一、随机性死机故障分析与排除（论文文献综述）
白灵,魏磊,张文博,王晓东,王玉光[1]（2020）在《某商用车仪表“死机”故障分析及优化设计》文中认为随着科学技术的发展,越来越多的先进技术应用到汽车仪表中,嵌入式软件中断系统在汽车仪表软件系统中得到广泛的应用,由中断引发的故障往往具有隐蔽性和随机性[1]。本文结合某商用车仪表出现的"死机"问题,经过故障排查、分析,最后提出优化设计方案。
张军政[2]（2019）在《基于交叉熵理论的列控车载设备故障组合预测方法研究》文中研究表明车载设备作为高速铁路列车运行控制系统（以下简称列控系统）的重要组成部分,是保障列车安全高效运行的核心部件。其中,列控系统300T车载设备在目前上线运行的车载设备中占有较高的使用比例,由于其具有结构复杂、模块众多、跨地区长时间高速运行、行车环境多变等特点,任何轻微故障或安全隐患都有可能降低列车运行的可靠性。因此,有必要对列控系统车载设备的故障状态进行及时预测,提前发现并消除潜在故障,实现视情维修,以保障高速列车运行安全和运营效率。目前,对于列控系统车载设备的故障研究主要集中在故障类型分析、故障诊断和识别等方面,针对列控系统车载设备故障预测的相关理论、方法和技术研究较为缺乏,特别是没有能够实际应用于现场的实用化故障预测理论和方法,现场故障数据处理强度极大。为缓解现场故障分析与处理压力,实现真正意义上的状态修,非常有必要开展列控系统车载设备故障预测相关研究。本文从列控系统300T车载设备的日志数据出发,首先对车载设备日志数据进行了清洗处理,分析了车载设备多故障模式,构建了用于部件级和系统级故障预测的故障统计特征,实现了故障运行状态的有效识别,设计了基于交叉熵理论的列控车载设备故障组合预测方法。论文的主要工作包括:（1）分析了列控系统300T车载设备日志数据的特点,设计了数据预处理策略以准确实现故障数据统计,采用多状态系统理论进行了车载设备的运行状态划分,基于模糊FMEA方法实现了车载设备运行状态的评估,实现了故障等级内故障类型的准确划分。（2）分别选取故障率和当量故障率作为车载设备部件级及系统级的故障特征,分别采用支持向量机、极限学习机及网格搜索优化支持向量机对车载设备运行状态进行了识别研究,仿真结果表明,采用当量故障率能够有效表征车载设备运行状态,网格搜索优化支持向量机的状态识别准确率为93%,在三种方法中准确率最高,验证了使用该方法进行车载设备状态识别的可行性。（3）以当量故障率和故障率数据序列作为数据支撑,首先,采用K近邻非参数回归预测模型、改进灰色Elman神经网络预测模型分别进行短时预测;其次,基于交叉熵理论将两种模型进行优化组合,并选取常用的等权重组合模型进行对比分析,预测出部件级的故障时间;最后,通过网格搜索优化支持向量机对当量故障率预测值进行状态识别,进而预测出系统级的故障时间、故障等级和故障模块。仿真结果表明,相比其它三种预测模型,交叉熵组合预测模型的预测结果预测精度最高,,故障等级预测准确率为87.33%,故障模块预测准确率为94.4%,故障模式预测准确率为77.77%,验证了使用交叉熵组合预测模型进行车载设备故障预测的可行性。本文在系统分析车载设备日志数据的基础上,引入基于交叉熵理论的故障组合预测方法对车载设备进行故障预测,能够有效实现对车载设备故障时间、故障等级、故障模块和故障模式的预测,预测准确度基本满足动车段数据处理工区的故障分析和预测需求,为实现面向车载设备的视情维修奠定基础。图58幅,表37个,参考文献82篇。
王水成[3]（2015）在《办公电脑的异常表现与应对策略》文中提出电脑是一种复杂的高技术产品,在使用过程中,由于使用环境、使用频度、用户个人操作习惯、所使用的软件,以及电脑病毒等各个方面的原因,会引发各种各样的故障,导致电脑死机、不能启动,甚至于烧毁电脑部件等令人烦恼和担心的问题,为克服这些问题,本文列举电脑在使用中常见的和多发的故障进行分析,并提出了解决问题的办法和处理措施。
张颜颜[4]（2011）在《浅析程控交换机“死机”故障的原因》文中进行了进一步梳理程控交换机有时发生"死机"故障,有时却没有发生,有时发生的次数比较多,有时发生的次数却少,因此,程控交换机的死机故障分为暂时性故障、随机性故障。引起程控交换机"死机"故障的原因主要有以下几个:清零复位信号出现问题、时钟脉冲信号出现问题、噪音干抗引起的问题、时延以及环境条件问题。本文主要对HJD-04程控交换机的"死机"故障进行分析,探析引起死机的以上几个原因。
