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Matlab神经网络在故障诊断中应用的一些例子-神经在故障诊断中的应用.rar上传了一些神经网络（主要是BP）在故障诊断中的应用，望分享！

本论文以电阻式烟雾传感器和单片机技术为核心并与其他电子技术相结合，设计出一种技术水平较好的烟雾报警器。
其中选用MQ-2型半导体可燃气体敏感元件烟雾传感器实现烟雾的检测，具有灵敏度高、响应快、抗干扰能力强等优点，而且价格低廉，使用寿命长。
选用的STC12C5410AD单片机，其整合了A/D转换、硬件乘法器、硬件脉宽调制器等资源，具有高速、低功耗、超强抗干扰等优点，是目前同类技术中性价比较高的产品。
以STC12C5410AD单片机和MQ-2型半导体电阻式烟雾传感器为核心设计的烟雾报警器可实现声光报警、故障自诊断、浓度显示、报警限设置、延时报警及与上位机串口通信等功能。
是一种结构简单、性能稳定、使用方便、价格低廉、智能化的烟雾报警器。
具有一定的实用价值。

《高等转子动力学》闻邦椿版，经典的转子动力学专著，在转子、轴承、振动、诊断等方面均有涉及。

1、绪论1.1课题背景及意义1.2计算机网络概述1.3计算机常见网络故障分类及影响2、计算机常见网络故障的判断；
2.1解决计算机网络故障的意义；
2.2计算机网络故障的分类；
2.3网络诊断的各种工具3计算机常见网络故障的解决办法；
3.1解决网络故障的理论基础；
3.1.2网络通信协议；
3.1.3CISCO路由器和交换机3.2故障排查的工作步骤；
3.3网络安全；
3.4计算机网络故障解决实例分析总结；
致谢词；
参考文献

软件是汽车控制器的重要组成部分。
在开发阶段、主机厂生产阶段以及售后服务阶段，汽车控制器供应商和主机厂都有软件更新升级需求。
本课题根据功能和安全需求，将嵌入式系统中的Bootloader技术与汽车CAN诊断结合起来，实现Flash数据的更新功能，从而实现汽车网络节点的开发效率的提高和生产售后成本的降低，满足主机厂和供应商各个阶段软件更新升级的需求。
本论文阐述了基于CAN诊断Bootloader来实现汽车控制器刷新的功能和应用，研究了CAN总线Bootloader的原理和工作过程，总结Bootloader特点和基本规律，在此基础上实现了一个基于CAN诊断自定义协议的基础Flashloader软件，并实现了该Flashloader软件的测试验证。
测试应用结果表明，该Flashloader软件刷新软件耗时少，安全可靠。
通过本课题的研究，掌握了Bootloader设计技术和开发方法。
主机厂开发出一套基于自己刷新规范的基础Flashloader软件，并将基础Flashloader软件在全车各个控制器上应用，可以避免主机厂和零部件供应商一切从零开始重复开发的局面，不仅降低了产品的开发难度、开发周期、开发和管理成本，而且提高了产品的开发效率，同时也提高了产品的质量和稳定性。

诊断通信；
车用软件；
ISO14229-1:2020：Roadvehicles—Unifieddiagnosticservices(UDS)—Part1:Applicationlayer

小波、齿轮箱故障诊断

1基于遗传算法的TSP算法（王辉）2基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法（史峰）3基于遗传算法的BP神经网络优化算法（王辉）4设菲尔德大学的MATLAB遗传算法工具箱（王辉）5基于遗传算法的LQR控制优化算法（胡斐）6遗传算法工具箱详解及应用（胡斐）7多种群遗传算法的函数优化算法（王辉）8基于量子遗传算法的函数寻优算法（王辉）9多目标Pareto最优解搜索算法（胡斐）10基于多目标Pareto的二维背包搜索算法（史峰）11基于免疫算法的柔性车间调度算法（史峰）12基于免疫算法的运输中心规划算法（史峰）13基于粒子群算法的函数寻优算法（史峰）14基于粒子群算法的PID控制优化算法（史峰）15基于混合粒子群算法的TSP寻优算法（史峰）16基于动态粒子群算法的动态环境寻优算法（史峰）17粒子群算法工具箱（史峰）18基于鱼群算法的函数寻优算法（王辉）19基于模拟退火算法的TSP算法（王辉）20基于遗传模拟退火算法的聚类算法（王辉）21基于模拟退火算法的HEV能量管理策略参数优化（胡斐）22蚁群算法的优化计算——旅行商问题（TSP）优化（郁磊）23基于蚁群算法的二维路径规划算法（史峰）24基于蚁群算法的三维路径规划算法（史峰）25有导师学习神经网络的回归拟合——基于近红外光谱的汽油辛烷值预测（郁磊）26有导师学习神经网络的分类——鸢尾花种类识别（郁磊）27无导师学习神经网络的分类——矿井突水水源判别（郁磊）28支持向量机的分类——基于乳腺组织电阻抗特性的乳腺癌诊断（郁磊）29支持向量机的回归拟合——混凝土抗压强度预测（郁磊）30极限学习机的回归拟合及分类——对比实验研究（郁磊）

14229中文协议

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。