基于E语言的故障建模方法研究

电子产品故障物理模型研究与应用进展刘柳;周林;邵将【摘要】提出了故障物理模型的基本概念，对几种常见的电子产品故障物理模型，包括互连热疲劳模型、互连振动疲劳模型、电迁移模型和与时间相关的介质击穿模型等进行了分析，总结提出了基于失效发生因素和失效发生过程的损伤模型建模等两种故障物理模型的建模方法。

结合工程应用情况，对两种故障物理模型的应用方法——可靠性仿真分析方法和可靠性加速试验方法进行了讨论。

最后对故障物理模型的研究进行了展望。

%The basic concept of failure physical model was proposed, and several common failure physical models for electronic products were introduced, such as interconnection thermal fatigue model, interconnection thermal fatigue model, interconnection vibration fatigue model, electro-migration model, and time-dependent dielectric breakdown model. Two modeling methods for failure physical models were proposed, including the damage modeling based on failure factors and the damage modeling based on failure processes. In combination with the engineering applications, two application methods of failure physical models were discussed, namely, reliability simulation analysis method and accelerated reliability test method. Finally, the research on failure physical models was prospected.【期刊名称】《装备环境工程》【年(卷),期】2015(000)002【总页数】5页(P54-58)【关键词】电子产品;故障物理模型;可靠性仿真分析;可靠性加速试验【作者】刘柳;周林;邵将【作者单位】空军工程大学防空反导学院，西安 710051;空军工程大学防空反导学院，西安 710051;中国航空综合技术研究所，北京 100028【正文语种】中文【中图分类】TJ02;TM931过去可靠性工作重点在于对故障现象的统计分析，可靠性指标的分配、预计及其验证都是基于故障的宏观统计规律性，以致忽略了故障“何时发生”及“为何发生”等方面的研究工作，不能从失效机理层面来解决可靠性相关的问题[1]。

一、背景介绍大语言模型是指基于大规模语料库训练得出的能够生成连贯语言的模型，近年来在自然语言处理领域取得了重大突破。

故障知识管理是指对企业或组织中发生的故障进行有效记录、整理和管理，以便后续查找和解决类似故障。

结合大语言模型和故障知识管理的研究，可以在故障知识记录和利用方面取得新的突破，提高故障处理效率和质量。

二、大语言模型在故障知识管理中的应用1. 故障知识的自动记录大语言模型可以利用其语言生成的能力，自动记录故障处理的日志和结果。

利用大语言模型生成的文本可以提高故障记录的准确性和完整性，避免信息遗漏和错误记录。

2. 故障知识的自动归类大语言模型可以通过对故障处理记录进行自然语言处理，自动归类相似类型的故障知识。

这样可以帮助故障管理人员更快速地找到之前类似故障的解决方案，降低重复劳动，提高工作效率。

3. 故障知识的智能检索利用大语言模型对故障知识进行语义理解和索引，可以实现更智能的故障知识检索。

通过输入故障描述或现象，系统可以快速给出相关的故障解决方案，提高解决故障的效率。

三、基于大语言模型的故障知识管理系统设计1. 搭建大规模语料库为了训练出更准确、更连贯的大语言模型，需要搭建大规模的语料库进行训练。

语料库可以包括企业内部的故障处理记录、技术文档、行业标准等，以及公开的技术论文、网络资讯等。

2. 构建故障知识数据集在搭建故障知识管理系统时，需要构建故障知识的数据集。

这些数据可以来自企业内部的故障记录、技术人员的经验共享，也可以通过爬虫等方式获取外部的故障解决方案。

3. 故障处理记录的自动化基于大语言模型的故障知识管理系统可以实现故障处理记录的自动化，提高记录效率和准确性。

员工在处理故障时可以通过系统自动生成模板，并进行修改和补充记录，减少重复劳动。

4. 智能故障知识检索设计智能的故障知识检索功能，可以通过大语言模型实现对输入文本的理解和匹配，找到与之相关的故障解决方案。

这需要对大语言模型进行合理的微调和优化，使其适应特定领域的故障知识管理需求。

基于集成改进ELM的模拟电路故障诊断【摘要】本文提出一种基于旋转森林的集成极端学习机分类方法，用以提高模拟电路故障诊断的准确性。

算法对采样后的数据进行小波分解获得故障特征，采用旋转森林增加集成极端学习机基分类器之间的差异性。

实验结果表明，采用本文方法对模拟电路进行在线故障诊断具有较高的准确性。

【关键词】旋转森林;极端学习机;模拟电路;故障诊断1.引言有理论表明，在复杂电子系统中，模拟电路部分最易发生故障，但由于其自身具有非线性，以及包含元件的容差性等特点使得针对模拟电路的故障建模困难，传统的故障字典法等方法已很难适应。

