离线专家系统故障监测诊断

一、离线专家系统故障监测诊断

离线专家系统：故障监测与诊断的利器

离线专家系统是一种基于规则的人工智能技术，广泛应用于故障监测与诊断领域。通过事先输入的规则库和知识库，离线专家系统能够模拟人类专家的推理过程，快速准确地识别故障原因并提供解决方案。在工业生产和设备维护中，离线专家系统发挥着重要作用，帮助企业节省成本、提高效率。

故障监测与诊断是现代工业生产中一个关键的环节，它直接影响着设备的可靠性和稳定性。传统的故障监测方式往往依赖于人工经验，存在主观性强、效率低下的缺点。而离线专家系统的出现弥补了这一不足，它能够在短时间内对海量数据进行分析，快速定位故障源头，为维修人员提供精准的指导，缩短维修周期，降低维修成本。

离线专家系统的工作原理

离线专家系统的工作原理主要分为知识获取、知识表示、知识推理和知识解释四个步骤。在知识获取阶段，专家系统需要从领域专家或文献中获取相关知识，并将其转化为计算机可识别的形式。知识表示阶段将知识以规则、关系网络等形式进行表示，便于计算机进行推理和判断。知识推理阶段是离线专家系统的核心，系统根据输入的事实和规则库进行推理，得出结论。最后，知识解释阶段将推理过程和结果以易于理解的形式展现给用户，帮助用户理解专家系统的工作过程。

离线专家系统在故障监测与诊断中的应用涉及多个领域，如机械制造、电子设备、航空航天等。不同领域的专家系统需要针对具体的问题进行定制化开发，以满足不同行业的需求。在实际应用中，离线专家系统可以与实时监测系统相结合，实现对设备状态的全面监控和管理，提高设备的可靠性和稳定性。

离线专家系统在故障诊断中的优势

离线专家系统相比传统的故障诊断方法具有诸多优势。首先，专家系统能够将大量的经验知识系统化，提高了故障诊断的准确性和效率。其次，专家系统能够模拟人类的推理过程，避免了人为主观判断的不确定性。再次，专家系统能够实现知识的传承和积累，使得企业在人员流动时不会因为专业知识的流失而受损。最后，专家系统能够持续学习和优化，随着时间的推移不断提升诊断能力，适应各种复杂环境下的应用需求。

在实际案例中，离线专家系统已经在诸多行业得到了成功的应用。比如在汽车制造业中，离线专家系统可以帮助工程师快速诊断发动机故障，避免因为漏诊或误诊导致的生产停滞。在电力行业，离线专家系统可以监测输电线路的健康状况，预测可能出现的故障，并提供相应的维护建议，保障输电系统的稳定运行。

结语

离线专家系统作为故障监测与诊断领域的利器，为企业提供了更加智能化、精准化的解决方案。通过与实时监测系统的结合，离线专家系统能够全面覆盖设备状态的监控与管理，为企业节省成本、提高效率。未来随着人工智能技术的不断发展，离线专家系统在故障监测与诊断领域将发挥越来越重要的作用，成为企业提升竞争力的重要利器。

二、研一机械故障诊断与状态监测方向学生如何搞科研？

老师有项目就跟着老师做项目 ，没项目的就自己做点自己喜欢的事，我一个同学，我看见书桌上的关于C语言的书，基本上都是被写写画画过的，都不是那种很薄的书，都挺厚，天天在实验室跑哪些书上的代码，跟老师做过一个项目，去新疆出差了一个多月吧，后来毕业找工作的时候去面试京东方的自动化维护岗。技术部门的一问，恰好就是他懂的那一堆东西，人家问啥基本上答啥。最后顺利录取了京东方，把某“大型国有企业”的三方给毁约了，毕竟月工资高了两三千呢。而且福利待遇也并不比那个所谓的大型国企差。

