一、从故障案例中掌握相应知识点（论文文献综述）
宋福顺[1]（2021）在《信号集中监测系统实训项目开发与实施》文中指出文章从现阶段信号集中监测系统的使用情况以及学生就业的工作情况,整理课程知识树,构建符合现代职业教育理念的实训内容。通过对信号集中监测系统运用与维护的深入研究,开发实训项目,设计实训项目的实施过程,以满足信号集中监测系统实训教学的需求,提高实训效果、提升教学质量。
王阳光[2]（2021）在《基于1+X证书制度的中职《汽车发动机电控系统检修》课程教学研究》文中研究说明
张琳[3]（2021）在《行动导向教学法在中职学校汽车构造与拆装课程中的应用研究》文中研究说明
王久赫[4]（2021）在《基于置信规则库的高速列车走行部安全性与可靠性方法研究》文中进行了进一步梳理为了保证高速列车的安全性和可靠性,故障诊断和健康状态技术起着重要的作用。由于人工智能技术的迅猛发展,设备的可靠性与安全性研究受到学者们的广泛关注,其中置信规则库（Belief rule base,BRB）是一种先进的智能方法。BRB方法可以有效地结合测量数据和定性知识完成设备安全性与可靠性任务。即使在少数异常状态样本的情况下,BRB仍然可以借助知识获得高精度的结果。另一方面,基于BRB的方案考虑了领域知识,使得模型具有可解释性。本文从故障诊断和健康状态评估两方面开发了两种基于BRB的方案,用来保证走行部系统的安全运行。我们将讨论三个主题:（1）提出了一种基于混合可靠性的置信规则库的故障诊断方法。与传统的BRB方法不同,该方法考虑了影响工程实际观测数据的两种干扰因素,包括传感器的性能和外部环境的影响,并将其量化为BRB中属性的静态可靠性和动态可靠性。为了将两种可靠性因素集成到BRB推理中,提出了一种基于D-S理论的折扣方法,有助于更准确的诊断。通过对走行部中齿轮箱单一故障进行了验证,证实了该方法的有效性。然后,通过补充的数值仿真,进一步的验证了该方法在多故障模式下的可行性。然后将该方法与传统方法进行了比较。结果表明,BRB-mr模型具有较强的故障诊断能力,对其它系统的故障诊断具有一定的参考价值。（2）提出一种基于标准BRB的走行部系统健康状态评估方法。首先,深入分析了系统的故障机理,确定了能够反映系统状态的故障特征。其次,为了避免单一传感器采集的局限性,如缺乏全面性和鲁棒性,采用奇异值分解实现多传感器信息融合。融合特征作为BRB模型的输入。数据融合是提高模型输入精度的一种方法。然后,利用故障数据和专家知识建立了BRB模型。在评估过程中,专家的主观性使得初始BRB不精确,因此需要一种投影约束协方差矩阵自适应进化策略算法来优化初始参数,提高模型的精度。最后,以走行部系统为例,验证了该模型的有效性和准确性。结果表明,该模型有助于提供准确的结果。（3）在（2）中标准BRB评估方法的基础上,提出了多折扣BRB（multi-discounted BRB,MBRB）用于走行部系统健康状态评估。由于系统结构复杂、失效机制复杂等特点,给其健康状况的确定性评估带来了困难。一般来说,造成评估过程的不确定性因素有三个:监测不确定性、环境不确定性和认知不确定性。该方法同时刻画了上述三种来源不确定性,利用证据贴现理论可以将这三种来源不确定性的影响纳入健康状况评价中。与标准BRB方法相比,一种名为MBRB的替代方法可以显着地提高模型的评估性能。最后将该方法应用于高速列车走行部系统,结果验证了该方法的有效性。
周志军[5]（2021）在《铁路车站营业线施工安全风险管控对策研究》文中指出安全是铁路企业永恒的话题,随着铁路营业线里程的不断增加,铁路的维修保养显得尤为重要,铁路里程的增加带来的是施工作业量和施工作业强度的成倍增加。车站作为营业线施工的重要组织者和参与者,在保证施工安全和正点开通中发挥了重要作用。但施工意味着变化,变化意味着风险,风险控制不好就容易造成事故,给企业和职工造成巨大损失。为保障营业线施工的安全,必须要找出施工中的关键风险,采取必要的措施加以管控。本论文分析研究了国内外安全风险管理的发展现状,找出营业线施工中风险管理存在的问题,确定了研究方法。利用头脑风暴法对营业线施工中存在的风险进行识别,通过建立故障树将营业线施工发生的问题进行了深入分析。