基于GPRS技术的车载定位设备的远程故障检测

远程车载定位设备的故障检测是无线通信技术、互联网技术和电子设备故障自检的结合。现有对车裁定位设备的故障检测基本都是靠到故障设备现场进行人工作业，成本高，效率低下。本文分析了应用GPRS技术实现远程车裁定位设备故障检测的可行性，提供了GPRS远程车裁定位设备故障检测系统。利用此系统，我们在检测中心就能方便快速地获取设备的故障信息，实现远程检测。     

逆变晶体管电源的自诊断功能

本文针对晶体管逆变弧焊电源的微机系统论述了其硬件的自检功能实现方法及软件设计，并给出了硬件自检程序流程图。同时，对系统软件故障检测及恢复做了初步讨论。     

带式输送机托辊红外图像分割与定位算法

由于煤矿带式输送机关键部件缺乏有效监测,而传统目检、温度监测方法存在工作量大、盲点多等问题,文中提出一种基于连通分量的带式输送机托辊红外图像自动分割与定位算法,对巡检机器人沿巡检轨道采集的带式输送机红外图像进行处理,利用垂直和水平投影截取托辊所在区域,减少支架、输送带以及背景对后续图像处理的影响;采用基于连通分量的长短轴比和面积信息对图像边缘进行过滤,消除对上述截取图像进行边缘检测形成的伪边缘,保留托辊的真实边缘;利用形态学闭运算连接托辊边缘缝隙,通过边界跟踪获得托辊闭合轮廓并进行种子区域填充,实现托辊自动分割;最后根据所得托辊二值图像闭合轮廓,基于轮廓像素点遍历在原红外图像完成托辊的自动定位。实验表明,本方法可快速实现托辊的自动分割和定位,为带式输送机托辊的运行状态监测奠定了基础。     

列车超速防护系统中主机自诊断方法

分析了 CPU,ROM,RAM 的几种故障检测方法,针对列车超速防护系统主机工作的特点,实现了系统开机时完备的主机功能级自诊断(包括关键 I/O 口)和工作中短时问的周期自检.利用主机中双 CPU 工作的特点,通过双口 RAM 通道,完成双机互检.能监视程序执行行为特征,发现单 CPU 故障或程序跑飞,并对 CPU 的执行结果进行合理性检测,提高了整个系统的故障检测覆盖率.还对故障检测覆盖平及检测代价做了评估.     

MATLAB与QUARTUSⅡ在16QAM调制器调试中的应用

在设备的调试过程中,仿真结果和仪器测试不容易判断结果的正确性,也不容易准确定位故障所在位置。在此结合16QAM调制器调试的实例介绍了一种实现快速准确查找故障位置的方法,该方法利用QUARTUSⅡ软件对数据进行采集,并通过MATLAB对采集的数据进行分析,实现了故障的快速准确查找。     

弹簧托辊的可靠性灵敏度分析

对弹簧托辊的弹簧进行可靠性设计时,由于随机变量数量较多,可靠性分析的效率较低。针对这一问题,讨论了弹簧托辊应力-强度可靠性灵敏度计算问题。分析过程中,将各随机变量参数按其对可靠性灵敏度的影响程度排列,影响大的按照随机变量处理,影响小的则按照确定型变量处理。算例表明,弹簧托辊剪切强度和抗拉强度的变化对弹簧托辊总体强度的灵敏度较剪切应力和正应力对弹簧托辊总体强度影响的灵敏度大,控制强度向大的方向波动比控制应力向小的方向波动产生的效果明显。该研究为弹簧托辊的可靠性设计提供了快速准确的分析方法。     

输送机托辊阻力及跑合试验综合性能测试仪的设计(上)——测试仪机械传动系统

为实现对托辊阻力参数及综合性能的自动化、连续化的测试,论述了利用理论力学中“转动惯量法”构建机械传动控制系统,实现托辊阻力双参数测量的原理,阐明了采用压力传感器部件控制试验压力,达到托辊产品在规定压力下跑合要求的检测方法。     

