基于Unscented卡尔曼滤波新息的多变量序贯概率比检验故障检测方法

针对非线性多变量过程监控问题,提出一种基于预测新息的多变量序贯概率比检验(SPRT)方法.首先利用Unscented卡尔曼滤波(UKF)基于正常过程模型预测输出值,将预测输出值与过程测量得到的实际输出值对比产生预测新息,然后引入多变苣SPRT方法分析多元新息的统计特性,构造对数概率似然比判决函数和判决规则,监控过程的运行状态并对故障状态进行报警.在连续搅拌反应器上的仿真应用结果表明,所提出的故障检测方法能够有效实现过程监控,比传统的残差加权平方和方法误报率低、检测速度快.     

线性离散系统间歇故障的鲁棒检测方法

针对一类存在未知扰动、过程噪声和测量噪声的离散线性随机动态系统,研究了其鲁棒间歇故障检测问题.设计了降维未知输入观测器的输出,通过引入滑动时间窗口构造了截断残差信号,使得该残差信号对未知扰动解耦而对间歇故障敏感;针对间歇故障的发生时刻和消失时刻,分别提出了2个假设检验,在给定误报率和漏报率的情况下,分别定量确定了间歇故障发生时刻和消失时刻的检测阈值以满足检测性能要求,并在概率框架下分析了间歇故障的可检测性.同时,在某卫星模型上对所提出的方法进行了仿真验证.结果表明,所提出的方法能够快速、准确地检测出间歇故障的发生时刻和消失时刻.     

基于瞬变流和故障检测的管线泄漏监测试验分析

根据动态系统分布参数模型的故障检测与诊断技术思想,结合管道流动的水力瞬变模型与适用于时变非线性系统的故障检测滤波器——扩展卡尔曼滤波算法,探讨了海底管道泄漏监测与定位技术.增广的状态向量包含管段各点的压力、流量和泄漏尺寸,进出口压力和流量4个参数组合成系统输入和输出向量,以卡尔曼增益阵修正由特征线结合差分法求解瞬变流离散方程得到的状态预测值,从而利用"新息"得出更准确的状态估计.在泄漏发生伊始即探测出异常,并给出泄漏发生时刻.基于压力梯度线性的假设计算泄漏位置,对一段试验水管的进出口压力流量测量序列进行上述分析,得出了与实际相当吻合的结果,初步验证了方法的有效性.     

多状态退化系统最优故障维修策略

针对多状态半马尔可夫退化系统,研究了系统发生故障后的维修模型.在系统的退化过程中,有多个不可逆的工作状态和故障状态.系统的所有故障均能修复且可忽略故障修复时间,修复后系统回到正常的工作状态.当系统发生故障时,系统的故障检测设备首先确定出当前所处的故障状态,然后采取相应的维修措施.基于系统长期平均成本率最低的决策准则,运用半马尔可夫决策过程的策略迭代算法给出了系统处于不同故障状态下的最优维修策略.以实例说明了求解最优故障维修策略的迭代过程.     

一种自确认软测量方法的研究与应用

软测量技术在过程工业中得到了广泛应用于代替或部分代替仪表的功能进行监控。但是,长期困扰软测量应用的是其鲁棒性问题。因此,提出了新型的软测量模型即自确认软测量模型。利用主元分析对输入传感器数据进行了在线校验和故障重构,不仅能确保了输入传感器(辅助变量传感器)数据的可靠性。同时,利用一定的状态参数来指示当前输入传感器的状态。此外,通过输出方差和归纳区间估计两种方法对软测量输出的不确定性进行了描述。模型的输出将不是单个预测值的输出,而是同时输出五种信息:带概率区间的输出、模型的状态(故障状态,重构状态和迷失状态等等)、不确定性、故障信息和校验输出值,并对发生故障的输入传感器进行数据重构和修复以达到模型自校验和自诊断的目的。所提出方法在污水处理过程中得到了有效应用。     

多包传输机制下航空发动机分布式控制系统故障检测

考虑航空发动机分布式控制系统中,传感器与控制器间采用多包传输机制,传感器节点将测量数据封装为多个数据包发送给控制器,在每一采样时刻,同时产生的多个数据包只有一个能够发送,不能发送的数据包则被数据总线丢弃,针对这种情况,设计了神经网络预估器,用预估值来更新未被传输的数据包,使多包传输分布式控制系统"变为"单包传输分布式控制系统,建立了基于状态预估的多包传输分布式控制系统模型,构建了相应的故障观测器,将观测器误差系统看成一个离散周期系统,并应用周期系统稳定性理论推导了神经网络预估器和故障观测器能够稳定工作的条件。最后,给出了具体的故障检测步骤,仿真结果验证了所提出的故障检测算法的有效性。     