创造性的从施工组织上对施工风险进行研判,利用故障树分析法对各风险因素进行定性和定量分析,从而确定出了危险程度比较高的风险事件。通过研究分析发现,车站在组织营业线施工过程中,施工作业车的进路准备、运行计划、施工登销记和安全措施的实施是车站在施工中的重要风险,需要引起重视,车站需及时采取控制措施。本论文把施工中的风险关键进行了梳理和分类,从共性和个性的角度进行了划分,按施工组织的各关键环节进行了风险管控。本论文的创新点在于从施工流程上进行风险识别和分析,改变了传统的就单一事故进行分析研究的局限性,同时运用头脑风暴法结合故障树分析法对风险进行识别和分析评价,较全面的分析出了施工中的风险。同时将风险进行归类并制定详细的管控措施,对今后营业线施工的风险研判和管理提供了有价值的对策参考。
朱琴跃,李大荃,徐璟然,黄修晗[6]（2021）在《面向电力电子电路故障诊断的拓展型教学案例探究》文中认为为进一步加强"电力电子技术"课程理论教学与实际应用的紧密联系,围绕模块化多电平变流器的子模块故障诊断,对拓展型教学案例进行了探究。针对变流器系统子模块开关器件的开路故障,通过分析其故障特征,设计了基于模型预测的故障诊断算法,基于电容电压预测结果实现故障诊断。仿真分析证实了所提诊断算法的有效性,能使学生直观理解和掌握电力电子器件故障诊断过程,帮助他们更好地理解、巩固和拓展相关知识点,激发他们的学习兴趣和创新思维。
何旋[7]（2021）在《基于动态故障树的钻井泵故障诊断专家系统的设计与实现》文中研究表明本文受四川省重大科技专项项目“智能钻机研制及应用”（立项编号2019ZDZX0030）资助。钻井泵作为钻机的“心脏”,因工作环境复杂、条件恶劣,容易产生故障,影响钻机正常运作。为了保证生产的效率,要求在发生故障的初期能够快速准确地定位故障并解决。目前,故障树分析法作为诊断复杂机械故障的通用方法,其无法表示钻井泵某些部件只有按固定顺序失效才能导致系统故障的情况,导致诊断结果不准确。为了解决此问题,选择动态故障树分析法表示此类动态故障并诊断。同时建立专家系统,可以让工作人员在专家不在场时仍可以快速确定故障并获得专业的维修知识。主要研究内容分为以下几部分:首先,本文选择工作环境恶劣,故障情况复杂难以诊断的钻井泵作为研究对象。通过专家的指导与所提供的相关知识,分析其故障机理。以钻井泵的动力端作为实例,建立故障树,并验证了故障树分析法在故障诊断中的有效性。接着,针对故障树无法表征出钻井泵故障中各部件按顺序失效造成系统故障的情况,在故障树中引入动态逻辑门,构成动态故障树。结合钻井泵故障特点选择计算复杂度低且准确率较高的基于离散贝叶斯网络的动态故障树诊断模型,并对其诊断模型进行改进,通过加入“率参数λ--划分数n”对应关系,提高诊断可靠性与准确率。以钻井泵液力端作为实例验证了动态故障树在故障诊断中的有效性。然后,将传统故障树诊断模型与改进的离散时间贝叶斯网络的动态故障树诊断模型结合成为混合故障树诊断模型,作为故障诊断专家系统的故障推理机;设计知识库,根据钻井泵基本故障信息与诊断模型知识的特点,设计恰当的表示方式。最后,按照设计思路建立MVC框架的Web应用,开发具有友好的操作界面、良好的操作体验和完善的功能指引的故障诊断专家系统,并通过一个实例,证明本系统在钻井泵故障诊断中的一定指导意义与实用价值。
陈云飞[8]（2021）在《数据驱动的机床故障诊断知识图谱构建与预测维护研究》文中认为当前,制造车间正逐步向数字化、网络化和智能化的方向发展。数控机床作为制造车间的基本组成单元,降低机床故障率,提高系统可靠性和延长服役寿命是亟需解决的问题。基于知识工程的视角,对机床故障诊断进行知识化表达与分析,为解决数控机床故障问题提供了全新的思路。因此,本文以机床的特征状态数据和历史故障诊断案例为基础,构建了面向机床故障诊断的知识图谱构建与预测维护体系架构,对机床特征状态数据的清洗、抽取及缺失值填补、机床故障诊断知识图谱构建和融合领域知识图谱的机床故障预测维护方法等关键技术进行了研究,具体内容如下:首先,结合数控机床结构特点与当前车间对数控机床特征状态数据采集需求,对比分析了现有的数控机床数据采集方法;根据数控机床特征状态数据特点,设计了边缘侧的数据迁移计算方案,构建了ETL（Extraction-Transformation-Loading）数据清洗及抽取模型;针对机床特征状态数据在采集及迁移过程中可能出现数据丢失的情况,提出了基于类中心缺失值的填补方法,并设计数控机床故障案例信息表,为后续知识图谱构建提供保障。