模拟电路故障信号的小波预处理

针对模拟电路故障诊断的神经网络存在结构规模较大的问题,提出一种基于小波一神经网络的模拟电路故障诊断方法。该法采用冲激响应来获取模拟电路的故障信号,采用小波变换作为模拟电路故障信号的预处理器,利用Haar小波分层次分解提取故障信号特征,该信号特征经主元分析和数据标称化后,作为用于故障诊断的神经网络的输入。基于该法故障诊断的基本原理,对一实例电路进行故障划类、小波函数及故障特征选择,给出计算故障特征的仿真编程及故障类别的识别方法。该法大大减少用于故障诊断的神经网络的输入数目,简化它的结构和减少其训练处理的时间。仿真结果表明,该法可以提高模拟电路故障诊断的效率和辨识故障类别的能力。     

基于遗传优化规则库的电力变压器故障诊断

提出基于遗传算法优化模糊规则库的故障诊断方法,采用模糊故障诊断系统对电力变压器的初期故障进行检测或诊断.采用遗传算法产生优化的模糊规则库,针对缺少数据样本的情况,采用自举法对数据样本进行处理及扩充,使得不同的故障类型有相等的样本数.仿真结果表明:该故障诊断方法提高了故障诊断精度和正确率,对于电力变压器故障诊断有效、可行.     

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CP-ANN对向传播神经网络的变压器故障诊断

变压器油中溶解性气体分析是变压器故障诊断的重要手段,其中改良三比值法是目前被广泛采用的方法。针对当前变压器故障诊断系统存在的不足,建立了变压器故障诊断的对向传播神经网络(CP-ANN)模型,对5种变压器故障类型进行诊断,采用5-折交叉验证对模型性能进行评价。实验结果表明,模型能够对33个故障样本中的32个样本的故障类型进行准确识别,模型在校正集和验证集上的准确率分别为97%和81.8%,模型稳定性较好,说明本文提出的变压器故障诊断方法是可行和有效的。     

一种数据驱动的湿法烟气脱硫系统的故障诊断方法

采用主元分析法(PCA)对火电厂湿法烟气脱硫系统进行故障诊断.利用PCA建立系统故障诊断模型,通过计算平方预测误差(SPE)来检测系统是否发生故障,若有故障发生则用Q贡献率法来分离故障,识别发生故障的原因.通过采集福州某电厂湿法烟气脱硫系统的历史数据进行Matlab仿真并在组态王中显示故障诊断曲线,表明用PCA法对湿法烟气脱硫系统故障具有良好的诊断效果.     

基于机器学习算法的滚动轴承在线故障诊断

针对传统故障诊断方法耗时长、人工成本高且工作效率低以及现代故障诊断过于复杂的问题,提出了一种直接对振动信号进行关键特征筛选提取的方法,并结合经典的C4.5算法、Cart算法、BP算法和SVM算法对滚动轴承进行在线的故障诊断。研究结果表明,基于C4.5算法、Cart算法、BP算法和SVM算法模型的诊断方法均可对滚动轴承在运行过程中是否出现了故障以及出现了什么故障进行较为精准的识别和分类,且具有较高的准确率,可以达到很好的故障监测效果以及故障诊断效果。基于SVM算法的故障诊断模型诊断准确率优于其他三种算法,更加适用于滚动轴承的故障诊断。     

经验模态分解与RBF神经网络在轴承故障诊断中的应用

针对轴承振动信号的非线性与非平稳性,采用经验模态分解与RBF神经网络相结合的故障诊断方法.首先,采用经验模态分解法对轴承信号进行分解得到各个固有模态函数,提取各个固有模态函数的能量作为故障特征参量,然后将故障特征参量输入RBF神经网络进行训练与测试,实现了智能化的故障模式识别.结果表明,基于该方法的轴承故障诊断系统能够准确地识别外圈裂纹、内圈点蚀和保持架断裂等故障,具有较好的实际工程应用价值.     

基于神经网络的模拟电路故障诊断

探讨了基于故障字典法和基于神经网络的故障诊断方法,利用自组织特征映射神经网络进行模拟电路故障诊断,根据神经网络的输出结果可以判断发生故障的类型.自组织特征映射神经网络聚类能力强、速度快,因此很适合复杂系统的故障诊断.     

基于神经网络的模拟电路的故障诊断

根据 BP神经网络的特点和性能以及电路故障诊断的要求 ,采用了 BP网络的权值与故障模式相对应的方法来进行电路的故障诊断 .该方法利用改进的 BP算法 ,首先建立故障模式 ,然后将故障模式与 BP网络的权值相对应 ,最后将权值作为故障诊断知识 .对模拟电路的软故障进行了仿真 ,仿真结果良好     

模拟电路故障诊断中的状态矩阵字典与模糊决策

一、引言自六十年代初至今模拟电路故障诊断成为热门课题,出现了许多成果。模拟电路的故障字典诊断法便是其中之一。故障字典法有两个步骤,首先是建立故障字典,其次是故障分离。本文试图解决动态模拟电路的故障诊断问题。首先阐述了状态矩阵字典法的概念,用系统识别法通过测量值求解状态矩阵,从而解决了故障诊断的关键问题。在故障分离中。我们提出利用模糊决策进行,此方法明显优于 P.M.Lin 提出的方法,且物理概念明确。     

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.     

