模糊离散事件系统的多故障诊断

针对诊断器不能只依赖自身就能判断诊断的缺点,基于不可区分串的概念,提出一种模糊离散事件系统的多故障诊断方法.首先,基于极小可观测事件构造模糊自动机相应的诊断器,用于寻找不可区分串的集合;其次,根据诊断器的性质,提出模糊离散事件系统的多故障可诊断的充分必要条件;最后,通过实例进行验证.结果表明:该方法为模糊离散事件系统的多故障诊断提供一种简单可行的新途径.     

模糊离散事件系统时间维度可诊断性分析

针对观测条件受限时的模糊离散事件系统(fuzzy discrete event systems,FDES)故障诊断问题,文章提出一种以时间维度可观程度(observable degree in dimensionality of time,ODDT)为基础的故障诊断器构造方法。根据观测信息中的时间属性建立时间约束图,并以时间证据合并的策略分析离散事件在时间维度上的可观性,从而获得FDES的时间信息全局状态;计算ODDT,并用于分析FDES的系统状态和故障可诊断程度。该方法可在观测条件受限以致故障事件链难以完全捕获的情况下,根据状态信息隐含的时间线索来辨识模糊事件并发现系统隐患。实例分析表明,相比于单纯依赖故障事件链分析的诊断方法,根据ODDT构造的诊断器提高了系统的可诊断程度。     

基于模型诊断的贝叶斯解释及应用

在基于模型诊断的基础上，建立了贝叶斯模型．该模型首先假设系统的所有状态都是可能发生的，并对系统中的各个元件设定一个先验概率．当系统的观测与预期不符合时，利用最小冲突集的概念得到系统可能的状态．之后根据各个系统状态的对应概率计算出元件发生故障的后验概率，该后验概率本质上是一个边缘概率分布，它在数值上表示了元件发生故障的可能性，确定了故障查找顺序．用一个数字故障电路的实例验证了该方法的有效性，井对其存在的问题进行了讨论．     

基于模糊概率符号有向图的复杂系统故障诊断

通过分析复杂系统的故障信息传递特性,在符号有向图(SDG)中引入了状态关联概率和模糊信息,并结合面向对象技术提出了一种新的故障描述模型--模糊概率有向图.给出了基于此模型的建模方法和诊断流程.进一步引入消息节点和支路,通过连接各子实体对象的模糊概率SDG模型,构成整个复杂系统的模糊概率SDG系统.该模型能对复杂系统故障诊断中存在的复杂关联关系进行建模与故障诊断.利用该方法建立了某武器平台的故障诊断系统,实验结果表明提出的方法有效且实用.     

船用核动力装置故障诊断专家系统

船用核动力装置故障特征复杂多样，将专家系统引入故障诊断领域可以充分利用专家的经验和知识．对船用核动力装置的故障特性进行了详细分析，并据此建立了故障诊断专家系统．着重介绍了船用核动力装置故障诊断专家系统的构成、建造方法、实现语言、知识的表示方法及推理机的推理过程等内容．用该故障诊断专家系统对一些典型故障在某仿真机上进行了在线诊断，得到了预期的诊断结果．     

一类混杂系统多重故障的半定性诊断方法

为解决混杂系统中多重故障诊断等分支研究相对薄弱的问题,以一个三容水箱系统为背景,提出了一类混杂系统多重故障的半定性故障诊断方法.该方法使用混杂自动机对系统进行建模,利用混杂串级神经网络跟踪子系统的状态变化,并考虑了故障改变模式顺序的问题.对元件的多重故障进行了仿真研究,结果表明,该方法能够很好地对系统中的多重故障进行诊断,为混杂系统的多重故障诊断提供了新的实用途径,模糊理论在基于半定性方法的多重故障诊断中具有广阔的应用前景.     

电梯关键技术诊断方法研究

电梯的安全性关系着人的生命安全,不能让其带着故障运行;电梯是一个复杂的系统,从电梯运行采集数据往往存在非线性,寻找一个能解决问题又能有效处理非线性系统的故障诊断和预测方法是电梯诊断方法的关键技术。利用支持向量机技术在电梯控制系统预判的特点是简单的结构却具有泛化能力较高、灵活性较高、超强的信息处理能力、高维度数据处理能力,并简化复杂低维度。     

基于MAS的分布式智能故障诊断模型与关键技术研究

现代故障诊断已是一个动态的、分布的、柔性的、实时的和不确定的复杂系统，将多agent技术引入复杂故障诊断领域，是求解复杂过程的故障诊断问题的一种新的尝试．讨论了基于MAS的分布式智能故障诊断方法和过程，设计了一种agent诊断系统结构及其原型系统，对诊断问题任务辨识、分解、各agent的内部诊断机制、多agent间的交互、协作、关联模型以及诊断决策问题等进行了深入研究．并重点描述了诊断agent的领域知识表示及多agent诊断系统的组织模型和各任务agent的功能定义，具体分析了诊断问题的故障分解与控制策略．在一电力企业安全监控系统的应用中，该模型能快速、准确地进行故障成因分析，给出合理的、建设性的决策意见，取得了与专家相似的诊断结果．克服了以往监控诊断系统的很多不足，提高了企业的安全运行效率．同时，与传统的诊断方法相比．体现了auent技术的特有优势．     

浅谈电梯门系统的维护与智能检测

电梯门系统是电梯八大系统中不可缺少的一部分,基于故障及事故的调查分析,我国70%以上的电梯故障和事故是由门系统故障导致。因此电梯门系统需要进行智能检测,避免隐患的产生而不自知,从而导致事故的发生。门系统的维护同样需要科学的进行,避免产生潜在的问题,而门机的使用寿命曲线的研究以及动态关键参数的检测,一直也是各个厂家一直研究的方向。     

重视电梯门系统参数对电梯安全运行的影响

电梯的安全运行已成为人们关注的社会问题,而电梯故障的50％以上都出现在门系统上.该文根据电梯检验检测的实践经验,阐述如何正确理解和调整电梯门系统锁紧元件啮合深度与层门偏心轮间隙两个参数,同时对日常检查、维护保养和监督管理等相关影响因素提出意见和建议,旨在促进电梯安全质量的提升,确保电梯安全运行.     

