基于CBR的工程车辆故障诊断系统

针对工程车辆故障的特点，分析了以往工程车辆故障诊断方法的局限性。将人工智能领域中的新分支CBR(Case-Based Reasoning)技术引入到工程车辆故障诊断中，论述了CBR技术的系统结构和关键技术，并给出了具体的实现方法。理论分析和实践经验表明，基于CBR系统可以解决基于规则的专家系统在某些方面的缺陷，具有实现方式灵活、简便、自学习能力强等特点，是一种适合工程车辆故障诊断的新方法。     

过驱动系统故障检测与隔离方法研究

由于过驱动系统具有故障特征之间严重耦合的特点,传统的故障诊断方法不能有效对其进行故障检测与隔离.针对这一问题,基于几何理论中的不变子空间理论,通过空间投影运算,提出一种新的故障检测与隔离方法,解决了过驱动系统故障检测与隔离问题.该方法不仅对单个故障可以实现检测与隔离,而且对并发故障同样具有很好的检测与隔离效果.仿真结果验证了该方法的有效性.     

基于CBR的变压器故障诊断系统

针对变压器故障的特点,分析了以往变压器故障诊断方法的局限性.将人工智能领域中的新分支CBR(Case-Based Reasoning)技术引入到变压器故障诊断中,论述了CBR技术的系统结构和关键技术,并给出了具体的实现方法.理论分析和实践经验表明,基于CBR的变压器故障诊断系统,具有实现方式灵活、简便等特点,是一种适合变压器故障诊断的新方法.     

基于故障库的电子设备故障诊断技术应用研究

故障诊断在现代电子设备的设计、生产和维护过程中都起着关键的作用。本文介绍了现代电子设备及其故障诊断的特点,分析了基于故障知识库的电子设备故障诊断技术的原理和优点,在此基础上提出了一种电子设备故障诊断卡的设计方案。     

基于故障重构的PCA模型主元数的确定

基于故障重构理论研究了PCA模型主元数的确定方法,应用累积方差贡献率以及复相关系数对主元模型性能进行分析·在基于PCA理论进行故障诊断中,故障变量可根据故障的方向向量进行重构,未重构方差(VRE)可分别投影于主元子空间(PCS)和残差子空间(RS)·确定最优重构是使两空间的VRE之和达到最小,与此相对应的主元数即为最优主元数(PCs)·应用累积方差贡献率以及复相关系数对主元模型性能进行评价,结果表明确定的PCA模型PCs保证了PCS中的信息存量·对于工业PVC聚合反应过程的故障诊断说明了上述方法的合理性与有效性·     

商空间理论及其在故障诊断中的应用

为解决转子故障难以正确识别的问题,研究商空间理论与在转子故障诊断领域中的应用并提出一种基于模糊商空间模型的转子故障特征提取方法.通过计算转子振动信号原始论域空间X的归一化等腰距离,将原始论域空间X转换为粒度较粗的论域空间[X],在新的论域空间[X]内研究故障特征,并把商结构[T]作为量化特征值.结果表明,借助粒度空间的转换可有效地降低故障特征辨识的难度,商空间理论在转子故障的状态监测和故障诊断中具有重要的应用前景.     

基于关系数据库的变压器故障诊断专家系统

根据油浸式电力变压器的特点及故障诊断的原理,提出了基于关系数据库字段的知识表示形式和基于关系数据库记录的推理规则.特别在推理机方面,根据变压器故障诊断的特点,利用成熟的关系型数据库技术提出一种搜索、替换、构造故障现象与诊断结果对应数据库的推理机制.采用面向对象技术设计开发变压器故障诊断专家系统来解决变压器故障的智能诊断问题,为相关方面故障诊断专家系统的设计开发提供借鉴.     

基于核独立元分析的非线性工业过程故障诊断

复杂工业过程的数据具有非高斯、非线性特性,在进行故障检测时,利用核独立元分析(kernel independent component analysis, KICA)方法能有效解决这一问题。然而,由于在处理数据时使用了核函数,无法将线性的贡献图方法直接用于故障诊断,因此采用一种基于改进KICA结合非线性贡献图的方法,对非线性工业过程进行故障检测与诊断。该方法利用基于超松弛因子的FastKICA方法建立监控模型,得到检测故障信息。在发生故障后,通过非线性贡献图法诊断故障变量。最后,选用带钢热连轧工业过程实测数据进行仿真,通过与传统贡献图方法比较,结果表明此方法能够对非线性数据进行有效可靠的故障检测和故障诊断,验证了非线性贡献图的有效性。     

基于人工神经网络的设备故障诊断策略及模型研究

文章首先介绍人工种经网络的基本理论和基本模型，然后研究诊断设备的结用特征，担出了“结构树”的概念．并据此分析了设备故障的特点．文章最后以神经网络基本模型为基础，结合设备故障特点，探讨了基于人工神经网络的设备故障诊断策略及模型．     