异构网络环境中的自适应在线故障检测

通过研究网络流量异常检测，提出一种新的基于自适应自回归(AAR)模型的在线故障检测算法．该算法只利用标准管理信息库，因此检测不依赖于特定产品类别，适用于异构网络环境．验证了流量信号的非平稳特性，并采用模拟获取的网络流量拟合AAR模型．由于不必将整个时间序列进行分片和单独拟合，算法可以直接处理获取的新数据，实现真正意义上的在线故障检测．利用时间平均方法消除了网络噪声的影响．在实验中，故障检测结果与预设的故障场景完全对应，进一步证明了该算法的准确性．     

一种改进的故障检测算法在组合导航中的应用

为提高组合导航系统的容错性能,实时检测滤波器处理测量信息的有效性,针对组合导航系统突变故障的检测问题,提出了相应的改进算法. 该算法不仅对系统层面上进行故障探测,而且对故障进行定位和隔离,分析了作为假设检验量的标准化残差之间的相关性强弱对故障正确定位的影响,由此对基于标准化残差的故障检测与隔离算法进行了改进,实现子系统内部故障的正确定位与隔离. 实验结果表明,改进的算法能够更有效地利用多余观测量,从而提高组合导航系统的稳健性.      

航拍图像中绝缘子串的轮廓提取和故障检测

针对绝缘子爆裂和缺失将导致整个输电线路绝缘能力下降的常见故障,提出一种通过计算绝缘子数目实现故障检测的算法.输电线路绝缘子串中绝缘子数目相对固定,通过计算绝缘子的数目,进而达到故障检测的目的,可应用于航拍直升机智能巡检系统中.利用Otsu算法与形态学滤波对图像进行预处理;提出免疫遗传Snake算法优化绝缘子串凹陷区域边界,得到较为完整的绝缘子串轮廓;用椭圆拟合和连通区域方法计算出绝缘子的数目.该算法能够有效地提取绝缘子轮廓并计算出绝缘子数目,为进一步实现精准、稳定检测绝缘子缺失和爆裂等故障奠定了良好的预研基础.
     

基于概率的故障检测方法及其学习策略

为了充分利用机组运行的实时信息以提高机组运行的安全性,提出了基于概率计算的故障检测方法。该故障检测方法模拟运行人员的故障检测过程,首先根据运行规程和运行经验得到基本故障检测知识,然后通过对历史数据的学习得到精确故障检测知识,再在此基础上,根据相关实时数据实现运行故障检测。为减少故障检测的漏报和误报,提出了该方法故障检测知识的自适应学习策略。理论分析和实验结果表明:该故障检测方法具有鲁棒性强、检测灵敏、知识获取容易和易于模块化等优点,可以有效地构成基于厂级监控信息系统的通用故障检测软件包。     

融合Morlet小波与GA优化多模态核的轴承故障检测算法

针对轴承故障检测算法特征分辨性较低、 准确度较低等问题, 提出一种融合Morlet小波和遗传算法优化的多模态核方法轴承故障检测算法. 该算法首先针对原始轴承故障信号提取多个尺度和多个位移条件下的Morlet小波变换特征, 然后设计一个多模态核方法, 包含线性核函数与径向基(RBF)核函数, 最后在支持向量机(SVM)训练过程中采用遗传算法(GA)优化多模态核的参数, 使用最优化多模态核进行轴承故障检测. 在UoCn的智能维护中心数据集上分别测试了滚珠故障、 内圈裂纹故障和 外圈裂纹故障的检测, 并对单一核与多模态核间的错误率与效率进行对比. 实验结果表明, 改进算法能获得鲁棒的轴承故障检测特征, 且多模态核在GA的优化下能快速收敛, 获得最优化结果, 通过牺牲少量的时间效率而极大提升了轴承故障检测准确率.     

基于有效分类的多模态过程故障检测及应用

多模态的故障检测作为复杂的实际问题,得到越来越多的重视.围绕多模态的故障检测问题展开相应关键问题研究,首先提出一种基于K均值聚类算法结合聚类有效性指标求解出最佳模态数方法,通过数值仿真和带钢热连轧生产过程数据进行验证;然后利用模糊C均值算法对训练数据进行模态划分,针对不同模态,利用主成分回归方法建立相应的监测模型,实现对故障的有效检测;最后将该故障检测方法应用到带钢热连轧生产过程.仿真结果表明,不仅实现合理模态划分和识别,而且取得良好的检测效果.     

故障模型及三级分解估计算法

本文给出了通用故障模型、故障检测方法、故障可检测与诊断的充要条件及故障估计的三级分解算法。仿真工作表明本方法是有效和可行的。     

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。     

一种新型的CPU故障检测方法及其应用

本文根据国产新型单路数字新闻传真系统的特点,采用一种新颖而有效的 CPU 故障诊断算法.此方法的故障覆盖率较高,在程序运行后,得到令人满意的效果.