其次,为实现机床故障知识图谱的构建,根据车间历史故障案例不足问题,通过网络爬虫获取足够的案例源,并建立机床故障领域本体模型;对机床故障案例进行知识加工与融合,基于条件随机场算法进行数控机床故障领域实体识别,采用标签传播算法进行实体间关系提取,采用余弦相似度进行知识融合,最终构建了机床故障领域知识图谱及其可视化表达。进而,以机床特征状态数据为数据源,提出了融合机床故障诊断知识图谱的机床故障预测性维护模型,根据机床故障预测维护评价体系,对特征状态数据进行粗糙集数据约简,减少预测模型的输入层数,以提高算法运行时间;构建基于BP神经网络的机床故障预测模型,采用机床特征状态数据对故障预测模型进行网络训练;故障诊断知识图谱根据预测结果及故障预测性维护评价体系,推荐数控机床维护方案,延长使用寿命。最后,基于上述理论与技术开发了相应的原型系统。构建了数据迁移计算处理应用模块、机床故障诊断知识图谱的构建和应用模块、机床预测与维护应用等三大功能模块,并通过案例测试了所开发原型系统的运行流程,验证了研究方法和模型的可行性。
吴炜,张翠霞,曹健[9]（2020）在《认知学徒制模式在高阶思维能力培养中的应用——以深度融合校企合作课程为例》文中研究指明认知学徒制将传统学徒制的优点与学校教育结合起来,将学习者置于有专家指导的真实环境中,培养学生高阶思维、问题解决和处理复杂任务的能力。深度融合校企合作课程具备高阶学习所需的主要特征,相关学校的校企合作教学改革实践也证明认知学徒制教学模式能够促进学习者高阶思维能力的培养,是深度融合校企合作的最佳教学模式。
王莺子,王成龙,李向菊[10]（2020）在《水电企业设备故障案例转化为教学案例的研究》文中指出随着《国家教育改革实施方案》的颁布,培养符合职业需求和具备一定实践能力的技术技能人才是职业教育改革的重中之重,因此开发与生产实际紧密结合、理论与实践有效融合的教学案例无疑对技术技能人才的培育起良好的支撑作用,笔者基于水电企业设备运行故障案例,研究了水电厂生产实际教学案例的转化思路和构建方法。
二、从故障案例中掌握相应知识点（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、从故障案例中掌握相应知识点（论文提纲范文）
（1）信号集中监测系统实训项目开发与实施（论文提纲范文）
| 引言： |
| 一、现阶段信号集中监测系统的现场使用情况 |
| 二、开发实训内容 |
| 2.1课程介绍 |
| 2.2实训项目的开发构建实训内容知识树 |
| 三、实训项目实施过程 |
| 3.1认识综合采集层设备 |
| 3.2完成三相交流道岔监测配线施工实训实施过程 |
| 3.3分析交流道岔曲线实训过程 |
| 四、结束语 |
（4）基于置信规则库的高速列车走行部安全性与可靠性方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 故障诊断研究现状 |
| 1.2.2 健康状态评估研究现状 |
| 1.3 论文的主要贡献 |
| 第2章 置信规则库推理机制的基础介绍 |
| 2.1 置信规则库的知识表达方法 |
| 2.2 置信规则库的知识推理方法 |
| 2.2.1 置信规则的匹配度计算 |
| 2.2.2 激活后置信规则的推理融合 |
| 2.3 置信规则库的目标函数确定及参数优化训练 |
| 2.4 基于P-CMA-ES的参数训练过程 |
| 2.5 小结 |
| 第3章 基于置信规则库的高速列车走行部的智能故障诊断研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 问题描述 |
| 3.2.1 高速列车走行部系统的结构及监测环境 |
| 3.2.2 问题公式化 |
| 3.3 属性的静态、动态可靠性的合理量化 |
| 3.3.1 属性的静态可靠性计算 |
| 3.3.2 属性的动态可靠性计算 |
