基于自适应LS-SVM的柴油机进排气系统故障诊断

 提出了应用自适应最小二乘支持向量机和小波包能量特征的柴油机进排气系统故障诊断方法。对气门间隙异常、气阀漏气等几种常见故障和系统正常运行进行小波包分解,提取频带能量作为支持向量机的输入特征向量;然后,利用自适应优化算法对最小二乘支持向量机进行优化;最后,利用基于优化参数和最小输出编码的最小二乘支持向量机进行故障分类和识别。对比实验表明,与BP神经网络和采用交叉验证的传统最小二乘支持向量机相比,该方法可克服训练时间较长、容易陷入局部最小等问题,具有较快的训练速度和较高的分类准确率,提高了传统最小二乘支持向量机算法的寻优速度,在样本数较小时仍可取得较好的效果,能有效诊断柴油机进排气系统故障。     

基于多重回归LSSVM的并发故障诊断

提出了一种基于多重回归最小二乘支持向量机模型的并发故障诊断方法,并将其应用于诊断某船舶主柴油机冷却系统的并发故障.仿真结果表明,该方法具有良好的效果,能够对系统的单个故障和并发故障进行检测.仿真结果还表明,多重回归最小二乘支持向量机模型适合于小样本条件下多输入多输出数据样本的建模,在一定噪声的影响下仍能够得到相对准确的诊断结果,因此多重回归最小二乘支持向量机模型为一种有效的并发故障诊断方法.     

一种稳健或收敛的适应控制算法

对具有未建模动态特性的随机系统同时建立了遗忘因子推广最小二乘算法的稳健性或收敛性及适应跟踪的渐过最优性．作为特例，对推广最小二乘算法也获得了类似的结果．     

基于全局优化支持向量机的多类别高炉故障诊断

针对高炉故障诊断系统快速性和准确性的要求,提出基于全局优化最小二乘支持向量机的策略.首先,采用变尺度离散粒子群对最小二乘支持向量机的参数和故障特征的选取进行优化;然后,利用核主元分析法对选取的特征向量进行压缩整理;最后,构造了以Fisher线性判别率为标准的启发式纠错输出编码.仿真结果表明,通过对故障训练样本有意义地分割重组,用较少的最小二乘支持向量机分类器,得到较高的故障判断准确率且增强了整个系统的实时性.     

基于偏最小二乘回归的挖掘机液压系统故障诊断

为了提高挖掘机液压系统的可靠性水平,提出了一种针对挖掘机液压系统的偏最小二乘回归(PLSR)故障诊断方法,其原理是:首先使用非线性迭代偏最小二乘(NIPALS)算法分析系统正常状态下的样本,选择累积方差最大的PLS成分数目,建立输出变量关于输入变量间的PLSR辨识模型;然后,将系统故障状态下的样本代入PLSR辨识模型,运用广义似然比(GLR)检验对模型残差进行假设检验,判断系统的故障状态。实验结果表明,采用基于PLSR的故障诊断方法能准确地诊断出所有系统故障,能有效地应用于挖掘机液压系统的故障诊断。     

利用系统动态模型参数“在线”诊断电机故障

为了解决电机故障的在线诊断,首先对电机的系统动态模型参数进行在线最小二乘估计,根据估计的系统模型参数的变化,利用基于模型参数估计方法实现系统故障检测。根据模型参数的检测诊断方程,识别系统的故障因素,结合应用实例,证明其方法是可行有效的。     

广义反投影定位K故障

提出容差模拟电路故障诊断的新方法一广义反投影法．它的故障定位准确率与当今最精良的定位法（非线性最小二乘法）相当．而在线计算时间仅是非线性最小二乘法的１／20     

加权最小二乘支持向量机与最小二乘问题的关系

研究了加权最小二乘支持向量机与最小二乘法的关系．证明了用加权最小二乘支持向量机作函数估计与在特征空间中用最小二乘法得到的解是一致的．加权最小二乘支持向量机选择核相当于最小二乘法选择基函数组．由此提出了采用加权最小二乘支持向量机解决最小二乘法问题的思想,保证解具有良好的推广性、鲁棒性与稀疏性．     

多变量ARX-like系统的递阶最小二乘估计

利用Kronecker积,推导出多变量ARX-like随机系统的辨识模型,使用递阶辨识原理研制了一个递阶最小二乘参数估计算法.提出的递阶最小二乘算法比现存递推最小二乘算法计算量小.给出了为仿真例子.     