总之就是一句话，你努力了总会看见效果的，差的可能是一次机会，一次有人发现你的机会。

就拿我上面说的这个同学来说，他平常也不怎么做项目，就是自己老老实实的学习写代码，要说学习好，似乎也号不在哪儿去，没有拿什么国奖，省奖，但是面试的时候人家要了他而不是那些得过国奖省奖的人，单纯从找一些技术类工作来看，你手里有技术比你手里有奖学金没技术可靠得多，当然，各个岗位有各个岗位的能力需求，这个不能一概而论，总之就是应该自己主动去掌握一项技能，到毕业的时候不至于囊中羞涩，找工作面试的时候至少在某个领域自己能回答一些看起来还算专业的问题。

每一个细分领域都会有对应的专家出现，就看你在不在这个塔尖。怎么搞科研这件事本身也就是研究生期间应该开始去培养的思维和方法论，自己认真去积累，跟着大师学。不是错别字，就是大师。领域内的专家，学者，向他们学习，不一定就跟导师学，看你所关心的牛人的样子，就有自己的努力方向。

实在不行，自己还可以学习一个专业相关的软件，用得很熟悉，去论坛或者贴吧什么的接一些私活来练练手，这些都是一些好的选择。

最后，如果你回头看你的生活，能看见一个一个的“印”，那说明你可能没有白白度过三年吧。

当然，对于故障诊断与状态监测方向来说，其实你也可以试着去编写一些状态监测系统，工业发展的方向决定了状态监测和故障诊断的迫切需求性较高，比如现在大力发展的风电，风机的状态监测，其中主要的可能是轴承，风机的塔基等等，一些机电设备，流水线的一些智能监测，旋转机械的状态监测等等，这些系统其实最主要的一个目的还是为了早期发现并预测故障，减少事故发生率。所以去学习一些关于状态监测的系统开发的知识也还是挺不错的。

时隔这么久，再来补充下 ，现在看来，以前在学校编的labview程序现在看来都是垃圾，第一，没编程规范，第二，完全没有编程思想，第三，那些顶多称得上叫一个算法的简单实现。来工作一段时间的感悟就是会学习很重要，在学校，遇到问题，用程序去解决，就拿一个简单的数据采集来说，原本一个DAQ拖来也能采集，但是要实现这些数据定时保存呢？保存的格式和通道要求有限制呢？传感器自己写校准程序呢？这次校准的值下次想直接调取呢的小问题点？诸如此类，一个一个的小问题解决了这就是能力积累，就是成长。能力是经历和总结的总和。你会的总会给你报答，但是，说一点，labview这个软件用途相对还比较专业化，面比较狭窄，相对于其他编程语言，如果某方面专业知识不错，还懂编程，那一定不会亏待你的。如果你只懂编程，但是在工程测试领域比如声学和力学测试方面的知识不懂，那也受限，总之多学习。

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再写这一段的时候我已经在测控行业工作两年多了，这期间见识了公司一些很厉害的人写的系统，也去了诸如海尔，格力，金龙机电等这样的领域大厂看过，有的去车间干过活，有的去参观，见过苹果供应商在按照苹果的要求给苹果生产零部件的流水线，大多数车间工作环境很恶劣，噪音大，且枯燥乏味的工位比比皆是，当然一般来说那些工作研究生是不会一直干的。如果让你一直这么干，也大可不必待下去。至少分工清晰和决策明智的企业一定不会这么干，实习期间给去车间干活这正常。如果你去到的是大厂的研究院，技术中心这样的地方，那么其实制造业没有那么差，至少接触下来那些在一家公司待个十年八年的技术人员大多都是各部门的骨干了，当然这有幸存者偏差的嫌疑。不能一概而论。发展除了看技术本身，还看综合素质。

继续更新，随着技术的发展，很多工程信号处理的相关产品落地也日趋大众化。机械故障诊断的本质工作其中很重要的一部份是信号处理，当然还有一部分是对物理模型及过程本身的理解。多码代码，学学建模相关的知识总没错，物理，数学，线性代数，理论力学这些基本功扎实总是没错的。