为了实现模拟电路故障模式的准确分类，本文提出一种基于旋转森林（Rotation Forest，ROF）的极端学习机（Extreme Learning Machine，ELM）集成模拟电路故障诊断方法。

2.极端学习机算法极端学习机[1]（ELM，Extreme Learning Machine）在随机给定输入权值与神经元参数的基础上，将传统前馈神经网络参数训练问题转化为求解线性方程组，以直接计算输出权值的最小二乘解的方式完成网络训练过程。

3.旋转森林算法ROF[2]是针对集成分类器间的差异性和集成分类器的准确性两个方面提出的。

设x=[x1，x2，…，xn]T表示有n个特征的一个样本，N个数据点构成一个初始训练集，用一个N×n的矩阵X表示，Y=[y1，y2，…，yN]T表示这N个点的标记。

D1，D2，…，DL表示L个基分类器，F则表示特征集。

区别于bagging、boost和随机森林算法，它是通过以下步骤构造每一个基分类器Di（0≤i≤L）的训练集：1）将特征集F划分为K个不相交的子集。

每个子集大约有M=n/K个特征。

2）Fi，j表示第Di分类器的训练集的第j个特征子集，随机去掉某一类的样本，并对剩下的样本进行75%的重采样。

对Fi，j进行主成分分析（PCA）后得到Mj个主成分ai，j（1），ai，j（2），…，ai，j（M）。

基于语义的软件服务故障自动诊断模型
朱麟
【期刊名称】《计算机测量与控制》
【年(卷),期】2015(23)11
【摘要】为解决现有的软件一体化应用软件平台在故障诊断方面不能有效描述软件服务的语义问题,提出一种基于语义的软件服务故障自动诊断模型;该模型采用语义的方法将故障分为故障标记、指令分析和行为依赖分析,构建了立语义特征库;其次利用观察掩码函数的可满足性挖掘隐性故障的可诊断性,为语义库模型中每一个事件状态建立索引表,并为所有状态标识,实现基于启发函数的语义自动诊断机,得到最优诊断路径;最后通过故障模拟对模型进行性能评估;实验表明,该模型不仅有效地降低服务的误报率,而且网络规模对模型的性能影响较小.
【总页数】3页(P3579-3581)
【作者】朱麟
【作者单位】公安海警学院电子技术系,浙江宁波 315801
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于知网的软件故障案例语义表示方法 [J], 柳玉;贲可荣;马喆
2.基于软件黑匣子的集成软件故障诊断模型 [J], 王毅刚;朱小冬;刘彦斌;叶飞
3.一种基于语义Web服务的服务自动发现的实现 [J], 沈玮韠;蔡鸿明;姜丽红
4.基于人工免疫的故障诊断模型自动更新算法 [J], 闫纪红;王伟;卢磊
5.基于FMEA/FTA的嵌入式软件故障诊断模型与应用 [J], 何鑫;杨顺昆;刘斌因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

