基于电压残差的三相逆变器故障诊断

针对三相逆变器开路故障诊断问题,研究了一种具有动态参考量的电压残差故障诊断方法。利用逆变器闭环控制系统现有的相电压采样信号,将延迟一个周期的相电压波形作为动态参考,与当前的相电压信号进行比较得到电压残差波形,通过设置合理的故障检测阈值,实现逆变器开关管开路故障的准确诊断。仿真结果验证了该方法具有抗不平衡负载和负载突变干扰的能力,且诊断时间小于一个周期,具有容易实现、无需增加硬件的优点。     

基于核极限学习机的飞行器故障诊断方法

针对高超声速飞行器反作用控制系统(reaction control system, RCS)的推力器故障,展开了基于核极限学习机(kernel extreme learning machine, KELM)的故障诊断方法研究,并对该诊断方法进行了参数优化和核函数优化,为飞行器执行器故障提供了快速准确的诊断方法。结果表明:该方法可以克服对飞行器模型的依赖,以数据驱动的方式对飞行器执行器故障实现快速准确的诊断。     

应用优化DHKELM的柴油机故障诊断方法

为准确、高效地对柴油机故障进行诊断,提出应用优化深度混合核极限学习机(deep hybrid kernel extreme learning machine, DHKELM)的柴油机故障诊断方法。该方法以各样本的频谱幅值作为故障特征,归一化处理后作为DHKELM模型的输入,从而实现对柴油机各故障状态的识别。相较极限学习机,该模型具有更深层次的结构,引入了混合核函数以及自动编码器,可以准确区分易混淆的故障类型,提高诊断准确率。针对DHKELM模型中各个超参数难以确定的问题,提出利用改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm, ISSA)对模型中各超参数进行寻优,充分发挥模型的故障诊断性能。实验结果表明,在实验室实测数据中,所提方法较传统方法具有较好的故障诊断精度,为柴油机故障诊断提供了一种新的思路。     

IFD与KELM结合的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承振动信号非线性、非平稳的特点,提出基于迭代滤波分解(iterative filtering decomposition, IFD)提取各分量特征,结合核极限学习机(kernel extreme learning machine, KELM)的故障诊断方法.通过对原始信号进行IFD分解,得到一组本征模态函数(intrinsic mode functions, IMF).计算包含主要故障信息在内的IMF分量能量与排列熵组成的故障特征向量,将特征向量作为KELM输入识别轴承的故障类型.实验分析结果表明,以IFD作为预处理器的特征融合方法比经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)为预处理器的特征融合方法有更高的故障识别率,并且该方法在少量样本情况下仍能有效识别故障类型.     

基于PCA-BLS的逆变器故障诊断

为了确保电气设备的安全可靠运行,提出基于主成分分析法与宽度学习系统的逆变器故障诊断方法.利用主成分分析法对逆变器输出的电流信号进行处理,提取信号特征;构建宽度学习系统,并编写不同故障模式下的故障编码;利用不同故障模式下的信号特征对宽度学习系统进行训练,利用网络输出编码实现故障分类.仿真结果表明,该研究方法在诊断准确率及...     

基于EEMD与ELM的单向阀故障诊断

提出了一种基于总体平均经验模态分解和极限学习机的故障诊断方法,该方法利用EEMD将单向阀振动信号分解成若干个不同尺度的本征模函数(IMF),从IMF分量中提取近似熵、能量熵、峭度和均方根4个特征构成特征向量集,用于建立基于极限学习机算法的故障诊断模型。实验结果表明,该方法可以监测高压隔膜泵运行状态,成功诊断出单向阀运行时产生的故障。     

电机驱动系统PWM逆变器故障诊断

电机变频调速系统中,逆变器是故障高发的薄弱环节。设计一种基于小波包分解和RBF神经网络的三相电机驱动系统PWM逆变器故障诊断模型,利用小波包变换提取三相PWM逆变器故障信号特征向量,并将其作为RBF神经网络的输入量;采用狼群—模拟退火算法优化RBF神经网络的结构和参数,利用32组学习样本和6组测试样本分别训练和检验RBF神经网络。仿真实验分析表明,该方法用于三相电机驱动系统PWM逆变器开路故障的诊断,速度快、准确率高。     

基于改进DBN的光伏逆变器复合故障识别方法

针对光伏逆变器开关管复合故障下识别准确率低等问题,提出一种基于改进深度信念网络自动提取特征的故障识别方法.首先,选取负载相电压作为故障特征信号,经快速傅里叶变换处理将其幅值谱构成的特征向量作为深度信念网络输入;然后,采用蝙蝠优化算法获取深度信念网络隐含层最优节点数,实现逆变器故障特征自动提取与故障识别;最后,通过试验仿...     

