基于小波包分析与支持向量机的电力电子整流装置故障诊断

针对当前电力电子整流装置使用的故障诊断方法在应用过程中表现出的缺陷,提出了一种基于小波包分析与支持向量机的电力电子整流装置故障诊断方法：首先使用小波包分析方法对故障信号波形进行分解,提取故障特征向量,然后使用支持向量机理论构造多分类故障分类器对提取的故障特征向量进行分类.仿真实验结果表明,该方法能够有效地完成对电力电子整流装置的故障诊断,具有很好的工程应用价值.     

分析电厂自动控制系统存在的问题与解决对策

良好的火电厂热工自动控制系统的故障诊断装置,通过利用电厂现有分散控制系统(DES)中的故障诊断所需信号,进行故障的检测、诊断和处理,可以大大的提高电厂热工自动系统的可靠性.     

油制气控制系统故障诊断技术

以油制气控制系统为背景,对控制系统故障诊断技术进行了研究,提出了一种基于信号迭加的故障诊断新方法,并运用该方法研制出油制气装置故障诊断系统.该系统能准确地诊断出油制气控制系统故障的位置和部件,显示故障信息和处理方法.     

基于仿生感知的机床刀具故障诊断系统

现有刀具故障诊断系统具有系统庞大、成本高,精度低等问题,亟需开发一种高精度、低成本的刀具故障诊断系统.为此,提出一种基于仿生应变传感器的数控机床刀具故障诊断系统,该系统首先将精度高、价格便宜的仿生柔性裂纹阵列振动敏感元件封装成刚性的仿生应变传感器,使其适用于采集机床刀具振动信号;然后从采集的刀具振动信号中提取时域和频域特征,并使用支持向量机算法建立刀具故障诊断模型.通过实验对离线故障和实时机床加工环境中的在线故障进行诊断,结果表明,设计的基于仿生应变传感器的刀具故障诊断系统对机加故障诊断的准确率大于88％,在保证故障诊断性能的同时降低了检测成本.这是将灵敏度高、成本低的仿生柔性敏感元件应用于工业故障诊断的一次全新尝试.     

基于贝叶斯网络的农村电力网故障诊断研究

鉴于贝叶斯网络灵活的因果推理和诊断推理,运用贝叶斯网络方法研究了因保护装置和断路器误动或拒动、通信装置的故障等原因造成的不完备警报信号模式下的农村电网故障诊断新方法.该方法应用Noisy-Or、NoiSy-And节点模型和类似BP神经网络的误差反向传播算法建立了输电线路故障诊断模型,并应用公式推理得出每个元件的故障信任度,根据故障信任度确定元件有无故障.     

基于深度学习和经验模态分解的 双列圆锥滚动轴承故障诊断

双列圆锥滚动轴承在列车走行部应用广泛,由于该类轴承结构比较复杂,传统的故障诊断方法难以识别该类轴承的早期微弱故障.为此,提出基于深度学习的双列圆锥滚动轴承早期微弱故障诊断方法.首先,对轴承的振动信号进行经验模态分解,提取信号的瞬时能量构造特征向量;最后,利用深度学习方法对特征向量进行无监督学习,生成故障诊断分类器,完成故障的分类识别.实验中对某型号双列圆锥滚动轴承的正常状态、内圈故障和外圈故障进行信号分析与故障识别.结果表明,所提方法能有效识别双列圆锥滚动轴承的早期微弱故障,分类准确率达到98%.     

基于快速峭度图算法与平方包络共振解调的滚动轴承自适应故障诊断方法

针对共振解调技术应用在滚动轴承故障诊断中存在信噪比低和带通滤波器参数需要依靠经验确定的问题,提出了一种基于快速峭度图算法与平方包络共振解调技术相结合的滚动轴承自适应故障诊断方法.根据快速峭度图算法的自适应性,确定带通滤波器的参数,并提取滚动轴承故障振动信号高频共振带中包含的故障特征频段;计算去直流后信号的信噪比,若其信噪比大于1,则利用平方包络方法进行重构,以突出故障特征信号;对重构信号进行频谱分析,得到其故障特征频率,识别出相应的故障类型.通过故障滚动轴承试验,验证了该方法的有效性和准确性.     