故障建模方法在工程、科研和信息技术等领域，故障建模是一项关键的技术，它有助于预测、诊断和处理各类系统故障。

本文将详细介绍故障建模的方法，以帮助读者更好地理解和应用这一技术。

一、故障建模的概念故障建模是对系统可能出现的故障进行抽象和描述的过程，旨在通过建立数学模型来分析和预测故障的发生、发展和影响。

故障建模方法的选择取决于系统的复杂程度、应用场景和目标需求。

二、故障建模方法1.基于专家经验的故障建模这种方法依赖于领域专家对系统故障的经验和认识。

专家通过对系统结构、性能和故障历史进行分析，提炼出故障模式，并建立相应的故障模型。

这种方法的优点是简单、直观，但受限于专家的知识和经验，可能存在一定的局限性。

2.基于概率统计的故障建模这种方法通过对大量故障数据进行统计分析，建立故障概率分布模型。

常用的概率统计方法有：贝叶斯网络、隐马尔可夫模型等。

这类方法在处理不确定性问题时具有优势，但需要大量的历史数据支持。

3.基于机器学习的故障建模机器学习方法可以从大量数据中自动学习故障特征和规律，建立故障预测模型。

常见的机器学习方法有：支持向量机、决策树、随机森林、神经网络等。

这种方法具有较强的泛化能力，但在模型训练过程中可能需要大量的计算资源和时间。

4.基于物理过程的故障建模这种方法依据系统的物理过程和故障机理，建立数学模型。

如：有限元分析、多体动力学模型等。

这类方法具有较高的准确性，但建模过程复杂，计算量大，适用于对精度要求较高的场景。

5.综合故障建模方法在实际应用中，为了提高故障建模的准确性和鲁棒性，常常将多种方法进行综合。

例如，结合专家经验、概率统计和机器学习方法，建立多模型融合的故障预测系统。

三、总结故障建模方法的选择应根据实际需求、系统特点和数据情况进行综合考虑。

不同的故障建模方法具有各自的优势和局限性，通过合理地选择和组合，可以提高故障预测的准确性和实用性。

第7期2018年7月组合机床与自动化加工技术Modular Machine Tool & Automatic Manufacturing TechnitjueNo. 7Jul. 2018文章编号：1001 -2265(2018)07 -007/-05D 01：10. 13462/j . cnki . m m tam t . 2018.07.019基于L L E 及其改进距离算法的轴承故障诊断模型魏永合，刘 5，杨艳君，苏君金(沈阳理工大学机械工程学院，沈阳1101&9)摘要:针对原始LLE 难以发掘非平稳振动信号高维非线性、不均匀或存在“孔洞”的采样数据潜在几何分布特征，提出一种基于LLE 及其改进算法的滚动轴承故障诊断模型。

通过将计算欧氏距离改进的 局部线性篏入（LLE )算法应用于滚动轴承故障诊断模型，在邻域因子A 取值比较小时的情况下就可得 到良好的特征提取效果，扩大了模型参数'的选取范围，减少特征提取计算的时间；通过将监督学习线 性判别分析（LDA )能保证投影后样本在新的特征空间具有最大的类间距离和最小的类内距离的基本 概念应用于改进距离的L L E 算法#选择后对其降维结果的直观的验证处理上，来确保降维样本在 新的特征空间具有最佳的特征可分离性。

并与未改进L L E 算法及传统线性降维方法P C A 对比实验 结果来验证基于改进距离L LE 算法与离散度矩阵结合的故障诊断模型的优越性。

关键词：轴承;非线性流形学习；局部线性嵌入;特征提取;故障诊断 中图分类号:TH 165;TG 659 文献标识码:AA Model of Bearing Fault Diagnosis Based on L L E an d Its Improved Distance AlgorithmWEI Yong-lie ,LIU Wei ,YANG Yan-jun ,SU Jun-jin(School of Mechanical Engineering , Shenyang Ligong University , Shenyang 110159, China )Abstract ： A fault diagnosis model of rolling be^ing was proposed to obtain the bution of nonstationar ^, nonline2, nonuniform and high-dimensional samplesr data about its vibration si ^^- nal . With the locally linear embedding algorithm , which had improved the euclidean distance , it was ap ­plied to this rolling bearing fault diagnosis model . When the neighborhood factor was relatively small , the favorable feature extraction can be obtained , and the selectionsrrange of the models para panded , that can reduce the calculation time of feature extraction . With some conceptions a bout the discriminant analysis of supervised learning can ensure that the post-projection samples had the largest inter ­class distance and minimum intraclass distance in the new feature space , and these conceptions to verify parameters’selections of the improved LLE in dimensionality reduction and its intuitive results ’ex - pressions can ensure that the reduced dimension samples had the best feature separability in the space . And comparing with the unmodified LLEalgorithm and the traditional linear dim ton method PCA can verify the superiority of this fault diagnosis model based on the rithm and the discrete matrix .Key words ： bearing ； nonlinear manifold learning ； locally linear embedding ； feature extraction ； fault diag ­nosis〇引言在故障诊断、机器学习及数据挖掘等研究邻域中， 为了尽可能地全面反映故障类型的信息，通常会需要 各类传感器收集大量复杂的难以被人直接表示和处理 的“高维”样本空间中的数据集合。