另外，就机械故障诊断本身这个研究方向来说，先不考虑本身这个方向上能走多远（工程应用做得多好）就本质而言，该方向大多数工作是在做工程信号处理相关的工作，而这样的知识可用之处是大有可为的，而且就目前社会发展的需求来说，更是一个炙手可热的行业，会码代码的不一定懂某些领域的专业知识，这也是我们没有做出很出色的工业软件的原因之一，但很多会专业知识的码的代码可能又差那么一点，所以，其实从这个角度讲，机械故障诊断这个方向有点跨学科的意思。但一个只会码代码的去学专业知识和一个有专业背景的去学码代码，常规情况显然后者要容易得多。这也是算法工程师有时候看起来要更值钱的一个原因。

专业只是一种谋生的技能，发展能走多远，一看想法，二看机遇，对于大多数人，获得谋生的技能尤其重要，其次再谈理想和博雅通识这更为实际。掌握信号处理知识，熟悉领域的专业知识和基础知识，这始终还是谈论理想的前提。

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信号处理，未来万物互联的物联网社会需求会有大量需求，其实这个需求一直都有，只是配套设施和技术可能还没跟上，或者我们的技术还不能跟上社会的发展，但最近些年已经崭露头角了。信号处理这个说法很宽泛。努力夯实基础是关键，提升见识和眼界极为关键，但掌握谋生技能是前提。掌握一项技术，并精进，这是工作生涯前期对一个技术人来说是基本要求，再往后，暂且叫第二阶段吧，以增长见识和扩充眼界为发展要求，第一阶段其实已经为这一步做了不少铺垫，接下来，暂且叫第三阶段，以贡献为目标，更多的帮助他人去。扯远了，回到本身，信号处理，本身会有很多需求，像Matlab信号处理工具箱，这些本质上也是需要专业领域或者掌握相关算法的人才能去开发扩展的。再比如像一些振动噪声测试的商业软件，像LMS 、BK，电声测量的Sound check，其余现在很火的自动驾驶技术，这里面的自动驾驶算法，各种传感器信息的信号处理等等，这些和信号处理息息相关，实际上，我们有很多事需要做，但有需求不代表就能被解决。努力吧！从专业的机械故障诊断技术到基础的信号处理，其实可以看到，基础才是关键，基础不牢，地动山摇，工作几年给我最大的感触。但努力都不晚。前几天看见翻译界泰斗许老离开人世，看了他的故事，再一次说明，功夫不是一天练成的。

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信号处理本身是一个用途非常广的领域，耳机主动降噪，通话降噪，好有一些刚开始商业应用的声频音频相关的新应用，提升体验。我们很多人都被专业诅咒了，当然大环境也对我们大多数人都不太友好，说到底，打铁需要自身硬，专业是一种最廉价的筛选成本，实际上，如果以职业生涯发展长线来看，学校的专业一定程度上只决定了毕业证上的说辞，工作后我见过很多人，从事着和专业几乎不相关的工作，依然做得很好。

分割线继续更新

工作三年多，在非标自动化行业待过两年多，在消费电子领域标准品厂待了一年多，基本上可以说已经脱离了机械故障诊断领域，唯独相关的是测试方面的工作，我的一些同学们在空调厂，汽车主机厂，做着振动噪声测试相关的工作，主要和振动，声学相关，即便是测试，不懂信号处理的基本知识，那可能理解一些现象的时候会无从下手，沦为一个软件操作工，有了力学，信号处理相关的专业基础知识之后，可能理解不一些现象就会容易很多。随着经验的积累，加上基础的不断丰富，一些现象会豁然开朗，理论层面解释某个现象，减少那些可能性猜测，从可能性变成确定性，从可观测变成可复现，从感性经验变成理性知识，作为工程师，逐渐跨越到理论解释实际变得相对容易之后路会走得更远，至少在专业层面上。所以说到这里，如何搞科研？依我目前的浅薄之见，基础还是非常重要，只有基础积累到某个层次，工程实际问题眼里才会逐渐的成为直观理解，这里的直观已经是某种理性反应。所以，对于专业来说，积累经验，丰富基础理论知识就变得非常重要了。

