蒸汽发生器U形管破裂事故的识别与诊断系统

论述了船用核动力装置中蒸汽发生器U形管发生破裂时的故障征兆及对U形管进行故障诊断的必要性，阐述了智能控制领域中的两个方面即模糊逻辑和神经网络，并探讨了它们之间的结合—模糊神经网络结构及其实现算法，利用模糊神经网络对蒸汽发生器U形管破裂事故进行了诊断，诊断结果表明该理论方法对此事故完全可以正确识别，进而证明该理论方法可以应用到船用核动力装置其他故障的诊断，能够满足船用核动力装置的诊断要求。     

蒸汽发生器液位控制系统仿真研究

本文介绍核动力装置的热交换器——蒸汽发生器的液位控制系统仿真模型建立。并以仿真计算实例探讨多冲量控制系统性能及其改进。     

基于熵权法和灰色关联度分析的轴承故障诊断

文章以滚动轴承时域振动信号和频域振动信号中的无量纲特征参数作为故障诊断中的评价指标;在传统的灰色关联度基础上,引入熵值理论,将熵权法与灰色关联度分析方法相结合,建立基于熵权法的灰色关联度分析模型,并将其应用到轴承的故障诊断中;最后通过故障诊断实例验证了该方法可以有效地实现轴承故障状态的诊断,通过熵权赋值取得了理想的灰色...     

压缩机运行状态的灰色关联度分析

讨论了灰色关联度分析法在全封闭小型压缩机状态检测中应用的有关问题；提出了灰色关联度法在多参数的邦联诊断中应用时特征参数的选择及处理方法。总结了灰色关联度法的特点。     

基于CPSO-PNN及灰色关联度分析的电网分区故障诊断

随着能源需求的增加、电网规模的扩大,电网故障诊断难度也随之增大.针对该问题,提出基于混沌粒子群优化的概率神经网络及灰色关联度分析的电网分区故障诊断方法.首先,将大型电网划分为小区域;其次,利用混沌粒子群优化的概率神经网络对小区域进行故障诊断;最后,对重合区域的故障进行灰色关联度分析.仿真结果表明：该方法对非重合及重合区域的故障均能进行诊断,具有较高的故障诊断精度.     

灰色欧几里德关联度

指出灰色平均关联度的缺陷,提出了一种新的关联度——灰色欧几里德关联度,通过理论分析和实例计算,说明了这种新关联度的合理性．     

柴油机故障的灰色关联度诊断法

在分析灰色关联度应用于故障诊断特点的基础上,提出了柴油机故障的灰色关联度诊断法．从柴油机的瞬态转速和气压扭矩波形中提取特征参数,讨论了特征参数的无量纲化处理方法．由于B型关联度的一阶和二阶差商在故障诊断中不具有明确的物理意义,给出了在灰色关联度故障诊断中对B型关联度的处理方法．在SCANIA DS—11柴油机上进行了故障诊断实验研究,实验结果表明该方法具有良好的诊断效果．     

灰色系统理论在机械故障诊断中的应用

利用灰色系统理论中灰色预测模型、灰色关联度的分析，对机械设备是否存在故障进行分析，并对机械设备的未来作出预测和决策。     

灰色绝对接近关联度分析

灰色关联分析是灰色系统理论中的重要部分,已有的关联度模型从序列的几何形状、面积、斜率、变化速率等不同角度对灰色关联度进行了度量.文中在已有灰色关联度模型基础上,提出了一种绝对接近关联度模型,即在求解序列的均值化基础上,利用序列对应的折线转成的面积作为距离,完成对灰色关联度的度量.通过实例表明,这种关联度能够度量两个序列之间的绝对差异;当成比例缩放两个序列中的观察数据时,可以保持关联度不变;可以更方便地直接利用关联度值,而不只是利用其序关系.这种灰色绝对接近关联度模型可以满足某些特定应用的需求.     