基于APCA的电站热力过程故障传感器自适应检测方法

为自动适应电站热力过程的连续变化,提出了基于APCA的电站热力过程传感器故障诊断方法,通过模型参数的自动更新,使模型及时反映当前的系统状态,从而连续可靠运行.对PCA重构残差进行研究,在对电站实际测量数据可靠性分析的基础上提出了参数自适应预估计方法,利用预估计值来替代故障数据,以抑制残差污染,提高重构参数的准确性.利用电厂实际测量参数进行了算例分析,表明所提算法能很快适应系统状态变化,并给出正确的检测结果,即使在系统同时存在多个传感器故障时,通过对不良数据的检验,也能够获得准确的重构数据.     

基于GNN的电网动态特性评估及其知识图谱应用

提出了一种基于图神经网络(GNN)的电网故障检测方法,辅助解决网络运维领域的故障问题.通过构建电网特征抽取模型以及知识图谱,将所提出图神经网络应用于电网的故障节点定位;通过引入时间维度信息,将前后时刻的节点状态辅助当前时刻的故障检测;将图神经网络层的各个节点输出特征进行相关性分析,验证图神经网路对节点特征抽取的有效性.结果表明：所提出的图神经网络能够有效地定位电网故障节点,在仿真故障场景上获得了99.53%的定位准确率,图神经网路对节点的特征建模可以定性观测节点故障扰动传播情况,对故障节点分析起到了重要辅助作用.     

一类离散MIMO系统的神经网络自适应输出反馈容错控制

针对一类离散多输入多输出(MIMO)严格反馈系统,提出了基于神经网络的输出反馈容错控制.由于讨论的执行器故障类型有失效和卡死两种情况,提出了比例驱动方法,可将这两种故障类型恰当地表示出并便于控制器的设计;同时,由于此类多输入多输出系统不满足匹配条件,通过引入预测控制设计方法,可以克服这一缺陷.考虑到系统中的函数是未知的,利用神经网络具有逼近任意连续函数到任意精度的原理来估计该未知函数,由此证明了本文所提出的方法可以使得系统的所有参数及实际容错控制律均一致最终有界.通过MATLAB实验仿真,有效地验证了此方法的合理性.     

基于鲁棒微分器的飞机舵面振荡故障诊断算法

针对系统存在测量噪声的情况,研究了飞机舵面发生振荡故障的故障诊断算法。鉴于系统的输出对于控制输入故障具有一定程度的不敏感性,提出一种基于输入估计的故障检测方法。设计一阶鲁棒微分器,利用传感器测量到的液压舵机输出杆位置估计其杆速度,同时,利用微分器的输出对故障信号进行估计并分析故障估计值的收敛性。最后,分别针对"液态"振荡故障及"固态"振荡故障进行仿真验证。仿真结果证明了该方法的有效性。     

基于核状态空间ICA的非线性动态过程故障检测方法

针对工业过程的非线性和动态特性,提出一种基于核状态空间独立元分析的故障检测方法.采用核规范变量分析法将非线性动态过程数据映射到核状态空间,得到去相关的状态数据.对状态数据的各时延协方差矩阵进行加权求和得到状态数据的时序结构矩阵,进而建立ICA统计模型,从状态数据中提取独立元特征数据,并构造监控统计量检测过程故障.在Tennessee Eastman过程上的故障检测结果表明,相比于传统的基于动态核主元分析的故障检测方法,该方法更加灵敏地检测到故障的发生,提高故障检测率.     

基于自适应滤波辅助残差χ2法的导航系统故障诊断方法

针对残差χ2法对软故障检测不敏感,且当量测噪声阵不准确时,也不能很好地检测突变故障的问题,提出了一种限制自适应滤波辅助残差法的诊断方法。基于贝叶斯理论推导出一种限制自适应滤波,利用其自适应调节性在线估计量测噪声阵,抑制滤波预报值跟踪软故障,以辅助残差χ2法进行故障检测。为了克服直接隔离故障法导致滤波精度降低,误检率增加的问题,提出了基于一步预测的故障处理和重构方法,即用前一时刻解算的结果预测当前时刻的导航信息。仿真结果表明,所提出的方法能实时有效地诊断出突变和软故障,保证系统在故障阶段的精度,并使系统在故障消失后及时恢复正常,提高了系统的可靠性。     

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.      