带置信因子的变压器故障模糊诊断

为了解决电力变压器中故障诊断存在的大量随机性和模糊性问题。提出了一种基于置信因子的模糊诊断方法。建立的带置信因子变压器故障模糊诊断模型，用于科学地定量确认故障产生原因；通过确定置信因子和建立模糊综合评判信度，补偿评判中主观信度，实现故障诊断过程。应用实例证明该方法是有效。可行和可靠的，具有实际推广价值。     

基于SDG简化模型的工控系统数据网故障溯源方法

针对工业生产控制系统数据网的故障诊断溯源问题,提出了一种基于SDG简化模型的故障溯源解决方法。首先,基于工业生产控制系统数据网的结构特性,建立系统的SDG模型,通过分层和划域建模的方式缩小故障定位的搜索空间。在此基础上,根据业务告警发生时所提取的观测信号量,结合纵向数据和求生数据进行节点的生存分析;其次,结合工业生产系统数据网中故障特征分析,通过单节点故障判定方法判别各节点设备是否故障;最后,结合溯源诊断规则中故障溯因库的原因分类对网络故障进行根源性判定,实现故障溯源。通过测试验证的方法,验证所提方法在工业生产控制系统数据网中应用的可行性,能满足快速故障溯源的要求。     

基于ES-PN模型的电力系统故障诊断

提出了一种基于Petri网理论和专家系统的电力系统故障诊断方法,详细阐述了基于引出线诊断模型和鉴别故障元件的方法,包括故障元件和其保护的关联度。通过对保护的方向性、区域性以及关联度的分析,增加了模型的拓扑适应能力。这种方法克服了专家系统难于用数学方法描述的缺点,增强了Petri网在该问题上的推理能力,利用Petri网建立数学模型,提高了故障诊断速度。诊断结果表明,该方法能够大大减少响应时间,并且比之前的方法更能适应电网配置的变化。     

故障诊断理论及其在机电系统中的应用

介绍了故障诊断理论的提出过程和内容;简要地阐述了基于解析模型的故障诊断方法、基于知识的故障诊断方法和基于数据驱动的故障诊断方法;详细介绍了基于观测器的故障诊断方法的步骤,并举例说明了该方法在机电系统中的运用,给出了Matlab的仿真结果。最后,通过对仿真结果的分析,得出了基于观测器的故障诊断方法能够较好地完成系统监控的任务,但对复杂系统的故障定位精确度不够的结论。     

基于改进核主元分析的故障检测

针对电主轴系统特点,提出基于改进核主元分析(KPCA)的故障检测方法,引入混合核函数的定义,将多项式核和径向基核的混合核方法与主元分析方法(PCA)相结合,解决采用单一核函数诊断故障时的高误诊率问题.首先对数据进行预处理,然后使用混合核函数对数据矩阵进行映射,映射到高维特征空间,使非线性数据变量变为线性数据变量,并使用PCA提取变量数据的高维空间相关特征确定主元个数,最后根据混合非线性主元特征计算出的T2和Q统计量,实现在线故障检测.该方法改进传统核函数的选取方法,充分考虑工业过程中的非线性,更精确地描述工业过程特性,可以准确、有效地检测出电主轴系统故障.对田纳西-伊斯曼(TE)过程以及电主轴系统的应用实例证明该方法的可行性.     

多传感器信息融合的智能故障诊断

针对传统故障诊断方法只利用单一参数对复杂系统进行诊断具有信息不完备和不确定性的问题,提出了一种基于PCA和D-S证据理论的多传感器信息融合故障诊断方法.该方法基于PCA对信息融合的多维数据进行降维处理,并利用证据理论实现对非精确信息的正确推理,解决了信息融合数据的组合爆炸问题,从而得到精确的诊断结果.将该方法应用于火电机组的汽包锅炉给水控制系统故障诊断中,实现了对控制系统中主要参数的故障检测,有效提高了控制系统工作的可靠性.     

基于重构贡献的双容水箱故障诊断方法

针对流程工业过程中变量数据众多,变量间耦合性强,常规主元分析法对于故障数据的分离存在一定局限性,提出了基于主元分析和重构贡献的双容水箱系统故障检测与诊断方法,介绍了一种基于SPE和T2统计量的综合评价指标,定义了重构贡献统计量,分析了重构贡献法的故障诊断性能,利用重构贡献法与传统贡献法进行对比诊断实验研究,并验证了重构贡献法故障诊断的有效性。     

Application of Rough Set Theory in Fault Diagnostic Rules Acquisition

Rough set theory is a new mathematical tool to deal with vagneness and uncertainty. But original rough sets theory only generates deterministic rules and deals with data sets in which there is no noise. The variable precision rough set model （VPRSM） is presented to handle uncertain and noisy information. A method based on VPRSM is proposed to apply to fault diagnosis feature extraction and rules acquisition for industrial applications. An example for fault diagnosis of rotary machinery is given to show that the method is very effective.     

基于扩张状态观测器的非线性系统故障诊断方法研究

在介绍扩张状态观测器理论的基础上,提出了一种应用于非线性系统的基于扩张状态观测器故障诊断的新方法,并给出了设计故障滤波器的方法,通过仿真实验证明所提供的方法相对于传统方法具有可以得到故障的近似函数,便于识别故障及故障识别效率更高,用时更短的优点。