融合粗糙集和证据理论的车地无线通信设备故障诊断

针对车地无线通信设备故障诊断信息不一致的情况进行故障推理和诊断,提出了一种融合粗糙集与证据理论综合集成的车地无线通信设备故障诊断方法.该方法首先利用粗糙集剔除故障特征数据的冗余成分,提取互不相关的必需特征,将车地无线通信设备故障诊断问题用一个不同简化层次的故障决策网络表示,由网络节点根据定义出的规则置信度和覆盖度可推导出对应有效的故障诊断规则集合.在建立规则库的基础上,引入基于证据理论的信息融合技术,解决多传感器故障监测数据与诊断规则准确匹配的问题,建立故障推理机制,便可方便得出车地无线通信单元故障诊断结果,实例分析表明该方法能有效提高模型故障诊断能力,具有较强实用性.     

基于信息融合的集成小波神经网络故障诊断

以非线性Morlet小波基作为激励函数,形成神经元,结合小波变换与神经网络各自的优点,建立了集小波分析与神经网络于一体的紧致型小波神经网络,并给出了具体的算法·基于信息融合技术的思想,从设备故障诊断的实际出发,建立了基于信息融合技术的集成小波神经网络故障诊断系统,即通过故障特征信息的有效组合,用各种子小波神经网络从不同侧面对设备故障进行初步诊断,然后对诊断结果进行决策融合·给出了系统的实现策略和子网络的组建原则·从诊断实例中可以看出,此诊断系统充分利用了各种特征信息,可以有效提高确诊率·     

多传感器信息融合技术在液压设备故障诊断中的应用

为了克服液压设备传统诊断技术上的不足,提出了多传感器信息融合技术的故障诊断模型.该模型充分利用液压设备上能够携带故障特征的多类信息,并对这些信息在不同的层次上通过神经网络、贝叶斯理论、D-S证据进行有效的融合和计算,从而提高液压设备故障诊断技术的准确度.详细分析了多传感器信息融合技术的结构层次和一般方法,并讨论了信息融合技术理论在液压设备故障诊断模型中的原理和功能.达到了对液压设备典型故障的准确诊断.     

基于RBF神经网络的传感器非线性故障鲁棒诊断

针对一类非线性系统,传感器非线性故障情形,提出了新的故障诊断方法·该方法采用状态变量扩展技术将传感器故障转化为系统故障进行诊断,RBF神经网络对传感器故障的导函数进行估计,网络权值在线调整,进而实现故障的实时估计·对于系统中存在的不确定性,故障诊断方法应用阈值处理技术,使算法具有一定鲁棒性·对于给出的算法,证明了Lyapunov稳定性·最后,给出了仿真实例,结果验证了该方法的正确性·     

电控柴油机故障诊断系统研究

应用Ｗｉｎｄｏｗｓ下可视化的软件开发工具Ｂｏｒｌａｎｄ Ｃ＾＋＋ Ｂｕｉｌｅｒ和ＢＰ网络设计电控柴油机故障诊断系统。采用多线程技术将监控模块与故障诊断模块溶为一体,实现对电控柴油机的故障诊断,系统性能台架实验结果表明,该方法能够对柴油机的常见故障进行诊断,工作可靠,在电控柴油机系统中运用神经网络进行故障诊断是可行的。     

基于Internet的工程机械远程诊断维修系统的实现

为了解决工程机械现场诊断、维修困难等问题,提高其现场抢修与维护能力,基于网络有线、无线传输协议,结合虚拟仪器技术等建构了工程机械的远程诊断维修体系,开发出基于该诊断维修体系的工程机械远程诊断维修系统.其功能模型由数据采集终端、维修工程车组、修理厂、制造厂等组成.系统的实现由4个模块组成,包括远程故障诊断模块,可视化模块,信息咨询模块,数据维护模块.结果表明该远程诊断维修系统可进行工程机械远程状态监测,为维修分队提供了故障诊断、技术查询、可视化维修等技术支持,有力提高了施工现场工程机械设备的快速抢修与维护能力.     