非高斯过程与微小故障的故障检测方法

针对生产过程中数据服从非高斯分布的故障检测问题进行了讨论,给出了一个改进的基于稀疏表示的故障检测方法,并通过构建重构误差控制限和距离控制限区间,提高了基于稀疏表示的故障检测水平;给出了在统一框架下的微小故障检测方法,并通过在微小故障字典矩阵中引入时间常数t来提高针对微小故障的检测水平;通过两例数值仿真验证了方法的有效性,并与经典的基于主元分析的故障检测方法进行了对比.结果表明,所提出的方法在上述2种情况下的故障检测水平均超过基于主元分析的故障检测水平.     

基于小波神经网络的一类非线性系统的故障检测

针对一类非线性系统,提出一种小波神经网络(wavelet neural network,WNN)自适应故障检测方法。WNN具有较强的泛化能力及不同的激活函数。通过设计自适应状态观测器技术,利用小波神经网络观测器良好的观测性能来观测系统的当前状态,并将其应用于一类非线性系统中,实现故障检测与诊断。利用Lyapunov直接方法从理论上证明了小波神经网络故障检测观测器的稳定性,仿真结果亦表明了该非线性系统故障检测观测器的可靠性和稳定性。     

基于Markov链模型的被动测试错误检测算法

通过分析如何将概率统计的思想应用到基于有限状态机的协议被动测试上,在Markov链模型基础上,提出了一种新的被动测试错误检测算法,并给出了与已有算法的比较.从比较结果可知,新算法只需要知道有限状态机中转换的概率分布和最终观察到的输入/输出对的概率分布,就可以解决已有算法存在的问题,因此适用范围更广,同时还探讨了单个错误定位问题.     

分布式测量下闭环系统的故障检测

研究了一类含分布式测量的闭环系统故障检测问题.系统中存在的未建模动态使得反馈控制对残差信号以及故障检测性能产生影响,在设计残差生成器增益时需考虑反馈控制律.系统被多个分布式传感器节点同时测量,各节点可以与相邻节点通信.在存在模型不精准和分布式测量的情况下,基于最小二乘准则设计分布式残差生成器,每个节点都利用自身测量和相邻节点测量生成残差信号并判断系统中是否有故障发生.该残差生成器可以利用递推方法设计,因此适用于在线应用.仿真实验表明了本方法的有效性.     

基于终端滑模观测器的水下机器人推进器故障重构

研究了基于终端滑模观测器的水下机器人推进器故障重构方法.针对传统滑模观测器中状态估计误差渐进收敛而影响推进器故障重构时效性的问题,利用终端滑模所具有的有限时间收敛特性,构建终端滑模观测器以保证所有的状态估计误差在有限时间内收敛,并利用等效输出误差注入方法重构推进器故障值.通过仿真对所提方法进行有效性验证.     

移动机器人的集成型故障诊断方法

文章提出了一种移动机器人的集成型故障诊断方法。该方法将移动机器人的运动状态分为静止状态、直线运动状态及转弯状态等。利用卡尔曼滤波器和专家系统对传统故障诊断方法进行有效集成,在不同的运动状态下,考虑不同类型的故障,并根据故障发生的概率值判断故障类型发生的可能性。与传统故障诊断方法相比．集成型故障诊断方法有效改善了误诊和漏诊现象。仿真结果表明在移动机器人故障诊断上的可行性。     

基于改进DFA和LDA的永磁同步电机机械故障检测

为提高故障检测的精度，研究了变转速工况下永磁同步电机的机械故障检测方法.首先，分析了电机轴承、转子偏心及其复合故障的振动特性；其次，采用Vold-Kalman算法对故障特征分量进行跟踪提取，并通过信号重构消除转速变化对故障特征分量的影响；提出一种基于改进去趋势波动分析和线性判别式分析的机械故障检测方法，实现对重构信号的故障特征提取和故障检测；最后，对所提出故障检测方法的有效性进行实验验证.实验结果表明文中所提出方法的故障检测精度为88%.