基于PCA与DHMM的发动机故障诊断研究

提出了主元分析方法(PCA)与离散隐马尔可夫模型(DHMM)相结合的发动机故障诊断方法.首先利用PCA进行发动机振动信号的特征提取,设计了基于PCA的振动信号故障特征提取算法;然后采用DHMM进行故障诊断,构建了基于DHMM的故障分类器和诊断数据库,设计了柴油机振动信号的故障诊断策略.实际应用结果显示,该方法是可行的,对柴油机故障的诊断精度,达到了94.17%,具有工程应用价值.     

多重分形去趋势波动分析的振动信号故障诊断

针对基于配分函数的多重分形分析不利于局部标度特性突显的问题,把多重分形去趋势波动分析(MF-DFA)方法引入到振动诊断领域,提出对振动信号进行多重分形谱参数(|B|,α0,Δα和Δf)故障特征分析,并将α0用于故障诊断.首先分析了振动信号的多重分形特性;然后提取振动信号的4种多重分形谱参数特征,并进行了比较;最后用支持向量机算法实现振动故障诊断.研究表明:去除趋势后,振动信号的波动呈现显著多重分形特征,正常状态振动信号的α0明显大于故障状态,而振动信号的|B|,Δα和Δf特征变化规律则不明显;α0作为故障特征量,能有效地区分正常状态与故障状态,有效实现了振动故障诊断.     

基于VMD-MPE-KPCA特征提取与MRVM相混合的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承振动信号在强噪声环境下出现非线性、非平稳、强干扰特性,进而导致故障特征难以提取及故障诊断准确率低的问题,提出变分模态分解(VMD)-多尺度排列熵(MPE)-核主元分析(KPCA)特征提取与多分类相关向量机(MRVM)相混合的滚动轴承故障诊断方法.该方法首先通过VMD-MPE进行滚动轴承振动信号的高维故障特征提取,其次对提取的故障特征进行KPCA可视化降维,最后将降维后的故障特征输入可实现不同样本概率输出的MRVM进行滚动轴承故障诊断.通过美国西储大学的滚动轴承故障数据集对该方法的有效性进行验证,结果表明提出的VMD-MPE-KPCA特征提取与MRVM相混合的滚动轴承故障诊断方法能够有效提取和识别滚动轴承故障特征,所提出的混合智能故障诊断方法与相关文献报道的故障诊断方法相比较,故障识别准确率达到了99.18%.     

提高齿隙非线性系统精度的应用研究

针对一类含输出齿隙非线性的伺服控制系统,提出了2种克服齿隙影响系统跟踪精度的方法。对大型雷达天线伺服系统,采用了电消齿隙、差速负反馈的多电机联动新方法,并已应用于某天线伺服系统,获得了很高的跟踪精度。针对单电机驱动的含齿隙伺服系统,提出了一种智能比例、积分和微分（PID）控制器及基于规则的补偿控制策略。实际系统调试结果表明,该方法有效地提高了系统的定位和跟踪精度。     

减摇水舱台架中伺服系统的分析与校正

船舶减摇水舱试验台架是研究和设计减摇水舱的重要试验设备．为了准确模拟船舶在海浪中的横摇运动，在台架系统中采用电液力矩伺服系统来模拟海浪力矩．主要对伺服系统进行分析与校正，使电液伺服系统能够正确模拟输入的力矩信号。     

基于EtherCAT的高性能交流伺服控制系统设计

 高性能伺服控制系统已从模拟控制发展到全数字控制,性能不断提高,在军用和民用方面具有广阔的应用前景。基于现场总线网络的伺服控制系统因其高可靠性、快速性和稳定性,成为伺服运动控制系统的发展趋势。本文针对高性能伺服控制系统在控制现场需要多个伺服电机并联,组网困难,实时性要求高等使用特点,引入实时以太网EtherCAT技术。阐述了EtherCAT的组成、工作原理及报文协议,设计了基于EtherCAT的高性能伺服控制系统,利用EtherCAT从站接口控制器ET1100和DSP芯片TMS320F2812开发了EtherCAT从站设备,构建了一主多从的EtherCAT网络结构,并给出了系统硬件和软件的设计方案,实现伺服系统的位置控制和实时数据传输。     