王帆[5]（2009）在《计算机硬件系统常见故障的分析处理》文中进行了进一步梳理归纳总结了计算机用户在日常工作、生活中可能碰到的多种代表性的电脑软硬件故障和问题及解决方法。各种故障问题类型和故障排除思维习惯来编排,具体包括开关机故障、死机故障、显示故障、声音故障、存储设备故障、CPU故障、内存故障、主板故障。在碰到电脑故障时,能快速判断和解决一些有规律可循的常见故障,以及如何维护电脑、如何避免电脑故障。
陈木荣[6]（2008）在《数控机床电气故障分析与排除的教学法探析》文中认为根据日常常见的数控机床故障特点及分类,结合生产实践与分析,总结出数控机床电气故障调查、分析与排除的步骤与做法。
申超英,张艳玲[7]（2008）在《数控机床常见的电气故障及维修》文中进行了进一步梳理数控机床集电子技术、计算机技术、自动控制技术及伺服驱动技术、精密机械技术于一体,是高度机电一体化的典型产品。由于数控机床是一种价格昂贵的精密设备,一般都是企业中关键产品、关键工序的关键设备,一旦故障停机,其影响和损失往往很大。数控机床日常出现的故障多为电气故障,所以,为了充分发挥数控机床的效益,数控机床电气故障的检查、分析、诊断、和排除尤为重要。
孟祥卿,雷耿,李连忠[8]（2006）在《电动钻机电气控制系统故障排除浅述》文中进行了进一步梳理文章根据多年的现场工作经验,提出了电动钻机电气控制系统故障排除的一些基本思路,能够时现场工作人员在排除类似故障时,具有一定的指导作用。
梁南丁[9]（2006）在《数控机床电气维修技术》文中指出文章针对数控机床电气控制系统,从常见电气故障分类、故障的分析诊断方法、电气故障的处理和总结等4个方面阐述了数控机床的电气维修技术,供电气维修人员参考与借鉴。
李连忠,孟祥卿,雷耿[10]（2006）在《电动钻机电气控制系统故障排除浅述》文中研究说明结合现场多年的工作经验及在实际工作中的一些想法,概括出电动钻机电气控制系统故障排除的一些基本的指导性意见,对现场工作人员具有一定的指导作用。
二、随机性死机故障分析与排除（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、随机性死机故障分析与排除（论文提纲范文）
（1）某商用车仪表“死机”故障分析及优化设计（论文提纲范文）
| 1 故障描述 |
| 2 故障分析 |
| 3 原因分析 |
| 4 优化设计 |
| 5 总结 |
（2）基于交叉熵理论的列控车载设备故障组合预测方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 故障预测技术研究现状 |
| 1.2.2 列控系统故障预测的研究现状 |
| 1.2.3 交叉熵理论的研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容及组织架构 |
| 2 列控车载设备故障分析 |
| 2.1 车载设备运行日志数据分析 |
| 2.1.1 日志数据特点 |
| 2.1.2 日志数据预处理 |
| 2.1.3 故障统计 |
| 2.2 故障分析 |
| 2.2.1 车载设备系统级运行状态划分 |
| 2.2.2 基于模糊FMEA的车载设备系统级运行状态评估 |
| 2.2.3 车载设备系统级运行状态评估结果与分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 车载设备故障特征构建及运行状态识别 |
| 3.1 故障特征构建 |
| 3.1.1 部件级故障特征 |
| 3.1.2 系统级故障特征 |
| 3.2 面向故障特征的状态识别 |
| 3.2.1 极限学习机 |
| 3.2.2 支持向量机 |
| 3.2.3 基于GSM的SVM参数寻优 |
| 3.3 仿真验证与分析 |
| 3.3.1 数据来源及处理 |
| 3.3.2 仿真结果分析 |
| 3.4 本章小节 |
| 4 基于交叉熵理论的故障组合预测模型 |
| 4.1 车载设备故障预测方案及评估方法 |
| 4.1.1 车载设备故障预测方案 |
| 4.1.2 预测模型评估指标 |
| 4.2 故障预测算法选择 |
| 4.2.1 K近邻非参数回归预测算法 |
| 4.2.2 改进灰色Elman神经网络的预测算法 |