一种光伏阵列实时状态监测与故障定位系统

开发一种光伏阵列状态监测和故障定位系统,该系统将连续采集、 间歇采集、 自动定时采集、 故障检测定位等功能集成到统一的Matlab平台. 提出一种“阈值法－Hampel辨识法”相结合的光伏阵列离群值检测算法,该算法通过比较不同光伏组串瞬时电流进行异常检测实现故障定位. 基于实验室光伏并网发电平台上的故障模拟,重点研究了线线故障和失配故障条件下的故障检测与定位. 实验结果表明：该系统能够自动定时采集光伏电气特性数据并快速、 准确地判断是否发生故障及实现故障组串定位,具有良好的应用前景.     

大型H钢锯机托辊改造与应用

该文通过对锯机托辊故障的排查，找出故障根源，进行分析、研究，并对托辊结构，轴承造型、装配形式进行改遗，制定方案，实施后经济效益显著。     

低阶自回归参数模型检测串联故障电弧

针对电气系统中串联回路故障电弧的多发情况,利用电弧发生器、波形记录仪等实验装置对故障电弧进行模拟实验研究.提出基于自回归参数模型的故障电弧检测方法,采用二阶Burg方法对采集的信号建立自回归模型,提取AR模型参数,通过计算、比较相应的距离测度实现对故障电弧的检测.研究结果表明:通过二阶Burg方法建立的自回归参数模型能快速、准确地检测出故障电弧,同时相对于高阶Burg方法,减少了很大的运算量.     

一种用于Ad Hoc网络的自适应故障检测算法

为提高系统可靠性和安全性,研究并提出了一个Ad Hoc网络环境下的基于心跳策略的故障检测算法。针对Ad Hoc网络多跳通信和结点混杂工作模式等特点,提出超时值预测模型,动态预测心跳消息到达时间,并根据网络状态变化实时地修正、更新预测超时值;提出基于超时值预测模型的Ad Hoc网络自适应故障检测算法,并证明算法满足强完整性和最终强准确性,是一个◇P类故障检测器。仿真实验表明,算法可以准确地对心跳消息到达时间做出预测,具有较好的检测准确性指标,能适用于Ad Hoc网络环境下的故障检测。     

基于Park变换的配电网多端行波故障定位方法

单端和双端行波定位方法都很难准确定位配电网故障,因此提出一种采用多端行波的配电网故障定位方法.首先给出基于Park变换的自适应行波检测策略,在分析双端行波定位缺陷的基础上,根据检测到的行波到达各配电线路末端的时间,给出多端行波故障定位的原理.该方法克服了由于配电线路结构复杂所造成的反射波识别困难,而且不受故障类型、故障初始相角和接地电阻大小的影响.采用PSCAD/EMTDC仿真软件和MATLAB软件对不同的故障工况进行仿真,仿真结果表明,本文方法能够快速准确地定位故障点,从而证实了该方法的有效性和可靠性.     

Novel Fault Detection Optimization Algorithm for Single Event Effect system Based on Multi-information Entropy Fusion

Fault detection caused by single event effect（ SEE） in system was studied,and an improved fault detection algorithm by fusing multi-information entropy for detecting soft error was proposed based on multi-objective detection approach and classification management method. In the improved fault detection algorithm, the analysis model of posteriori information with corresponding multi-fault alternative detection points was formulated through correlation information matrix, and the maximum incremental information entropy was chosen as the classification principle for the optimal detection points. A system design example was given to prove the rationality and feasibility of this algorithm.This fault detection algorithm can achieve the purpose of fault detection and resource configuration with high efficiency.     