2022年2月27日晚于京港澳高速

扎实基础，不要被专业诅咒，多积累，丰富理论知识，扩展见识，找方向扎根深究。功成指日可待也。冰冻三尺非一日之寒。

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学习Labview面向对象编程有一段时间了，中途找工作那家公司开的工资不算很高，但是对于目前的我来说有那么一点诱惑力，我的老师曾告诉我，现在我的工资基本上是靠着专业知识就能获得的，如果学会了架构，工资还能再翻一倍，也许是真的。总之，任何事情，只要你是专业的，不缺好机会，好的机会是给有能力的人准备的。目前还是没有换工作，在一家创业公司继续发挥自己的能力，专业技术能力和探索新知识的能力，这也是创业公司需要去具备的基本能力，能解决问题，还要学会新东西解决新问题，甚至创造出新产品。

又扯远了，回到正题上来，说这个的原因是想说学习新的专业技能最好能找到行业顶级牛人，为了避免广告嫌疑，我就不公开说我是跟谁学的Labview，总之一句话，看过他的源码，感觉自己根本不懂编程，这也对我是一种观念和思想上转变的冲击，有被震撼到，会有一种感觉，原来还能这样子，原来是这样子的。通过近一年的学习，确实在能力上得到了很大的提高，当然过程也是痛苦的。

思想的转变过程让人难以接受，要毁掉思维的墙，推翻旧观念，接受新东西，重新洗牌。这个对很多人来说都难以接受。但不破不立，努力改变才能拥抱变化。以上，共勉。2022年7月5日晚余苏州。

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上知乎又看到了小伙伴收藏了回答，现在我在一家初创公司从事着一些和信号处理相关又不那么相关的工作，说相关，只是用到了一些皮毛，没有具体深层次研究信号处理算法，尤其是底层算法几乎不设计，但那又怎样呢，各有所长，只要解决某个特定领域的问题就行。做擅长的事，学校总告诉我们要每一门课都行，因为不行就考不上好大学，实际上工作中如果你能啥都行那你很厉害，但实际上不太可能，所以用己之长即可，短板如果不阻碍职业发展，那我认为不补也罢。回到正题上，故障诊断的学生如何搞科研？—在特定的时期做好特定的事，我的大多数学故障诊断的同学现在也都不从事故障诊断了，有在家电行业做振动噪声测试的，有在汽车厂做底盘仿真的，也有去做了故障诊断的，各行各业都有涉及，那该怎么学呢？说以上这些就是想说不要被专业诅咒了，如果你明确知道自己想要成为什么样的人，那么恭喜你提早认识了自我，只管努力就好，其余的交给时间。如果你不知道怎么学，也不知道自己要成为什么样的人，那么看看业界大佬们的研究经历，向他们学习，总没错。随着各行各业都进入红海，想要投机倒把取胜基本上不大可能了，努力扎实基础，精耕细作不能成王也不会太坏。

在故障诊断领域，这个学科通常涉及多学科或者是跨学科的内容，如果能从故障机理建模层面去掌握，那是一个不错的研究方向，现在深度学习，机器学习似乎被鼓吹成万能的，但是这些方向很容易让人产生快感，因为一些通用架构的开放，让门槛变得相对低，但绝对不是门槛低。传统的信号处理领域掌握我还是比较推荐。这种交叉学科的研究领域本身容易出成果，但是也比较难了。面对具体问题，涉及到具体的专业知识，举个例子，轴承故障诊断涉及轴承，齿轮箱故障诊断涉及齿轮箱，还有一些人研究齿轮箱，通常就是齿轮和轴承信号混合后。那么怎么提取出你所关心的信号呢？如何分离这些信号呢？他们出现不同的故障在信号上表现出什么样的特征呢？这些已经有一些对应的研究成果可供参考，具体可查对应学者的相关论文。涉及到故障模型建模，一般比较难，但是往往很多事做之前看起来就是不可能，但有人做成了。加油！按奥卡姆剃刀法则，不要贪多，做减法，专攻一个领域，先专后广。

