电表常用英语专业词汇
II类防护绝缘包封仪表——insulating encased meter of protective class II
I类防护绝缘包封仪表——insulating encased meter of protective class I
P-分位…——P-fractile…
p—分位管理延迟——p-fractile andyistrative delay
P—分位后勤延迟——P—fractile logistic delay
P—分位修理时间——p—fractile repair time
Y-接线系统——Y-connected system
Δ-接线系统——Δ-connected system
埃尔斯特——Elster
艾创——Itron
爱施朗——Echelon
爱拓利——Actaris
百分数误差——percentage error
保护接地端——protective earth terminal
备用冗余——standby redundancy
变电站(所) ——substation/transformersubstation/transformer station
变形，失真——distortion
变压器——transformer
标准表——reference meter
标准传输规范——Standard Transfer Specification(STS)
标准导轨式仪表——DIN rail meter
表常数——meter constant
表常数试验——Meter constant test
表底——base
表盖——meter cover
表壳——meter case
表位——stations
波特率——baud rate
波形——wave form
波形捕捉——waveform capture
价值工程0引言随着武器装备复杂性不断增加，对武器装备维护和故障诊断提出了更高的要求。近年来，一些逐渐兴起的智能故障诊断方法，比传统方法能够更加快速，有效的诊断装备故障。目前，人工智能技术的发展，特别是基于知识的专家系统技术在故障诊断中的应用，使得设备故障诊断技术进入了一个新的智能公发展阶段。传统的故障诊断专家系统虽然在某些领域取得了成功，但这种系统在实际应用中存在着一定的局限性，而人工神经网络技术为解决传统的专家系统中的知识获取，知识学习等问题提供了一条崭新的途径[1][2][3]。1神经网络模型原理人工神经网络简称神经网络（NeuralNetwork），具备并行性、自学习、自组织性、容错性和联想记忆功能等信息处理特点而广泛用于故障诊断领域，它通过对故障实例及诊断经验的训练和学习，用分布在神经网络中的连接权值来表达所学习的故障诊断知识，具有对故障联想记忆、模糊匹配和相似归纳等能力。人工神经网络在故障诊断中的应用研究主要有三个方面：一是从预测角度应用神经网络作为动态预测模型进行故障预测；二是从模式识别角度应用神经网络作为分类器进行故障诊断；三是从知识处理角度建立基于神经网络的专家系统[4][5]。1．1神经网络基本模型基于神经细胞的这种理论知识，在1943年McCulloch和Pitts提出的第一个人工神经元模型以来，人们相继提出了多种人工神经元模型，其中被人们广泛接受并普遍应用的是图1所示的模型[6]。图1中的x0，x1，…，xn-1为实连续变量，是神经元的输入，θ称为阈值（也称为门限），w0，w1，…，wn-1是本神经元与上级神经元的连接权值。神经元对输入信号的处理包括两个过程：第一个过程是对输入信号求加权和，然后减去阈值变量θ，得到神经元的净输入net，即net=n-1i=0Σwixi-θ从上式可以看出，连接权大于0的输入对求和起着增强的作用，因而这种连接又称为兴奋连接，相反连接权小于0的连接称为抑制连接。下一步是对净输入net进行函数运算，得出神经元的输出y，即y=f（net）f通常被称为变换函数（或特征函数），简单的变换函数有线性函数、阈值函数、Sigmiod函数和双曲正切函数。根据本文的研究特点，变换函数f取为Sigmoid函数，即f（x）=11+e（-x）1．2神经网络知识表示传统的知识表示都可以看作是知识的一种显示表示，而在ANN中知识的表示可看作是一种隐式表示。在ANN中知识并不像传统方法那样表示为一系列规则等形式，而是将某一问题的若干知识在同一网络中表示，表示为网络的权值分布。如下所示阈值型BP网络表示了四条“异或”逻辑产生式规则[7]：IFx1=0ANDx2=0THENy=0IFx1=0ANDx2=1THENy=1IFx1=1ANDx2=0THENy=1IFx1=1ANDx2=1THENy=0基于这种网络知识表示结构，其BP网络结构如图2所示。网络通常由输入层、隐层和输出层组成。网络第一层为输入层，由信号源节点组成，传递信号到隐层；第二层为隐层，隐层节点的变换函数是中心点对称且衰减的非负线性函数；第三层为输出层，一般是简单的线性函数，对输入模式做出响应。理论上已证实，在网络隐———————————————————————作者简介：李洪刚（1981-），男，河北石家庄人，硕士，控制工程专业；郭日红（1982-），男，山西大同人，硕士，测试专业。