| 3.4 基于混合可靠性-置信规则库的走行部故障诊断模型 |
| 3.5 BRB-mr 诊断模型的推理过程 |
| 3.6 BRB-mr 诊断模型的参数优化 |
| 3.7 仿真实验 |
| 3.7.1 走行部系统多故障分类的数值仿真 |
| 3.7.2 走行部系统单一故障的真实案例 |
| 3.7.3 对比分析 |
| 3.8 小结 |
| 第4章 基于置信规则库的高速列车走行部的健康状态评估研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 高速列车走行部系统的机理分析 |
| 4.2.1 高速列车走行部系统故障模式分析及致命程度分析 |
| 4.2.2 介绍高速列车走行部系统的分布式监测环境及其健康状态等级 |
| 4.3 利用奇异值分解对走行部系统的测量数据进行数据预处理 |
| 4.4 利用BRB建立走行部系统健康状态评估模型 |
| 4.5 基于BRB评估模型的知识推理过程 |
| 4.6 仿真实验 |
| 4.6.1 实验数据准备 |
| 4.6.2 建立初始的置信规则库评估模型 |
| 4.6.3 走行部系统健康状态评估结果 |
| 4.6.4 对比分析 |
| 4.7 小结 |
| 第5章 三层不确定性下基于置信规则库的高速列车走行部健康状态评估研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 问题描述 |
| 5.3 三种不确定性来源的获取 |
| 5.3.1 监测不确定性的量化过程 |
| 5.3.2 环境不确定性的量化过程 |
| 5.3.3 认知不确定性的量化过程 |
| 5.4 建立三层不确定性下基于置信规则库的评估模型 |
| 5.5 三层不确定性下基于置信规则库模型的推理 |
| 5.6 MBRB的性能指标 |
| 5.7 MBRB的参数优化 |
| 5.8 仿真实验 |
| 5.8.1 实验数据准备 |
| 5.8.2 建立初始MBRB评估模型及评估结果 |
| 5.8.3 对比分析 |
| 5.9 小结 |
| 第6章 结论 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 |
（5）铁路车站营业线施工安全风险管控对策研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外发展现状 |
| 1.2.1 国外铁路安全风险管理发展现状 |
| 1.2.2 国内铁路安全风险管理发展现状 |
| 1.3 研究的方法和内容 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 营业线施工与风险管理概述 |
| 2.1 营业线施工概述 |
| 2.1.1 施工的定义及分类 |
| 2.1.2 施工的组织领导 |
| 2.1.3 施工的组织流程 |
| 2.1.4 营业线施工的特点 |
| 2.2 安全风险管理概述 |
| 2.2.1 危险源的概念 |
| 2.2.2 风险识别 |
| 2.2.3 风险分析与评价 |
| 2.2.4 风险管控 |
| 2.3 施工风险管理的问题现状 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 风险管理的方法选择与研究 |
| 3.1 头脑风暴法(Brain Storming) |
| 3.1.1 头脑风暴法来源 |
| 3.1.2 头脑风暴法特点 |
| 3.1.3 头脑风暴法分类 |
| 3.1.4 头脑风暴法四大原则 |
| 3.2 故障树分析法(Fault Tree Analysis) |
| 3.2.1 故障树分析法来源 |
| 3.2.2 故障树分析法的特征 |
| 3.2.3 故障树分析法的优点 |
| 3.2.4 故障树分析法的理论 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 营业线施工安全风险识别与分析评价 |
| 4.1 营业线施工的风险识别 |
| 4.1.1 风险识别前期工作 |
