可靠性与效率；建议开展系统故障模式与影响分析（FMEA）以制定更有效的预防措施，优化维护策略，实现立磨装备的稳定运行。

关键词： 木材科学与工程   仪器仪表   故障诊断   维修策略  

摘要： 木材科学与工程中使用的仪器仪表，包括含水率测试仪、密度测试仪和力学性能测试仪等，为了确保这些仪器仪表正常运行，本文主要研究了有关的故障诊断与维修技术。诊断方法包括外观检查、电气测试、信号检测，以及软件和控制系统的故障排查。维修策略则包括常规方法，还有零部件的更换和修复，最终保证仪器仪表的可靠性，支持木材科学研究的持续发展。

关键词： 露天煤矿   无人驾驶   故障诊断   卷积神经网络   SLAM   环境感知  

摘要： 针对露天煤矿无人驾驶车辆在复杂环境下故障诊断准确率低、实时性差的问题，提出一种融合卷积神经网络与同步定位与地图构建（SLAM）的故障诊断方法。首先，基于SLAM技术构建车辆运行环境的三维地图，实现车辆精确定位与环境感知，采集车辆状态、环境特征等多源数据；其次，设计多尺度卷积神经网络模型，对采集的故障特征数据进行深度学习，建立故障诊断模型；最后，在某露天煤矿无人驾驶矿车上进行实验验证。结果表明：该方法能够同时识别车辆系统、传感器、执行机构等多类故障，故障诊断准确率达到96.8%，平均诊断时间23.5 ms。