装备故障诊断方法研究AnalysisofFaultDiagnosisforEquipmentBasedonNeuralNetworkSystem李洪刚①②LIHong-gang；郭日红②GUORi-hong（①军械工程学院，石家庄050003；②中国人民解放军66440部队，石家庄050081）（①OrdnanceEngineeringCollege，Shijiazhuang050003，China；②No.66440UnitofPLA，Shijiazhuang050081，China）摘要：分析了神经网络故障诊断的特点，构建了神经网络的装备故障诊断模型，克服了传统故障诊断的缺点，并用某型装备故障的数据进行了验证，结果表明了神经网络诊断故障是一种有效的诊断方法。Abstract:Characteristicsoftheneuralnetworkandexpertsystemareanalyzed.Faultdiagnosisforequipmentbaseonneuralnetworkisconstructed.Aweakofthetraditionalmethodoffaultdiagnoseisovercome.Andavailabilityofthemethodbasedonneutralnetworksystemisverifiedbyexperimentalresultsofoneequipmentfault.关键词：神经网络；故障诊断；装备Keywords:neuralnetwork；faultdiagnose；equipment中图分类号：E911文献标识码：A文章编号：1006-4311（2012）32-0316-02·316·ValueEngineering含层节点根据需要庙宇的前提下，三层前向神经网络可以实现以任意精度逼近任意连续函数的功能。对于三层神经网络，其隐层节点和输出层节点输出为：Hj=f[N，Li=1，j=1Σwijxi-θj]，i=1，2，…，N；j=1，2，…，Lyk=g[L，Mj=1，k=1ΣTjkHj-λk]，j=1，2，…，L；k=1，2，…，M1．3隐层神经元数神经网络输入和输出神经元个数的确定可以根据实际需求而定，隐层神经元个数的确定对网络的能力也有直接的影响，个数太少，则神经网络的认知能力较差，影响其收敛程度和泛化能力，个数太多，则增加了计算量，降慢了网络的收敛速度，通常用以下几个公式来确定隐层神经元数：l=n+m姨+a，a∈[1，10]，p＜ni=1ΣCllln，l=log2n，l=2n-1/3式中：l为隐层神经元数；n为输入层神经元数；m为输出层神经元数；p为样本总数。2故障诊断实例以某型装备导弹测试车为例，说明神经网络在装备故障诊断过程中的学习和自适应过程。该装备故障知识表示如表1所示。左侧为装备故障征兆，右侧为装备故障原因。图中所示故障征兆与故障原因为对应关系，左侧故障征兆必然由右侧某一或多个故障原因引起。因此，故障征兆为神经网络的输入，由x1、x2…x9表示，如表2所示。神经网络接收故障原因后，通过运算、诊断、判别，最终输出引起某一故障征兆的原因，由y1、y2…y8来表示。2．1故障诊断流程故障诊断流程如图3所示。根据专家整理的故障征兆、故障原因知识，对知识进行区别、分类，形成神经网络知识库。并通过已知的学习样本对神经网络进行训练。故障诊断时，对故障现象进行知识表示，输入诊断系统，经过神经网络运算得出相应故障原因结果，由系统解释机制最终解释出来，到达输出端，提供给用户。如果系统诊断不到故障原因（即，无解），得出相应的结论，把该结论反馈至知识库存储，并更新网络知识库。针对该型装备，我们选择8个样本进行网络系统训练，其中，xi=0表示无故障现象，xi=1表示故障现象；yj=0表示无故障原因，yj=1表示故障原因。神经网络训练知识表示样本，如表3。神经网络训练过程中，通过误差反向传播，不断自动学习，修改各个节点的连接权值和相应节点的阈值，一旦误差小于规定的ξ时，网络就会停止训练。网络训练完成后，就可得到固定的连接权值和相应节点的阈值。2．2故障诊断结果根据网络训练结果进行诊断，把故障征兆输入系统，系统调用已经训练好的各层的连接权值和相应节点的阀值进行向前计算，最终得出训练结果，由输出端提供给用户。在实际输出与理想输出之间有差别，实际输出值可以无限接近理想输出值，但往往不能完全相同。如表4所示。3结论本文研究了模糊神经网络的原理和实现形式，提出了基于神经网络的故障诊断系统构建原则，并以某型装备故障为例，进行了实验。实验结果表明：人工神经网络故障诊断可以克服以往传统装备故障诊断不足，提高装备故障诊断效率，体现出了重要的意义和价值，代表着一个新的发展方向。参考文献：[1]杨迎化，唐大全，卢建华.神经网络在智能故障诊断技术中的应用及其发展趋势[J].测控技术学报，2003，22（9）：1-5.[2]陈维，陈永革，赵强.基于BP神经网络的装备故障诊断专家系统研究[J].指挥控制与仿真，2008，30（4）103-106.[3]王改良，武妍.用入侵的自适应遗传算法训练人工神经网络[J].红外与毫米波学报，2010，29（2）136-139.[4]汪振兴，刘臣宇，李丽等.基于改进BP神经网络的某型装备故障诊断专家系统[J].计算机与现代化，2010，174（2）200-206.[5]王凡重.基于小波神经网络和支持向量机的电机故障诊断与研究[D].太原理工大学硕士学位论文，2011.[6]王晓垠.基于神经网络和专家系统的智能故障诊断系统研究[D].东南大学硕士学位论文，2005.[7]朱文龙.基于遗传算法的BP神经网络在多目标优化中的应用研究