化学化工实验室无线安全监测系统故障诊断方法研究

针对化学化工实验室的安全问题设计了一种无线安全监测系统,通过无线通信模块传输现场检测数据和经压缩后的图片,实现了实验室安全远程无线监测与监视的功能. 由于监测系统中的无线通信模块能耗较高,长期运行容易发生故障,其故障检测方式也较为复杂. 为了在线检测无线通信模块的故障和识别其类型,以确保无线安全监测系统的可靠性,研究了无线通信模块的电流特性,建立了基于模糊神经网络的故障诊断模型,可实现对无线通信模块在不同状态下的故障进行诊断. 实验结果表明,与BP神经网相比,采用模糊神经网络的无线通信模块故障诊断方法训练耗时短、收敛快、训练误差和验证误差小、诊断正确率高,能够在线检测无线通信模块的多种类型故障,明显提高了无线安全监测系统的可靠性,具有较好的实际应用价值.      

基于神经网络和证据理论的液压系统故障诊断

针对液压系统故障多样性和复杂性等特点,基于信息融合原理,提出了一种基于神经网络和D-S(Dempster-Shafer)证据理论相结合的液压系统故障诊断方法。该方法通过构建多子神经网络分类模块进行局部诊断,利用各子神经网络的输出值作为证据理论中的基本可信度,经过证据理论的再次融合得出最终的诊断结果。实例表明,该方法通过简化神经网络结构,提高了局部诊断网络的诊断能力,通过对多源多特征参数的融合,充分利用各传感器的冗余和互补的故障信息,与单一故障特征的诊断相比,显著提高了故障诊断的准确率,降低了决策的不确定性。     

基于MNN的主动力装置故障诊断研究

单神经网络诊断大多已成功应用到实际的故障诊断系统中。而在实际应用中,多层次多故障的复杂系统普遍存在,运用单一结构神经网络在处理复杂故障诊断问题时网络过于庞大,诊断精度降低。对层次分类诊断模型进行研究分析,提出运用多重结构神经网络(MNN)来对主动力装置进行故障诊断研究,诊断结果表明该模型是可行和有效的。     

用于水电厂设备的故障诊断的贝叶斯网络模型

通过分析水电厂设备故障诊断所面临的不确定性等问题以及当前常用诊断方法存在的局限性,研究基于贝叶斯网络的设备故障诊断方法,提出了适合于诊断问题的贝叶斯网络结构并阐述了基于贝叶斯网络故障诊断的团树推理算法.该方法综合考虑了多故障、故障症兆模糊以及电厂设备操作之间有依赖关系等情况.通过丰满水电仿真系统中水机调速器故障诊断的应用实例,证实了该方法在信息不确定条件下进行诊断决策的有效性和准确性.     

基于半定量SDG模型的化工过程故障诊断

符号有向图(SDG)能够直观地反映系统的复杂因果关系,可以看出故障传播的路径,但是定性SDG故障诊断模型缺少变量之间的定量信息,推理过程中会产生虚假解,分辨率不高。该文针对SDG的不足,引入模糊隶属度,形成半定量SDG模型,即模糊SDG模型。采用反向推理和正向验证相结合的混合推理方法,并把结论编写为"If-Then"形式的知识规则,以便于利用专家系统对系统进行在线诊断。     