基于SaCE-ELM的地铁牵引控制单元快速故障诊断

地铁牵引控制单元(TCU)在地铁运行过程中有重要的作用,及时有效地对其进行故障诊断,是保证地铁正常运行的重要环节.针对传统故障诊断方法的学习速度慢、易陷入局部最优、预测精度较差等缺点,提出一种使用自适应差分进化算法(SaCE)进行优化的极限学习机(SaCE-ELM),即通过自适应差分进化算法对极限学习机的输入权重、隐含层参数和输出权重进行优化.其中,差分进化算法的变异策略通过基于混沌序列的自适应机制产生,其他参数使用正态分布随机生成;网络的输出权重使用Moore-Penrose广义逆矩阵计算得出.SaCE-ELM不需要人工选择变异策略和参数,自适应策略比SaE-ELM更加简单.实验结果表明,与E-ELM、SaE-ELM、LM-NN、SVM相比,SaCE-ELM具有更好的预测精度.此外,SaCE-ELM在所有数据集上训练时间比SaE-ELM和SVM更少,有效地改善了生成模型的效率.     

基于小波包和支持向量机的逆变器故障诊断

针对逆变器功率元件经常出现的开路故障,提出一种基于小波包分解和支持向量机的故障诊断方法。利用小波包对逆变器输入电流进行分解,获得电流信号的各层细节系数、能量以及偏移量。对分解得来的参数进行相应的归一化处理,得到逆变器功率开关元件不同故障状态下的故障特征。将其各自作为多分类支持向量机的输入量来训练多分类支持向量机。通过模拟实验证明,该方法在诊断和定位故障上具有较高精度和效率。     

基于综合网络和小波分解的逆变器故障诊断

由电力开关管组成的逆变器非线性较强,进行故障诊断比较困难。采用SAPSOBP综合诊断网络(模拟退火算法、粒子群算法和BP神经网络的有效结合)和小波分解相结合的方式,以输出侧电压作为特征信号,经小波分解后的离散近似信号和离散细节信号作为特征向量,通过模拟退火算法对粒子群算法权重和加速因子的优化,结合被粒子群算法优化了阈权值的BP网络及其分类预测功能,对特征向量诊断。由实验结果表明,SAPSO-BP网络和小波分解相结合对故障元件的诊断有良好的效果。     

基于时频特征和PCA-KELM的液压系统故障诊断

为了解决液压系统泄漏、堵塞和气穴等多类型故障下特征提取和模式识别困难的问题,提出基于时频特征和PCA-KELM的液压故障智能诊断新方法。首先利用统计分析和总体平均经验模态分解方法,构造高维混合域初始特征向量,从不同特征指标、不同分析角度对不同种类液压故障进行表征和刻画;然后通过主成分分析对多维初始特征向量进行降维和特征二次提取,将高维相关变量转化为低维独立的主特征向量;最后利用PCA主元构造的主特征向量输入核极限学习机网络中,实现故障类型的识别。实验结果表明,混合域初始特征向量能全面准确地描述故障特征,PCA提取的主特征向量摒弃了冗余信息且简化了分类器结构,KELM网络诊断速度快、分类准确率高。     

大功率逆变器的键合图模型及故障诊断方法

大功率逆变器是风力发电机组中主要的变流装置之一,也是故障发生比较多的装置.提出将键合图与解析冗余方法相结合的故障诊断方法,建立元器件的键合图故障诊断模型、故障解析冗余关系及特征矩阵,通过观测矩阵和特征矩阵的对比,进行系统的故障检测.在20-sim软件中的仿真实验结果表明该方法对于大功率逆变器的故障诊断具有良好的便捷性和有效性.     