英文回答：
The Process Design Chart for Signal Analysis and Fault
Diagnosis outlines a systematic approach for the analysis and
diagnosis of potential faults. Thisprehensive chart serves as a
professional guide for the methodical and rigorous assessment
of signals and identification of potential issues within a specific
system. The utilization of specialized vocabulary and precise
language reflects the authoritative and serious nature of the
text, emphasizing the importance of a clear and logical
approach to signal analysis and fault diagnosis.
信号分析和断层诊断过程设计图概述了分析和诊断潜在断层的系统方法。 这份综合图表作为专业指南，用于有条不紊和严格地评估信号和确定特定系统内的潜在问题。 专用词汇和精准语言的使用反映了文本的权威性和严肃性，强调了对信号分析和错误诊断采取明确和逻辑方法的重要性。
"Analyzing signals and diagnosing faults is really important
when ites to fixing problems with electronic or mechanical
systems. So, when you're making a flowchart for this process,
・152・内燃机与配件
汽车发动机冷却系统故障诊断和维修技术
Fault Diagnosis and Maintenance Technology of Automobile Engine Cooling System
励敏LI Min
(无锡汽车工程高等职业技术学校，无锡214153 )(Wuxi Automobile Engineering Higher Vocational and Technical School, Wuxi 214153 , China )
摘要:冷却系统是保证发动机在最适宜温度下工作的关键,其故障诊断至关重要，能够有效延长发动机寿命，降低其故障率，提升 燃油效率,确保发动机在最优的环境下运行遥随着汽车发动机技术的不断进步,冷却系统的故障诊断和维修技术也在不断更新换代, 大量智能技术被引入到系统中，这大大地提升了故障诊断的及时性和维修的准确性遥因此,本文的研究对于汽车发动机冷却系统的故 障诊断和维修关键技术进行了探讨，希望能够探索技术创新遥Abstract: The cooling system is the key to ensure that the engine works at the most suitable temperature, and its fault diagnosis is very important. It can effectively prolong the engine life, reduce the failure rate, improve the fuel efficiency, and ensure the engine running in the optimal environment. With the continuous progress of automobile engine technology, the fault diagnosis and maintenance technology of cooling system is constantly updated. A large number of intelligent technologies are introduced into the system, which greatly improves the timeliness of fault diagnosis and the accuracy of maintenance. Therefore, this paper discusses the key technologies of fault diagnosis and maintenance of automotive engine cooling system, hoping to explore technological innovation.