| 4.1.2 施工风险识别 |
| 4.2 营业线施工的风险分析与评价 |
| 4.2.1 构建故障树 |
| 4.2.2 故障树的定性分析 |
| 4.2.3 故障树的定量分析 |
| 4.3 结果分析和运用 |
| 4.3.1 结果分析 |
| 4.3.2 案例研讨 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 营业线施工的安全风险关键与管控 |
| 5.1 施工安全风险关键环节 |
| 5.2 共性安全关键环节控制 |
| 5.2.1 关键环节控制核心 |
| 5.2.2 关键环节控制流程 |
| 5.3 个性安全关键环节控制 |
| 5.3.1 更换LKJ基础数据的施工 |
| 5.3.2 非正常行车的施工 |
| 5.3.3 施工作业车运行的施工 |
| 5.3.4 需接触网停电的施工 |
| 5.3.5 GSM-R基站控制器升级克缺施工 |
| 5.3.6 维修作业 |
| 5.3.7 邻近营业线施工 |
| 5.3.8 点外作业 |
| 5.4 施工风险管控的特色做法 |
| 5.4.1 挂图作战的介绍 |
| 5.4.2 挂图作战的步骤 |
| 5.4.3 挂图作战的原则 |
| 5.4.4 挂图作战的意义 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读学位期间取得的科研成果 |
| 学位论文数据集 |
（6）面向电力电子电路故障诊断的拓展型教学案例探究（论文提纲范文）
| 0 引 言 |
| 1 MMC工作原理 |
| 2 面向MMC子模块故障诊断的教学案例设计 |
| 2.1 故障特征分析 |
| 2.2 基于模型预测的故障诊断算法 |
| (1) 自适应滤波预测原理。 |
| (2) 故障检测算法。 |
| (3) 故障定位算法。 |
| 3 仿真设计与实现 |
| 3.1 仿真模型的搭建 |
| 3.2 仿真结果与分析 |
| 4 结 语 |
（7）基于动态故障树的钻井泵故障诊断专家系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 钻井泵故障诊断存在的问题 |
| 1.2.2 动态故障树的国内外研究现状 |
| 1.2.3 专家系统的研究现状 |
| 1.3 研究目标与研究内容 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 第二章 钻井泵故障树构建与诊断 |
| 2.1 钻机钻井泵的故障分析 |
| 2.1.1 钻井泵的结构研究 |
| 2.1.2 钻井泵故障分析 |
| 2.1.3 钻井泵故障诊断分析 |
| 2.2 故障树分析法介绍 |
| 2.2.1 故障树模型介绍 |
| 2.2.2 故障树的定性分析 |
| 2.2.3 故障树的定量分析 |
| 2.3 故障树分析法实例验证 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 钻井泵动态故障树故障诊断模型研究与改进 |
| 3.1 动态故障树介绍 |
| 3.1.1 动态故障树基本理论 |
| 3.1.2 动态逻辑门 |
| 3.2 贝叶斯网络介绍 |
| 3.3 基于离散时间贝叶斯网络的动态故障树诊断模型的研究与改进 |
| 3.3.1 离散时间贝叶斯网络模型 |
| 3.3.2 逻辑门输出事件条件概率表的确定 |
| 3.3.3 离散时间贝叶斯网络模型的改进 |
| 3.4 实例分析 |
| 3.4.1 建立动态故障树 |
| 3.4.2 钻井泵液力端系统的贝叶斯网络模型 |
| 3.4.3 钻井泵液力端故障诊断 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 钻井泵故障诊断专家系统的设计 |
| 4.1 专家系统总体结构设计 |
| 4.1.1 专家系统概述 |
| 4.1.2 专家系统总体框架设计 |
| 4.2 知识库的设计 |
| 4.2.1 知识来源和获取方式 |
| 4.2.2 知识的表示方式设计 |
| 4.2.3 知识的关系分析 |
| 4.3 推理机设计 |