转子故障的模糊诊断

本文将转子故障的模糊诊断分成两步。首先用综合评判方法列出模糊关系方程,以最小二乘法解方程,诊断得转子相对隶属哪种故障;然后对某特定故障用模糊识别,以择近原则确定其故障程度。     

电网故障诊断专家系统中基于粗糙集理论的知识获取方法的研究

提出了电网故障诊断专家系统中基于粗糙集理论的知识获取的一种新方法,即利用分层诊断中由断路器变位信息诊断出故障区域,指导决策表中条件属性的选择,最大限度地剔除多余的条件属性,通过对决策表进行属性约简和值约简,得出故障诊断需要的诊断知识即诊断规则,并以三水地区的一个电网故障为例,说明该方法的有效性。     

随机线性系统多执行器鲁棒故障诊断

针对随机线性控制系统提出了新的故障诊断方法·对于执行器故障情形,通过数学变换将故障转化为系统的未知输入,然后利用未知输入卡尔曼滤波器技术实现执行器故障诊断·诊断算法给出含噪故障估计值·为得到精确值,又采用了小波去噪方法·两种方法有机结合可对同时或接连发生的多执行器参数故障进行有效诊断,故障检测与估计及时准确·最后给出了仿真实例,结果验证了提出方法的正确性·     

非线性时滞不确定系统执行器鲁棒故障诊断

提出了一种含有不确定性环节的非线性时滞系统的执行器鲁棒故障诊断方法,通过应用观测器技术和自适应技术来确定估计系统输出与实际系统输出的差值,若大于或等于阈值,诊断发生了故障。同时详细地分析了该方法的鲁棒性、灵敏性和稳定性。最后通过仿真验证了它的有效性。     

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·     

汽车变速器故障诊断模拟仿真系统

本文建立了一个以微型机为基础，配有A／D转换板、数字信号处理板和数据采集、故障模拟、故障分析、故障诊断等软件组成的汽车变速器故障分析诊断模拟仿真系统．该系统可以模拟出汽车变速器几种典型故障信号，并给出故障的隶属度．文中介绍了系统的构成及其主要功能，故障模拟方法和模糊诊断原理．     

多时滞不确定非线性系统传感器鲁棒故障诊断

提出了一种带有多时滞不确定非线性系统的传感器鲁棒故障诊断方案,非线性仅与系统输入和输出有关,不确定性包括系统输入和状态等环节;通过构造观测器对状态和输出进行估计,得到具有鲁棒性的阈值;若系统的实际输出与估计输出之差(即残差)超出阈值,说明有故障发生,同时用自适应跟踪器对故障进行跟踪;在理论上证明了该方案的鲁棒性、灵敏度和稳定性,最后通过仿真说明了该方法的有效性。     

一类非线性系统执行器多时滞故障诊断

提出了一种非线性系统的执行器多时滞鲁棒故障诊断方案,非线性与系统输入和输出有关,不确定性包括系统输入和状态等环节;通过构造观测器对状态和输出进行估计,得到具有鲁棒性的阈值;若系统的实际输出与估计输出之差(即残差)超出阈值,说明有故障发生,同时用自适应跟踪器对故障进行跟踪;在理论上证明了该方案的鲁棒性、灵敏度和稳定性,通过M atlab软件仿真验证了该方法的有效性.     

基于多传感器数据融合的故障诊断技术

提出了一种基于多传感器数据融合的故障诊断系统框架 ,给出了故障诊断融合技术的详细算法和提高系统柔性与开放性的方法 ,以及与其他故障诊断方法相融合的方法与算法 .提出的基于多传感器数据的故障诊断融合技术具有较好的实时性、柔性与开放性 .检测、控制与多传感器故障诊断相融合可使系统在不增加设备投资的前提下改善系统的性能     

齿轮故障诊断专家系统的研究与实现

基于齿轮故障诊断方法及大量实验数据，结合齿轮故障的判据，研究并建立了适应于齿轮故障诊断特点的齿轮故障诊断专家系统．本论文根据齿轮故障产生的机理及诊断方法，采用了框架及产生式知识表示形式，设计了齿轮故障诊断的专家知识库．通过规则集与规则集之间采用有知识搜索、规则集内部采用前向推理、规则前提和结论之间采用哈希算法的有机结合来实现推理机制。从而实现齿轮的故障诊断．利用该系统对齿轮试验数据进行分析、处理进而推理、诊断获得了满意的效果．     

DEDS故障诊断方法在电梯中的应用

针对电梯这种复杂机电系统难以建模的特点，提出基于随机自动机的离散事件动态系统（DEDS）故障诊断方法．深入研究电梯门系统的故障机理，对各元件的典型故障进行分类，并抽象出各元件的事件集和状态集．将传感器信息和事件发生的可能性信息加入逻辑模型，得到系统的随机自动机模型．把门锁装置从门系统中分离出来，建立电梯门锁装置的随机自动机模型，构建电梯门系统和门锁装置的随机诊断器．通过随机诊断器，对门锁系统故障发生的概率进行在线估计，并对门主体系统的可诊断性进行了分析．此方法为复杂机电系统的故障诊断提供了一条有效途径．