针对隐性故障的新型电力系统连锁故障模型

鉴于目前对电力系统连锁故障的研究大多是基于传统电力系统,且忽略了导致连锁故障重要因素之一的隐性故障。基于此,针对电网隐性故障,利用随机潮流(stochastic load flow, SLF)和元胞自动机算法(cellular automata,CA)结合构建一种针对隐性故障的新型电力系统连锁故障模型。首先,利用SLF引入风电和光伏机组,构造新型电力系统,同时计算出系统内各个线路的有功初始潮流。然后,使用CA算法简化系统的拓扑结构,结合潮流越限隐性故障概率模型判断元胞状态,以元胞及其邻居的状态进行故障传递从而模拟连锁故障。最后,以改进的IEEE39节点系统为算例验证了模型的有效性。该模型能为新型电力系统连锁故障模型以及隐性故障的研究提供新的参考。     

曳引电梯部件故障相关性分析

针对电梯部件之间的故障影响,提出了将决策试验与评价实验室法与解释结构模型结合建立电梯部件故障层次结构模型,并改进直接影响矩阵的确定方式。首先从多方面获取电梯部件故障关联评价,其次使用熵权法确定评价的权重并计算直接影响矩阵,最后使用建立的电梯部件故障相关模型得到电梯部件故障因果关系和故障传递规则。结果表明:电动机、制动器、限速器为强原因部件,曳引钢丝绳、轿厢以及导向系统的部件为强结果部件;电梯部件故障关联规则体现为同层级或跨层级传递。通过分析部件故障机理,所提方法得到的部件故障传递规则与电梯系统实际运行情况相符。     

格值自动机的产生式推理建模方法

针对多规则多结论的复杂产生式推理,将形式化语言识别能力和产生式推理结合起来,提出一种基于格值自动机的产生式推理建模方法.首先,利用格值自动机理论优点,将复杂产生式推理过程用格值自动机的格值语言描述出来,从而建立通用的产生式推理模型;其次,给出模型的规则间逻辑正确性验证方法,以及模型随规则库更新而更新的方法;最后,用实例验证建模方法的正确性.结果表明:该方法可以充当专家系统的辅助决策系统,具有较好的现实意义和实用价值.     

电梯远程监测及故障诊断专家系统

介绍了电梯计算机远程监测及故障诊断专家系统的设计思想、功能特点及软硬件构成．该系统采用分布式监测系统;故障诊断专家系统中采用框架知识表示形式,混合推理策略,具有知识获取能力,诊断过程解释功能．系统实现了电梯的远程实时监测,大大提高了故障诊断效率     

虚拟电梯控制系统建模与仿真

虚拟电梯模型相对于实物模型成本低廉,所以其具有广泛的应用前景。提出了一种通过组态软件设计构建虚拟电梯模型的方法,实现了虚拟电梯模型和软PLC之间的通信,并应用倍福Twincat软PLC实施了对虚拟电梯模型的控制仿真。所提出的方法可以很方便地实现电梯群控模型建模,应用此模型不仅可以实现电梯控制程序的逻辑故障分析而且还可以实现机械故障的模拟。用此方法设计出一个三层的虚拟电梯模型,同时编写并调试了三层电梯的控制程序,实现了Twincat软PLC控制虚拟电梯的正常运行,验证了仿真系统的可用性和控制程序编写方法的合理性。     

非高斯随机分布系统的集成故障诊断与容错控制

针对一类非高斯非线性随机分布系统,提出了一种集成故障诊断与容错控制算法. 将基于有理平方根模型逼近其系统输出概率密度函数（PDF）,在此基础上给出了基于RBF神经网络观测器的故障诊断算法,诊断出系统发生的渐变故障信息,基于Lyapunov稳定性定理对其观测误差系统进行收敛性分析. 根据故障诊断信息,给出了PI跟踪容错控制策略,使得系统输出概率密度函数仍能够跟踪给定的分布. 仿真结果验证了该集成故障诊断和容错控制算法的有效性.      

基于遗传小波神经网络的电梯故障诊断分析

利用小波分析具有能量分布特征提取的特性和遗传算法优化BP算法的能力,提出了一种基于遗传算法、小波与神经网络的电梯故障诊断方法,并应用电梯故障数据作为实例进行了验证.遗传算法小波神经网络模型诊断速度快、鲁棒性好、故障诊断正确率高.     

基于贝叶斯网络的态势评估诊断模型

针对传统的水电设备诊断模型通用性差等问题,提出了基于贝叶斯网络的水电设备态势评估诊断模型.该态势评估模型根据功能分为三层结构:特征级、理解级、评估级.并将贝叶斯网络中的节点按照功能分为态势节点和事件节点,采用网络推理过程将传感器采集信息作为事件节点的证据用来更新态势节点概率,并反过来影响事件节点的概率.该诊断模型在水电设备调速系统的诊断应用中的准确率达到95.2%,证实了该模型的判决可信度.