| 4.3 交叉熵在故障组合预测中的应用 |
| 4.3.1 组合预测方法 |
| 4.3.2 交叉熵原理 |
| 4.3.3 算法步骤 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 车载设备故障预测实验及结果分析 |
| 5.1 数据准备 |
| 5.2 基于K近邻非参数回归模型的预测仿真实验 |
| 5.2.1 数据集处理 |
| 5.2.2 近邻值K的选取 |
| 5.2.3 仿真结果与分析 |
| 5.3 基于改进灰色Elman神经网络模型的预测仿真实验 |
| 5.3.1 数据集处理 |
| 5.3.2 网络模型参数设置 |
| 5.3.3 仿真结果与分析 |
| 5.4 基于交叉熵法组合预测仿真实验 |
| 5.4.1 单个预测算法的概率密函数参数 |
| 5.4.2 权重系数计算 |
| 5.4.3 组合预测结果与分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 图索引 |
| 表索引 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（3）办公电脑的异常表现与应对策略（论文提纲范文）
| 一、前言 |
| 二、常见异常现象与分析处理 |
| 三、结束语 |
（4）浅析程控交换机“死机”故障的原因（论文提纲范文）
| 1 清零复位信号出现问题 |
| 2 时钟脉冲信号出现问题 |
| 3 噪音干抗引起的问题 |
| 4 时延以及环境条件问题 |
（8）电动钻机电气控制系统故障排除浅述（论文提纲范文）
| 1 维修工作的基本条件 |
| 1.1 人员条件 |
| 1.2 物质条件 |
| 2 关于预防性维护 |
| 3 维修与排除故障技术 |
| 3.1 常见电气故障分类 |
| 3.2 故障的调查与分析 |
| 3.3 故障的诊断 |
| 3.4 电气维修与故障的排除 |
| 3.5 维修故障后的总结提高工作 |
| 4 现场工作规范性及建议 |
（9）数控机床电气维修技术（论文提纲范文）
| 0 引 言 |
| 1 常见电气故障分类 |
| 2 故障的调查与分析 |
| 2.1 故障调查 |
| 1) 询问调查。 |
| 2) 现场检查, 故障分析。 |
| 3) 确定原因, 作好准备。 |
| 2.2 故障分析与判断 |
| 1) 直观检查法 |
| (1) 询问 |
| (2) 目视 |
| (3) 触摸 |
| (4) 通电 |
| 2) 仪表仪器检查法 |
| 3) 信号与报警指示分析法 |
| (1) 硬件报警指示 |
| (2) 软件报警指示 |
| 4) 接口状态检查法 |
| 5) 参数调整法 |
| 6) 备件置换法 |
| 7) 交叉换位法 |
| 8) 特殊处理法 |
| 3 电气维修与故障的排除 |
| 1) 电源 |
| 2) 数控系统位置环故障 |
| 3) 偶发性停机故障 |
| 4 维修排障后的总结与提高工作 |
| 总结与提高工作的主要内容包括: |
| 总结与提高工作的好处是: |
| 5 结束语 |
四、随机性死机故障分析与排除（论文参考文献）
- [1]某商用车仪表“死机”故障分析及优化设计[J]. 白灵,魏磊,张文博,王晓东,王玉光. 汽车电器, 2020(04)
- [2]基于交叉熵理论的列控车载设备故障组合预测方法研究[D]. 张军政. 北京交通大学, 2019(01)
- [3]办公电脑的异常表现与应对策略[J]. 王水成. 办公自动化, 2015(20)
- [4]浅析程控交换机“死机”故障的原因[J]. 张颜颜. 科技传播, 2011(03)
- [5]计算机硬件系统常见故障的分析处理[J]. 王帆. 电脑知识与技术, 2009(36)
- [6]数控机床电气故障分析与排除的教学法探析[J]. 陈木荣. 装备制造技术, 2008(07)
- [7]数控机床常见的电气故障及维修[J]. 申超英,张艳玲. 机械工程师, 2008(07)
- [8]电动钻机电气控制系统故障排除浅述[J]. 孟祥卿,雷耿,李连忠. 石油矿场机械, 2006(S1)
- [9]数控机床电气维修技术[J]. 梁南丁. 机电一体化, 2006(04)
- [10]电动钻机电气控制系统故障排除浅述[J]. 李连忠,孟祥卿,雷耿. 机械研究与应用, 2006(03)