基于核极限学习机的下肢关节力矩预测方法

针对极限学习机(extreme learning machine, ELM)预测下肢关节力矩时,随机初始化输入权重和偏置影响模型准确度问题,提出一种基于核极限学习机(kernel based extreme learning machine, KELM)的下肢康复机器人关节力矩预测方法。该方法将高斯核函数与ELM相融合,并采用遗传算法(genetic algorithm, GA)与粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)结合的基因粒子群GAPSO对KELM的参数进行优化。首先,采集1位在跑步机上以0.4、0.5、0.6、0.7和0.8 m/s等5个不同速度行走的右下肢偏瘫患者运动数据并对数据进行预处理;其次,通过GAPSO对KELM进行优化,获得最优正则化系数C和核函数宽度参数S,将输出关节力矩与反向生物力学分析计算的关节作比较;最后,利用均方根误差(root mean square error, RMSE)和相关系数P来评价算法优越性。实验结果表明,基于GAPSO优化后的KELM(GAPSO-KELM)算法相对于PSO-KELM算法、KELM算法...     

基于统一特征的配电网故障诊断方法

目前的配电网故障诊断方案大多需要大量故障模拟作为支撑.随着配电网规模不断扩大,故障概率逐年增加,该类方法极易受不同故障类型及个数的限制,使得模拟计算量骤增,难以快速诊断,为此本文提出了一种基于统一特征的配电网故障诊断方法.首先利用稀疏测点电压增量关系,推导出配电网的统一故障特征;然后引入神经网络构建故障诊断模型,结合实例测试统一特征诊断方法并分析其计算量优势;最后将统一特征诊断方法推广至大规模配电网,通过撕裂法进行分区,实现各子网并行诊断.多个诊断实例结果表明,所提方法利用稀疏电压增量值即可有效诊断,其模拟次数与故障类型及个数无关,仅取决于支路条数,大大降低了计算量,且对测量数据无严格同步要求.     

改进BARINEL算法的网络时延故障诊断方法

随着网络系统的规模和复杂性不断增加,网络系统不可避免地会出现不同类型的故障。本文提出了模糊逻辑扩展的改进BARINEL算法,实现网络延迟软故障诊断。为了解决求解诊断候选项的指数复杂度问题,设计了一种基于启发式函数的最小命中集方法,有效降低了求解中的计算复杂度。针对BARINEL算法对多值逻辑错误检测机制表达能力不足,提出了模糊逻辑的BARINEL算法,能更有效诊断出故障链路及故障点。实验结果表明,当网络中至少有20条可用路径条件下,所提出的新方法能够花费更少的代价正确识别出故障节点。     

基于合成核支持向量机的风力发电机故障诊断

采用合成核函数构造支持向量机模型,运用粒子群优化算法（PSO）对模型参数进行参数寻优,利用UCI数据集的数据进行分类验证.与单核SVM相比,该方法具有更好的分类能力和运算速度.将合成核SVM应用到风机齿轮箱的故障诊断中,取得了良好的效果.     

模拟网络故障诊断线性方法的某些理论及其应用

本文对模拟网络故障诊断的线性方法的一般原理进行了系统的论述。提出了故障定数的概念,并对故障源方程的建立、一般等效规律及其应用进行了深入讨论,给出了相应的诊断算法。     

基于免疫核主元分析的故障诊断方法

针对核主元分析(KPCA)中的复杂运算和故障分离问题,提出一种基于免疫核主元分析(immune-KPCA,IKPCA)的故障诊断方法.该方法使用小波变换技术对数据进行预处理,然后利用基于克隆选择原理的免疫算法对建模数据进行压缩,提取特征样本建立核矩阵以降低运算复杂程度.在IKPCA监控统计量检测到故障后,基于灵敏度分析思想构造贡献图分离故障变量.在连续搅拌反应釜(CSTR)仿真过程上的应用结果表明,本文提出的方法能够显著地降低核矩阵的计算量,比传统的PCA、KPCA方法更有效地检测过程故障,而且能够正确地识别故障变量.