2022.09.26

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过程中完全可以去了解振动噪声的相关基础知识，比如模态分析。机械故障诊断，说到底还是看什么是故障，故障出现的时候我们能找到什么样的特征参数去描述故障并做出预警，或者我们能找到什么样的模型对其进行描述，从而得到特征的数学模型描述，以便开展研究推理和实测验证，当然，实测往往很难。之所以说故障诊断是一个跨学科领域的专业，那是因为对结构和信号都应该要去掌握，尽可能的熟练掌握。像数字信号处理，工程测试基础，掌握一门编程语言像Matlab等等。

2022年10月3日于苏州

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如何搞科研，归根到底可以理解为如何解决问题，那么首先就要知道问题是啥，那么就要去找到问题，读论文，精研某个方向的文章，看看前辈都做了什么研究，研究中有什么问题没有解决，你针对这些问题有什么想法，如果有，理论仿真，能实测验证那最好，去一一挖掘问题，看看该问题有没有人研究过，没有就自己去实证一番，搞成了文章也就有了。这是看前辈有啥没解决的问题，还可以看到前辈们认为的发展方向，或者待解决的问题，一一去看。所以我觉得更多的是去在自己感兴趣的方向挖掘出相关论文里的问题，然后基于这些出发去搞，找同行，找导师，动手做，动脑想。这样算是勉强回答了这个问题？扯了挺多 ，希望对你有用。想到哪来更新哪。谢谢您看我的废话。

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阳了，有人点赞，更一下，怎么做有时候就像背单词，最笨的方法就是最好的方法，把某个领域的东西搞透，才不管你是怎么做到的呢。努力用自己喜欢的方式干成自己想干成的事，经验是别人走过的路，如果可以，你也去创造经历，最后分享你的经验，让更多人受益。

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时间已经来到了2023年3月10号，距离毕业已经快五年，基本都在测试领域混迹，不论是非标自动化还是终端产品厂，都做着和信号处理相关的工作，只能说相关，还在认知浅薄，不精也不专，受工作的限制，处于博而不精的状态，这一点是最大的遗憾，知道还没升华到知识，经历还不足以称为经验，知识点还不足以成有逻辑的面，但我相信，每天往面上补一个点，这张网会越来越完善，如果你看我掰扯到这里，如果你也像我一样觉得自己是个平凡人，那来一起努力吧，做一个终身学习者。加油 。

2023年3月10日于苏州

其实改变挺难，关键是你愿意进步。外界对你是促进作用还是阻碍，取决于心态。想改变，万人为你开路，想停下，到处都是舒适区。

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科研能力是代表了学习能力和创造能力，具体一点，以我拙见，是发现问题和解决问题的能力，这些事生存的能力，工作生活中无非就是你能干什么，这取决于你的能力，你能走多远，这取决于见识和格局，前者比较实在，也是公司或者社会愿意为你买单的，实打实的可以价值交换，对于见识禾格局，很难带来直接价值，所以也不大会为你这两方面直接去买单，但这些不重要，人生往往就是一场修行。有的事就是急不得，科研路也是漫长的。借用张颢老师的话，

没有阅读，就等于没有学习，

没有记笔记，就等于没有阅读，

没有数据，就等于没有事实，

没有解析，就等于没有理解，

没有代码实现，就等于没有认知。

所以我想这个可以给如何搞科研一个答案了。

去读，去写，去测，去编程实现。

三、故障诊断专家系统 教程

故障诊断专家系统教程

故障诊断专家系统是一种利用人工智能技术进行故障检测和诊断的系统，其应用在各个领域中得到了广泛的应用。在教程中，我们将介绍故障诊断专家系统的基本原理、应用场景以及如何构建一个简单的专家系统。