| 4.3.1 推理方法设计 |
| 4.3.2 推理方向选择 |
| 4.4 解释机设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 钻井泵故障诊断专家系统软件实现与验证 |
| 5.1 专家系统数据库的建立 |
| 5.1.1 故障基础数据表设计 |
| 5.1.2 维修建议数据表设计 |
| 5.1.3 故障样本知识表示 |
| 5.1.4 故障树数据表设计 |
| 5.1.5 贝叶斯网络模型数据表设计 |
| 5.1.6 总体设计关系 |
| 5.2 专家系统各模块的实现 |
| 5.2.1 登录界面 |
| 5.2.2 主界面 |
| 5.2.3 基础信息管理模块 |
| 5.2.4 故障诊断模块 |
| 5.2.5 维修建议模块 |
| 5.2.6 模型更新模块 |
| 5.2.7 模型查看模块 |
| 5.3 故障诊断实例分析 |
| 5.4 故障诊断专家系统诊断准确度验证 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 未来研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间研究成果 |
（8）数据驱动的机床故障诊断知识图谱构建与预测维护研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题来源与研究背景 |
| 1.1.1 选题来源 |
| 1.1.2 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 机床数据采集与处理技术 |
| 1.2.2 领域知识图谱的构建技术 |
| 1.2.3 机床故障预测维护技术 |
| 1.3 论文主要研究内容及意义 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 研究意义 |
| 1.4 章节安排 |
| 第二章 机床故障诊断知识图谱构建与预测维护的体系结构 |
| 2.1 KGCPM-MTFD的内涵与特征 |
| 2.1.1 相关概念 |
| 2.1.2 内涵与特征 |
| 2.2 KGCPM-MTFD体系架构 |
| 2.3 KGCPM-MTFD运行逻辑 |
| 2.4 KGCPM-MTFD关键使能技术 |
| 2.4.1 机床特征数据采集与迁移计算方案 |
| 2.4.2 基于领域知识的机床故障诊断知识图谱构建 |
| 2.4.3 融合机床故障领域知识图谱的故障预测维护 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 机床特征状态数据采集与迁移计算方案 |
| 3.1 机床特征状态数据采集的需求分析 |
| 3.2 机床特征状态数据采集方法 |
| 3.2.1 基于FANUC函数库数据采集方法 |
| 3.2.2 基于OPC协议的数据采集方法 |
| 3.2.3 基于RS-232串口的数据采集方法 |
| 3.2.4 基于多传感器的数据采集方法 |
| 3.3 数据采集方法比较 |
| 3.4 机床特征状态数据迁移计算处理 |
| 3.4.1 ETL数据抽取方案 |
| 3.4.2 基于类中心缺失值填补方法 |
| 3.4.3 案例研究 |
| 3.5 机床故障诊断案例数据表设计 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于领域知识的机床故障诊断知识图谱构建 |
| 4.1 机床故障诊断知识分析 |
| 4.2 机床故障诊断知识图谱的构建流程 |
| 4.2.1 领域知识图谱的构建方式 |
| 4.2.2 构建整体流程 |
| 4.3 机床故障知识本体建模设计 |
| 4.4 机床故障案例数据的获取 |
| 4.4.1 机床故障案例来源分析 |
| 4.4.2 网络文本的获取技术 |
| 4.5 机床故障知识加工 |
| 4.5.1 机床故障领域实体识别 |
| 4.5.2 知识融合 |
| 4.5.3 实体关系抽取 |
| 4.6 机床故障知识存储与可视化表达 |