高精度故障电弧检测多传感器数据融合算法

 由于故障电弧的物理特性复杂, 且电路中存在与故障电弧波形相似的负载, 因此传统 检测故障电弧的方法误判率较高. 提出了一种多传感器数据融合算法, 用于提高故障电弧的检测精度. 该算法包括自适应加权融合算法和神经网络融合算法, 实现了对温度传感器、声音传 感器和弧光强度传感器所获取的传感信号的数据融合. 自适应加权融合算法克服了单个传感 器的不确定性, 实现了同质传感器中故障电弧特征的提取, 为神经网络融合算法提供了精确的测试样本数据; 神经网络融合算法可自行调整各类异质传感器的权重, 使故障电弧的辨识率更高. 实验结果表明, 该算法可有效提取故障电弧的特征, 辨识精度超过98%, 实现了高精度的故障电弧检测.     

电网故障行波保护技术研究综述

电网故障行波保护技术是20世纪80年代发展起来的故障诊断新技术.利用电网中变电站检测到的故障信息,可以准确地判断故障位置、故障方向、故障类型、故障程度、故障发生时间等,以便迅速处理,减少电网损失.行波检测技术、实用性、时间同步技术是研究的重点.     

基于强跟踪多模型估计器的作动器故障诊断

在多操纵舵面飞机的自修复飞控系统中,快速准确地获得作动器的故障信息至关重要。该文将多模型思想与强跟踪滤波器相结合,在多模型自适应估计方法的基础上,提出了一种基于强跟踪多模型自适应估计器的作动器故障诊断方法。该方法改进了多模型自适应估计方法的不足之处,具有较好的鲁棒性和较强的自适应能力。它适用于非线性系统,能在线快速地检测出故障,并能较准确地估计出故障的大小。通过对各种作动器故障的仿真,验证了该算法的有效性。     

一种基于RBF神经网络的传感器故障诊断方法

针对传感器故障，提出了一种基于RBF神经网络的集成故障诊断方法，用RBF神经网络建立传感器故障模型，对系统的状态和故障参数进行在线估计，然后将故障参数与修正的Bayes分类算法（MB算法）相结合，进行传感器故障在线检测、分离和估计。对连续搅拌釜式反应器（CSTR）的仿真结果表明，该集成故障诊断方法能够对多重传感器进行故障进行快速准确的分离和估计，并对传感器故障具有容错性。     

基于CHMM的TE过程在线故障检测

随着工业过程的规模和复杂程度的增加,对于过程安全性和可靠性的要求进一步提高.为了准确及时地检测设备故障,提出了一种基于连续隐马尔可夫模型(CHMM)的在线故障检测方法.采用主元分析(PCA)方法对过程变量数据进行特征提取,利用变长度滑动窗口技术跟踪动态数据,并提出了一个新的实时统计量作为在线故障检测的量化指标,结合实时阈值实现了CHMM的在线故障检测.将该方法应用于田纳西-伊斯曼(TE)化工过程,并与基于PCA和动态主元分析(DPCA)方法的故障检测结果进行比较,能够较准确地检测到故障,验证了该方法的有效性.     

基于DSP的输电线短路故障测距系统设计

考虑到目前电缆行波故障测距系统中存在精度低的问题,以提高故障定位的速度和精度为目标,设计了一种输电线缆短路故障测距系统。该测距系统以数字信号处理器(DSP)为核心控制器,能够准确地对故障行波信号进行实时采集和转换,进而实现线缆故障的准确定位和及时排除。仿真实验结果表明:所设计系统检测速度快、测距精度高。     

PCA在非线性系统传感器故障检测和重构中的应用

由于主成分分析(PCA)方法是一种线性算法,基于PCA的故障检测方法若直接运用于非线性系统的传感器故障检测和重构,会导致明显的故障误报和数据重构错误。为了使基于PCA的传感器故障检测和重构方法适用于非线性较严重的热工过程,对该方法进行了有效的改进。应用不同负荷下的历史数据,分别建立机组不同负荷下的局部PCA模型,再根据机组当前实际运行负荷选择相应的PCA模型进行传感器故障检测和重构,并结合相邻负荷PCA模型的计算结果进行数据融合,从而进一步提高了故障检测的准确性和重构精度。理论分析和现场实际应用表明,该算法能够对非线性较为严重的电厂热工过程进行精确的传感器故障检测和重构。