基于RBF网络的液压伺服系统故障诊断研究

针对液压伺服系统故障的特点,提出融合液压系统状态信息作为系统特征向量,以RBF神经网络作为模式分类算法的智能诊断方法,并论述采用RBF神经网络作为液压伺服系统故障诊断分类算法的可行性与优势。最后以仿真电液位置伺服系统为例,建立相关的RBF网络,验证以上的陈述。     

伺服控制系统与变频控制系统在油田注水系统应用中的对比分析

由于伺服控制系统具有准确、精确、快速定位的特点,在油田注水系统有着潜在的应用市场。本研究主要根据在敖古拉作业区进行的现场试验对于同工况运行的30kW注水电机应用伺服控制系统后与原变频系统的对比,分析伺服控制系统的适应性。通过实验得出,同样工况条件下伺服控制系统要比变频控制系统节能7.75%,供水压力波动范围小,压力变化调整时间短。     

遗传算法在直流伺服系统摩擦补偿中的应用

针对直流伺服系统中存在的摩擦干扰问题,提出了一种基于遗传算法(GA)进行摩擦补偿的设计方案.首先根据直流伺服系统的摩擦特性建立摩擦模型,再将摩擦补偿引入直流伺服系统的反馈控制结构中,获取伺服电机的位置误差.采用遗传算法对摩擦补偿模型进行系统辨识,使摩擦补偿量在数值上不断地逼近实际的摩擦干扰,并利用摩擦补偿量来抵消摩擦给伺服系统带来的影响,遗传算法中目标函数的选择考虑了系统在过渡过程和稳态时的控制要求.经过参数优化得出的摩擦补偿模型,弥补了以往直流伺服系统受摩擦干扰影响动、静态性能较差的缺陷,从而保证了伺服电机具有较高的跟踪精度.仿真结果表明,该方案与无摩擦补偿情况相比,直流伺服电机转速响应的调节时间缩短了0.12 s,稳态误差降低了1%,系统具备较强的抗摩擦干扰能力和参数鲁棒性.     

降价观测器存在条件及在故障检测与诊断中的应用

研究含有广义未知输入的线性系统降价观测器存在条件.利用广义逆矩阵并构造辅助系统,将降价观测器的存在条件转化为判断辅助系统的可镇定性.通过将含有未知输入的线性系统化为含有广义未知输入系统的标准形式,将降价观测器应用于故障检测及诊断.通过在一套电气伺服系统中的仿真表明,该方法在多个故障同时发生时,可迅速实现故障检测与诊断.     

变电站机器人视觉伺服系统研究

变电站巡检机器人替代人工巡检变电站设备,主要是机器人携带CCD摄像仪和红外成像仪,在固定点对目标设备的状态进行检测。由于机器人的定位误差和机器人本体自由度的误差,会造成机器人到固定点取图像时巡检目标偏移甚至丢失。采用Adaboost图像识别分类方法和光学成像原理组成视觉伺服控制系统,对机器人进行调整,使巡检目标保持在图像的中心位置。实验结果表明,机器人视觉伺服系统能有效避免机器人定位和自身误差带来巡检目标偏移和丢失的影响。     

不确定性电液位置伺服系统的滑模鲁棒跟踪控制

本文针对存在参数变化的不确定性电液伺服系统的跟踪控制问题,提出了一种具有前馈补偿的滑模鲁棒控制器设计方法,利用李亚普诺夫方法证明了整个闭环系统的渐近稳定性.应用这种方法于某疲劳试验机电液伺服系统,通过仿真验证了该方法的有效性.     

伺服系统的前馈摩擦力补偿研究

在高精度伺服系统中,摩擦力是影响其低速性能的关键因素。介绍了LIP摩擦模型的特性及其数学描述,基于该模型提出了一种前馈摩擦力补偿方法。通过在伺服系统中仿真表明该方法能有效地提高系统的性能。