| 4.6.1 知识的存储类型 |
| 4.6.2 统一数据格式 |
| 4.6.3 知识导入Neo4J |
| 4.6.4 知识可视化表达 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 融合机床故障诊断知识图谱的故障预测维护 |
| 5.1 机床故障预测描述 |
| 5.2 融合机床故障领域知识图谱的故障预测维护体系评估 |
| 5.2.1 故障预测方法的导入分析 |
| 5.2.2 故障预测方法的重要度评估 |
| 5.2.3 重要度评价方法 |
| 5.3 基于粗糙集的故障数据表属性约简 |
| 5.4 基于BP神经网络的故障预测模型构建 |
| 5.4.1 BP神经网络定义 |
| 5.4.2 BP网络层数设计 |
| 5.4.3 数据归一化 |
| 5.4.4 BP网络参数的选择 |
| 5.4.5 BP网络的训练 |
| 5.5 案例研究 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 原型系统开发与案例验证 |
| 6.1 系统开发与运行环境 |
| 6.2 系统执行流程 |
| 6.3 案例分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（9）认知学徒制模式在高阶思维能力培养中的应用——以深度融合校企合作课程为例（论文提纲范文）
| 一、高阶思维能力 |
| 二、认知学徒制模式及其构建 |
| 三、融入高阶思维能力培养的认知学徒制课程教学设计原则 |
| （一）情境创设基于基础信息的充分掌握[10] |
| （二）问题设计基于教学内容的充分凝练 |
| （三）过程设计注重策略与方法的选择 |
| （四）反思评价注重提升和沉淀 |
| （五）探究迁移是教学改革创新的动力源泉 |
| 四、校企合作课程认知学徒制高阶思维能力教学实践 |
| （一）课前 |
| 1. 教学与学习目标分析 |
| 2. 学习内容分析与任务构建 |
| （二）课中 |
| 1. 情境创设 |
| 2. 脚手架搭建 |
| 3. 学习策略选择与设计 |
| 4. 学习任务总结与反思 |
| （三）课后 |
| 五、认知学徒制教学模式高阶思维应用的挑战与机遇 |
（10）水电企业设备故障案例转化为教学案例的研究（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 项目研究步骤 |
| 1.1 专业背景分析 |
| 1.2 团队组建及任务 |
| 1.3 研究路线确定 |
| 1.4 案例分类筛选 |
| 2 转化原则 |
| 3 转化方法 |
| 4 案例成果及应用 |
| 5 结语 |
四、从故障案例中掌握相应知识点（论文参考文献）
- [1]信号集中监测系统实训项目开发与实施[J]. 宋福顺. 中国新通信, 2021(16)
- [2]基于1+X证书制度的中职《汽车发动机电控系统检修》课程教学研究[D]. 王阳光. 南京师范大学, 2021
- [3]行动导向教学法在中职学校汽车构造与拆装课程中的应用研究[D]. 张琳. 长春师范大学, 2021
- [4]基于置信规则库的高速列车走行部安全性与可靠性方法研究[D]. 王久赫. 长春工业大学, 2021(08)
- [5]铁路车站营业线施工安全风险管控对策研究[D]. 周志军. 中国铁道科学研究院, 2021(01)
- [6]面向电力电子电路故障诊断的拓展型教学案例探究[J]. 朱琴跃,李大荃,徐璟然,黄修晗. 实验室研究与探索, 2021(04)
- [7]基于动态故障树的钻井泵故障诊断专家系统的设计与实现[D]. 何旋. 电子科技大学, 2021(01)
- [8]数据驱动的机床故障诊断知识图谱构建与预测维护研究[D]. 陈云飞. 长安大学, 2021
- [9]认知学徒制模式在高阶思维能力培养中的应用——以深度融合校企合作课程为例[J]. 吴炜,张翠霞,曹健. 高等职业教育(天津职业大学学报), 2020(05)
- [10]水电企业设备故障案例转化为教学案例的研究[J]. 王莺子,王成龙,李向菊. 科技视界, 2020(25)