电力系统故障诊断建模方法研究一、引言电力系统是现代社会的基础设施之一，其重要性不言而喻。

然而，由于电力系统的复杂性和故障率高，故障诊断一直是电力系统领域的研究热点。

本文将介绍电力系统故障诊断的建模方法研究。

二、电力系统故障诊断电力系统故障诊断是指在电力系统运行发生故障或异常情况时，通过各种方式快速而准确地确定故障原因和位置，并采取相应的补救措施，确保电力系统的稳定运行。

电力系统故障诊断的主要目标是减少停电时间、保障供电质量和提高生产效率。

电力系统故障诊断的方法主要包括基于规则、基于知识、基于经验和基于模型等方法。

其中，基于模型的方法是目前最为常用的方法。

三、电力系统故障诊断建模方法电力系统故障诊断建模方法主要包括传统的物理建模和数据驱动建模两种方法。

1. 物理建模物理建模是指通过建立电力系统的物理模型，对电力系统进行分析和模拟，从而找出电力系统中存在的问题。

物理建模中常用的方法包括控制方程建模、电路方程建模和状态方程建模等。

控制方程建模是通过控制方程来描述电力系统中各个部分之间的关系，建立电力系统的运动方程，从而对电力系统进行分析和模拟。

电路方程建模是通过建立电路模型，对电力系统进行分析和模拟。

状态方程建模是将电力系统的每个状态量表示为系统状态的函数，并通过状态转移方程来描述系统的动态变化。

物理建模的优点在于建模过程是透明的，能够提供详细的系统信息，因此对于电力系统中的一些可能存在的隐患能够进行有效的诊断和定位。

然而，物理建模需要大量的时间和精力，并需要对电力系统的物理结构有深入的了解，因此这种方法的应用受到一定的限制。

2. 数据驱动建模数据驱动建模是根据电力系统的历史数据，建立模型来分析电力系统运行过程中的异常情况。

这种方法既可以在故障发生前进行故障预测，也可以在故障发生后进行故障诊断和定位。

数据驱动建模的方法很多，例如神经网络、支持向量机、随机森林和朴素贝叶斯等。

这些方法可以根据所给出的数据，通过训练来得到适合该数据的模型，进行故障诊断和预测。

基于神经网络的高效故障检测模型研发与应用神经网络在故障检测中的应用故障检测是一项非常重要的工作，可以避免不必要的损失和影响。

而现代化的工业生产中，有着越来越高的自动化水平，这就需要更加有效的故障检测模型来保证生产的正常运行。

神经网络作为当下流行的一种深度学习算法，其应用在故障检测中备受关注。

在本文中，我们将探讨基于神经网络的高效故障检测模型的研发与应用。

一、神经网络的基础结构在了解神经网络的应用之前，我们首先需要了解神经网络的基本结构。

神经网络由神经元和连接这些神经元的突触组成。

在神经元中，有两个主要的部分，分别是输入和输出。

输入由突触连接到前一个神经元的输出，输出通过突触与其他神经元相连。

在神经网络的训练过程中，通过调整突触的连接强度来优化神经网络的性能。

二、神经网络在故障检测中的应用神经网络在故障检测中的应用可以分为两个阶段：训练阶段和测试阶段。

在训练阶段中，我们需要首先准备好大量的故障数据，并对其进行标记，即哪些数据是故障数据，哪些是正常数据。

然后将这些数据输入到神经网络中进行训练，训练出一个能够准确识别故障的神经网络模型。

在测试阶段中，将需要对工业生产中采集的实时数据进行处理，然后输入到训练好的神经网络模型中进行识别。

如果神经网络模型识别出这些数据中存在故障，那么就会通知工作人员进行维修或其他相关的处理。

通过这种方式，可以及时检测出故障并及时处理，从而保证了生产的正常运行。

三、使用案例神经网络在故障检测中的应用有很多成功案例。

举个例子，一家工厂的制冷系统经常出现故障，影响了正常的生产。

该工厂引入了基于神经网络的故障检测模型，将实时监测数据输入到模型中进行处理。

在使用了基于神经网络的故障检测模型后，该工厂发现故障率显著下降，而生产效率却大幅提高。

这说明了基于神经网络的故障检测模型在实际应用中可以取得很好的效果。

四、结论基于神经网络的高效故障检测模型可以作为现代化工业生产中的一种重要手段，可以极大地提高工业生产的效率和质量。