一种能给出充油电气设备油色谱故障诊断可靠性的神经网络方法

为了提高基于人工神经网络方法的充油电气设备油色谱故障诊断的准确性及诊断结果的可靠性,基于神经网络理论分析指出了采用不同训练算法、隐层神经元数量、初始权值和阈值训练得到多个网络输出的均值作为诊断结果能提高故障诊断的准确性,根据多个网络输出的标准差可以获得诊断结果的可靠性.根据搜集得到的大量油色谱样本,分别采用振荡传播(resilient propagation,RPROP)算法、共轭梯度法、拟牛顿法和Levenberg-Marquardt算法训练共计得到40个结构相似的神经网络,将训练得到神经网络应用于基于油色谱的充油电气设备故障诊断,同时比较了不同算法的训练时间和诊断结果的准确性.结果 表明多个网络输出的平均可提高故障诊断的准确性,根据多个网络输出的标准差可获得诊断结果的可靠性,而且表明神经网络结构相似时,4种算法训练得到的神经网络具有相近的故障诊断准确性,但从训练时间上看,RPROP算法、拟牛顿法和Levenberg-Marquardt算法非常接近,而共轭梯度法的训练时间为其他3种算法的6倍左右.同时考虑到Levenberg-Marquardt算法计算速度最快,可在充油电气设备油色谱故障诊断中用于训练神经网络.     

云模型方法在选煤厂跳汰系统中的故障检测与诊断

针对传统的故障检测与诊断方法的局限性,笔者结合信息融合思想和云模型算法,提出了用于选煤厂跳汰系统故障检测与诊断的云模型方法。采用一维云模型推理映射算法,代替传统神经网络方法的训练过程,融合多源信息合并处理,保证检测和诊断的正确性,并进行实时检测仿真。结果表明：系统辨识精度较高,能很好地反应跳汰系统工作情况,并能及时判断。该方法用于选煤厂跳汰系统故障检测与诊断可行。     

旋转机械智能化故障诊断混合推理系统设计

为了提高旋转设备故障诊断正确率,将支持向量机SVM和基于案例推理CBR相融合,设计了旋转机械智能化故障诊断混合推理系统。根据两者各自的特点将它们最大限度地结合起来,同时每个推理单元又保持各自的独立性和完整性。讨论了进行SVM和CBR混合推理的关键过程和策略,并以矿井风机为例,建立了矿井风机案例库,对混合推理系统进行了验证。研究结果表明:混合推理系统不仅能提高故障诊断的正确率和系统运行的效率,而且还能增强系统对知识的提取能力。     

基于故障树和Bayes网络组合的装备故障诊断

针对故障树和Bayes网络在故障诊断中的局限性,提出一种使用故障树和Bayes网络组合的方式建立诊断故障Bayes网络,并基于诊断故障Bayes网络运用联合树推理进行故障诊断的方法.该方法解决了在复杂系统故障诊断过程中独立运用故障树和Bayes网络出现故障推理能力弱和建模难等问题.实验结果表明,使用该方法对某型舰船上的甲板灯光照明系统进行故障诊断,得出了各个故障征兆节点或故障原因节点的概率分布,从而可快速准确地定位甲板灯光照明系统故障.     

基于远程数据交换与智能控制系统的汽车故障诊断研究

探讨了基于远程数据交换与智能控制系统的汽车故障诊断模块的功能,分析了汽车故障诊断专家系统的存储表达和推理技术.根据规则推理、案例推理、模糊理论和人工神经网络技术的特点,提出了这些技术的集成方案,设计了汽车故障诊断专家系统,论述了知识库和辅助建模平台的设计方案.该系统经过测试和试用,得到了满意的效果.     

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。     

基于模型预测和溯因推理网络的电网故障诊断方法

考虑电网出现故障时,仅依靠开关量状态信息进行诊断,诊断信息冗余度低,复杂故障情况下会影响诊断结果的准确性.引入电气量信息,提出了模型预测和数据清洗方法,建立电网故障诊断系统.利用模型预测得到准确的电气量信息,建立清洗规则和逻辑推理规则,分别对开关量进行数据清洗和验证故障信息.在此基础上,利用溯因推理网络(abductive reasoning network,ARN)对故障信息进行诊断,得出候选故障.仿真结果验证了该方法的有效性和准确性.