基于MAS的铁路信号设备故障诊断系统

MAS技术的发展为信号设备故障诊断系统的设计和实现提供了极具潜力的一条途径,基于MAS的故障诊断系统能够融合不同的诊断方法实现复杂系统的故障诊断任务。研究了以MAS理论为基础,基于MAS的信号设备故障诊断系统。针对信号设备故障的复杂性,还研究了面向Agent的模糊算法和神经网络混合诊断策略。     

信号设备故障诊断专家系统知识库的设计与实现

针对我国铁路信号设备故障的特点,基于诊断和专家系统的理论与方法,对铁路车站信号设备故障诊断专家系统的知识库进行设计分析。通过对铁路车站信号设备的常见故障进行具体分析,详尽地阐述了知识库的构造,为通过人工智能方法建立和开发我国铁路信号故障诊断专家系统提供重要依据。     

浅析几个常见铁路信号设备故障诊断方法

本文基本阐述了铁路信号设备故障的定义和铁路信号设备故障判断和发掘的方法并且对这些方法进行了分析,最后阐述了这些方法在铁路信号故障诊断中的具体操作和存在的不足之处。     

煤矿主通风机故障诊断的小波包方法

针对传统的时域和频域分析存在难以同时诊断故障时间和具体类型的瓶颈问题,提出一种基于小波包分解的煤矿主通风机故障诊断方法.在深入分析煤矿主通风机故障机理的基础上,采集对故障敏感的振动信号,并用具有时频局部化特性的小波对其进行三层小波包分解,通过提取各个频段信号的能量特征值,诊断故障.经实例验证,该方法能有效的诊断出故障时间和类型,为煤矿主通风机故障诊断的研究作了新的探索.     

煤矿通风机故障诊断的小波包方法

针对常用的时域和频域分析在诊断通风机故障时存在不能同时诊断出故障时间和类型的瓶颈问题,提出基于小波包分解的煤矿通风机故障诊断方法.在分析通风机故障特征的基础上,利用时频两域都具有表征信号特征能力的小波,对采集来的通风机振动信号进行小波包分解,利用分解的小波系数,在各个频段上进行小波信号重构,并计算信号各个频段的能量特征值,提取故障特征,诊断故障发生的时间和故障类型.经实际验证,小波包分解能将故障信号有效的划分到不同的频段内,而且时域和频域局部化特性好,能有效的诊断出通风机故障,具有良好的理论意义与工程应用价值.     

基于扩展公共信息模型的电网故障诊断系统设计

针对IEC 61970标准中现有的CIM模型难以完整地表征电网故障诊断,提出了扩展CIM模型的建议:即引入故障信息类及故障类等以适应基于不同故障信息及具有不同诊断结果形式的电网故障诊断系统.在扩展CIM模型的基础上,采用多Agent框架以处理变化时序的故障信息,使之便于基于不同故障信息的诊断子系统的集成.仿真分析表明所设计的故障诊断系统具有较好的开放性和灵活性.     

分布式策略的核动力装置故障诊断技术研究

对核动力装置中的故障问题进行了研究,根据系统结构和运行特点,基于分布式诊断策略将核动力装置划分成三级子单元结构,将故障诊断任务划分到不同的子单元中,采用核主元分析(kernel principal component analysis)进行故障检测,监测核动力装置的运行状态,采用模型法对不同的设备单元建立相应的模型进行故障诊断、识别,并辅以专家知识进行补充,得到故障问题的最优解,并以此为依据设计了核动力装置分布式故障诊断系统。在全范围仿真机上的测试表明,基于分布式策略的故障诊断方法有效,核动力装置分布式故障诊断系统具有较高的可靠度,满足故障诊断的功能要求。     

基于DSP的交流电机故障诊断

交流异步电机是广泛使用的能量转换装置.对鼠笼异步电动机的常见故障进行分析及诊断,提高电机故障的监测诊断水平,具有重大实用价值.本文应用小波包-神经网络算法实现了基于DSP的交流电机故障诊断.利用小波包分解算法提取出电机故障特征向量,并针对轴承和偏心故障特征,提出对数故障特征向量的算法.将故障特征输入基于任务分解的神经网络,实现基于DSP的电机定子、偏心以及轴承故障诊断.     

基于小波包能量熵和GWO-SVM的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承不同故障类型和不同损伤程度识别准确率较低的问题,提出了将小波包能量熵、灰狼优化算法和支持向量机相结合的故障诊断方法.首先,将滚动轴承振动信号进行3层小波包分解,对第3层各频段小波包分解系数进行重构,提取各频段成分的能量熵构成故障特征向量;其次,利用灰狼优化算法实现支持向量机参数优化;最后,基于优化后的支持向量机分类模型完成对测试集滚动轴承不同故障类型和不同损伤程度特征向量的识别诊断.实验结果表明,相比实验和文献中其他方法,该方法对滚动轴承不同故障类型和不同损伤程度具有更加突出的故障辨识能力.     

基于支持向量机和多Agent融合的智能故障诊断系统研究

提出一种基于支持向量机分类和多Agent的分布式智能诊断结构模型,该模型将慎思Agent和反应Agent结合起来,构造了混合结构的诊断维护Agent,同时运用支持向量机理论进行故障分类,充分发挥各自的优势,提高了故障诊断的智能性、快速性和准确性.     