基本原理

故障诊断专家系统通过模拟专家的决策过程，利用专家经验知识库中的规则和数据进行故障诊断。通过不断的学习和调整，系统可以逐渐提高诊断准确性和效率。

应用场景

故障诊断专家系统广泛应用于工业自动化、医疗诊断、电子设备维修等领域。例如，在工业生产过程中，系统可以通过监测传感器数据来识别和预测设备故障，从而实现智能维护和预防措施。

构建专家系统

要构建一个故障诊断专家系统，首先需要定义知识库，包括专家知识、规则库和数据集。然后，通过编程语言如Python或Java实现系统的逻辑和推理过程。最后，进行模型训练和测试，不断优化系统的性能和准确性。

构建专家系统的关键是收集和整理领域内的专家知识，建立规则库和数据集。同时，需要不断更新系统的知识库，使其适应不断变化的环境和需求。

总结

故障诊断专家系统是一种强大的人工智能技术，在各个领域中发挥着重要作用。通过本教程，我们可以了解到专家系统的基本原理和构建过程，为进一步研究和实践奠定基础。

四、故障诊断专家系统编程

故障诊断专家系统编程的重要性

在现代社会，随着科技的飞速发展，人们对于各种设备和系统的依赖程度越来越高。特别是在工业生产领域，机器设备的故障往往会导致生产线停工，进而带来巨大的经济损失。因此，故障诊断专家系统编程成为了一项至关重要的技术，在保障设备运行稳定和故障快速修复方面发挥着不可替代的作用。

故障诊断专家系统编程，是指利用人工智能和专业知识，构建一套能够模拟专家判断过程的系统，通过分析设备故障现象和历史数据，快速准确地诊断出故障原因，并给出相应的修复建议。这种系统不仅可以节约维修人员的时间和精力，提高故障诊断的准确性和效率，还可以积累大量的故障数据，并不断优化系统的诊断能力，使其逐渐接近甚至超越人类专家的水平。

在工业生产领域中，故障诊断专家系统编程应用广泛。比如，在自动化生产线上，设备故障往往会直接影响整条生产线的运行，甚至带来生产事故。有了故障诊断专家系统，可以在故障发生时快速准确地定位问题，及时停止受影响的设备，并给出修复方案，避免事故扩大和造成更大的损失。同时，在大型工业设备和机械设备的维护保养中，故障诊断专家系统也能帮助工程师和技术人员快速了解设备状态，延长设备使用寿命，提高生产效率。

此外，随着智能制造和工业4.0的发展，故障诊断专家系统编程变得更加重要。智能化生产线的普及使得大量设备和系统能够实现远程监控和自动化运行，这也就意味着故障诊断需要更高效、更精确。故障诊断专家系统通过不断学习和优化自身的算法和模型，能够适应不同设备的特性，及时更新诊断规则，保证系统在复杂多变的工业环境中能够稳定可靠地运行。

如何构建高效的故障诊断专家系统

为了构建一套高效的故障诊断专家系统，首先需要充分研究所要诊断的设备类型和故障模式，深入了解设备的工作原理和常见故障原因。其次，需要建立完善的故障诊断模型，包括故障特征提取、数据分析和诊断规则制定等环节。

• 故障特征提取：通过传感器和监测设备获取设备运行数据，识别故障发生时的特征信号，为后续的数据分析提供有效的依据。
• 数据分析：运用数据挖掘和机器学习等技术，对历史故障数据进行分析，找出不同故障模式之间的关联性，挖掘潜在的故障规律。
• 诊断规则制定：基于专家经验和数据分析结果，制定针对不同故障情况的诊断规则，包括常见故障的诊断流程、检测方法和修复建议。

除此之外，故障诊断专家系统的建设还需要考虑系统的可扩展性和可靠性。随着设备类型的增多和故障模式的变化，系统需要不断更新和优化，才能保持高效的诊断能力。同时，在系统设计和实施过程中，需要采用稳定可靠的技术和算法，确保系统在长期运行中不会出现故障或数据丢失等问题。

结语

故障诊断专家系统编程是一门充满挑战和机遇的技术，它不仅可以提高工业生产的效率和安全性，还可以推动人工智能和智能制造技术的发展。在未来的发展中，故障诊断专家系统将扮演着越来越重要的角色，成为工业自动化和智能制造的重要支撑。

五、如何入门机械故障诊断？

故障诊断其实就干三件事情：

1.数采：采集原始数据，研究轴承一般是使用振动数据；

2.数据预处理和特征提取：预处理保存平滑处理、降噪等；特征提取分三个域，时域特征、频域特征、时频域特征。分别都有对应的算法。

3.搭建模型，基于提取到的特征数据进行故障识别、诊断。

故障诊断常用的数据集就是美国西储大学轴承数据集。在我的专栏里有链接。

好了，下面推荐入门的两本书籍，这两本书都配套源码，不仅可以学习理论，而且可以上手操作：

第一本：

第二本：

其中，第一本书有配套的光盘，可以用Matlab直接跑代码。

建议用书里的算法，基于西储大学的数据集，把代码都跑一遍，搞懂代码背后的算法。

比看20篇注水论文好使

六、设备状态监测与故障诊断技术，就业前景怎么样？

1.到生产企业设备管理部门做设备状态监测与故障诊断方面的工作。

2.诊断仪器开发、销售。

七、盲区监测故障？

故障原因如下：

1，摄像头脏污或故障。

摄像头脏污情况下，导致盲区无法监测，系统判故障，此时只需清洗或擦拭摄像头即可解决；摄像头故障，就需要更换，4S店价格400~600元/个，质保期免费索赔更换。

2，摄像头线束松动。

摄像头线束松动或者接触不良也会导致盲区监测系统报故障，需要拆开摄像头区域零件，借助万用表排查，如果线束有问题就需要更换线束，4S店报价大概300元左右，质保期内免费索赔更换；

如果只是松动，重新插拔，理一理，然后固牢就可解决。

3，系统误报。

软件系统有时会偶发故障，此时只需要使用OBD VDS工具，从后台清除当前故障码就可解决。

4，车主误判。

行驶中的盲区监测就是并线辅助，在旗享和旗领两个版本中有，旗悦是没有的；

而这套盲区监测（并线辅助）是有速度要求的，只有速度大于30km/h时，侧后方来车7m内有车或障碍物靠近，才会提示。车主需要了解这个，避免错判故障。

八、ecu诊断接口故障？

汽车ECU检测接口故障指的是通讯电路有问题。其故障的原因是调节器脏污、受潮，导致充电电压过高；电源极性接反；在充电的同时接通起动机。

发动机在运转过程中，蓄电池接头松脱致使发电机直接向ECU供电；工作过程中的油污、水、灰尘引起电源线路连接部位漏电搭铁等。

九、tebis编程教程？

tebis的编程教程

首先，我们需要在开始菜单中打开三菱PLC编程软件GX Developer：

2、然后，需要从工程菜单中创建新工程，并选择使用plc的系列及类型：

3、接着，需要编写一个简单的自锁程序，编写完毕后点击“程序变换”图标：

4、之后，运行仿真程序，这时点击“梯形图逻辑测试”图标，这时我们编写的程序将传送至“模拟PLC”：

5、传送完毕点击模拟窗口的“寄电器内存监视”然后从弹出的对话框选择软元件“X”和“Y”，这时看到的是所有输入和输出软元件的仿真按钮：

6、最后点击停止按钮X1，这时Y0就被断开。这就是整个程序的仿真过程。通过仿真我们就可以判断程序是否正确，非常方便

十、智慧编程教程？

答:智慧编程教程简单内容。1.界面导航语言:点击可切换语言。文件:位于界面左上角。新建、打开或另存作品,以及从计算机导入作品或将作品另存到计算机等功能都可以在这里找到。

2.编辑页。舞台区:除了呈现作品外,设备的连接、角色设置与背景设置等功能都在这个区域。积木区:提供编程所需积木,可以按照分类。

3.注册/登录和修改账号【注册或登录账号】登陆慧编程,可以将作品存储在云端。