微机监测智能分析系统研究

铁路信号微机监测系统是保证行车安全、发现设备隐患、反映设备运用质量的重要行车辅助设备。详细介绍了微机监测智能分析系统及其监测内容,分析了该系统的功能和结构,该系统采用了专家分析的手段直接定位故障并给出维修指导意见,大大降低了信号维修人员的工作量。     

复杂装备故障诊断任务路径规划

针对复杂装备故障诊断任务路径规划问题进行研究,提出了一种基于图论的故障诊断任务建模方法。将装备的结构关系用邻接矩阵表示,并利用可达矩阵分析查找耦合任务集,使故障诊断任务模型得以简化;分析了故障诊断任务模型中有、无先验知识的任务路径规划2种情况,对经典的深度优先搜索算法和贪心搜索算法进行了改进,并将其应用于地空导弹武器装备分系统中进行任务路径规划,举例结果验证了方法的可行性和有效性,提高了故障诊断效率。     

ATE中的故障诊断系统设计与实现

针对目前基于ATE的故障诊断系统存在的问题,在类似研究的基础上,给出了一种通用故障诊断系统软件设计方案。首先建立了故障诊断系统功能模型,以此为基础建立了基于XML语言的故障诊断系统框架及故障诊断过程中所需及产生的各类信息模型,研究了基于ATE的采用粗糙集方法和故障树分析法的故障诊断方法,并以某型飞机电子对抗设备综合测试与故障诊断系统为例建立了软件系统总体框架,介绍了各功能模块设计方案,最终完成了故障诊断软件程序的编写。     

基于PCA-BLS的逆变器故障诊断

为了确保电气设备的安全可靠运行,提出基于主成分分析法与宽度学习系统的逆变器故障诊断方法。利用主成分分析法对逆变器输出的电流信号进行处理,提取信号特征;构建宽度学习系统,并编写不同故障模式下的故障编码;利用不同故障模式下的信号特征对宽度学习系统进行训练,利用网络输出编码实现故障分类。仿真结果表明,该研究方法在诊断准确率及训练时间方面优于传统的神经网络故障诊断方法。     

ATE中的故障诊断系统设计与实现

针对目前基于ATE的故障诊断系统存在的问题,在类似研究的基础上,给出了一种通用故障诊断系统软件设计方案。首先建立了故障诊断系统功能模型,以此为基础建立了基于XML语言的故障诊断系统框架及故障诊断过程中所需及产生的各类信息模型,研究了基于ATE的采用粗糙集方法和故障树分析法的故障诊断方法,并以某型飞机电子对抗设备综合测试与故障诊断系统为例建立了软件系统总体框架,介绍了各功能模块设计方案,最终完成了故障诊断软件程序的编写。     

HHT在齿轮故障诊断问题中的应用

齿轮作为一种重要的机械传动设备,对其进行故障诊断具有重要意义。传统的齿轮故障诊断大都采用FFT或者小波分析方法,对处理具有非平稳性的齿轮故障信号效果不太明显。HHT由经验模态分解方法(EMD)和Hilbert变换两步组成。经验模态分解方法(EMD)把时间序列信号分解成不同特征时间尺度的固有模态函数(IMF),适合处理非线性和非平稳过程。Hilbert变换对具有调制现象的信号的分析有很大优势。介绍了该方法的基本原理,并将HHT应用于齿轮断齿故障诊断,齿轮故障实验信号的研究结果表明:基于HHT的分析方法,能有效地诊断齿轮的故障。     

高速铁路通信信号设备现状与展望

从高速铁路新技术设备概况、高速铁路通信信号技术装备情况以及高速铁路通信信号技术展望等方面,阐述了我国高速铁路通信信号设备现状。     

基于改进合同网的复杂装备故障诊断方法

针对复杂装备故障诊断任务分配与结果融合问题,给出了地空导弹故障诊断任务模型的描述,将案例推理与合同网任务分配方法相结合,弥补了合同网对经验知识利用不足的弱点;对传统合同网的任务分配方法进行了改进,给出了具体的算法流程描述,对招标范围和中标评估策略进行了深入研究;针对多资源参与下故障诊断结果冲突的情况,将诊断结果模糊融合算法进行了改进,实例融合结果表明其能有效修正群体决策中的偏差。     

便携式区间自动闭塞电气参数测试仪的研究

区间闭塞系统是铁路信号的重要组成部分,区间闭塞系统设备的运行状态直接影响到铁路运输安全和运输效率.结合我国目前铁路广泛使用的交流计数和移频自动闭塞系统,基于铁路现场的实际需求,就区间自动闭塞电信号的检测方案进行了设计,确定选择以差分解调算法来实现对移频信号的解调和以时域处理方法检测交流计数信号的方案.在此基础上,完成了以DSP为处理核心、以CPLD为控制单元的便携式区间自动闭塞电气参数测试仪的系统硬件设计和软件设计,用制成的样机进行了现场试验.实验证明,系统完全满足技术指标要求,达到了铁路现场的使用要求.