基于分形理论的汽轮发电机组故障诊断

分析了汽轮机发电机组的几种常见故障及其表现形式,利用传统的频谱分析方法对某汽轮发电机组进行了状态分析,并研究了该发电机组在不同运行状态下的关联维数,给出了利用分形理论对汽轮机发电机组故障实施故障诊断的判据,利用数字量信息-关联维数作为诊断标准有利于计算机对设备的运行状态进行识别与判断,为机械设备的在线监测与故障诊断提供了可靠的工具,该方法为复杂机械的线监测与故障提供了新的思路。     

基于灰色粗集模型的汽车变速箱故障诊断方法

进一步提高灰色门限关联分析方法在汽车变速箱故障诊断中的精度并改善其决策中的不协调性。将粗集理论处理决策规则的方法与灰色系统理论在机械故障诊断决策中的应用结合起来,找出各故障的最优参数,理论分析及试验结果表明,灰色粗集模型突出了各特征参数对不同故障的作用,因而该方法提高了诊断的精度,也改善了诊断的协调性。对灰色粗集模型基于规则的故障普遍存在的诊断精度不高和决策不协调问题有所改进。     

发电机故障诊断处理系统的研究

故障诊断处理系统作为故障诊断系统中的一个子系统,对电力安全生产起着重要保障作用,同时还具有重大的社会效益和经济效益。针对发电机故障诊断系统中诊断处理系统的功能、结构等特点,提出故障诊断系统的任务并建立了故障的物理模型和诊断模型,并确定了故障诊断方法、策略以及知识库的建立;最后对诊断处理系统进行了总体设计。     

灰色系统理论在机械故障诊断决策中的应用

将灰色关联分析用于机械故障诊断中，完成故障模式识别和诊断痴情，为了解决工作实际中故障样本获得的问题，引入灰色门限关联分析，用设定门限值的方法，完成对故障发展趋势的简易诊断。     

水电机组故障诊断系统中的模糊诊断技术研究

介绍了在水电机组故障诊断系统中采用的模糊诊断技术,构造了故障诊断的模糊关系矩阵.此模糊知识已成功地应用于实际水电厂的故障诊断系统中,在故障诊断系统的使用过程中得到进一步的充实和验证.在整个系统的多年运行中,此诊断方法成功地诊断出如转子不对中、尾水管偏心涡带等机组运行问题,为电厂的维修与管理提供了有价值的依据与参考。应用效果表明,使用模糊诊断方法于水电机组故障诊断中是有效的,模糊关系矩阵也在故障诊断系统的使用过程中得到进一步的充实和验证.     

基于局域波时频分析的机械故障诊断

提出一种新的自适应时频分析方法——局域波法．结合仿真信号与故障检测信号进行分析研究,提出一种新的机械故障诊断方法并将其成功地应用到齿轮箱故障诊断中．振动信号能量在局域波时频分布中的变化,是局域波法诊断齿轮磨损故障的特征．诊断结果表明,局域波时频分析为齿轮磨损故障诊断提供了一种更为有效的手段,在故障诊断工程中具有广泛的应用前景．     

汽轮机故障诊断中的信息熵融合

在汽轮机轴系振动故障模拟试验的基础上,对大量故障模拟试验数据进行计算,建立了典型故障的4种信息熵样本.采用概率神经网络对故障信号的4种信息熵特征进行融合研究,并将融合结果与最小距离分类器的分类效果进行了对照分析.研究表明,概率神经网络可实现对训练样本100%的正确识别率,对"陌生"样本的正确识别率也超过80%,其识别效果远远超过最小距离分类器.可见,概率神经网络综合了贝叶斯分类器和神经网络的优势,在汽轮机故障模式分类方面具有明显的优势,利用概率神经网络融合信号的信息熵特征实现汽轮机轴系故障模式识别是一种可行有效的方法.     

基于双参数方法的故障诊断不确定性推理问题

不确定性推理问题是专家系统需要解决的基本问题之一,已有的不确定性推理方法在规则的应用要求、加权推理及规则参数获取方法方面具有局限性。该文在分析、归纳、总结不确定性推理相关问题的基础上,提出了基于充分性参数和必要性参数的不确定性推理方法。该方法能够表示具有复杂不确定性加权关系的诊断规则,并且能够根据规则的约束条件,通过数值计算获取规则的不确定性相关参数。该方法在已开发的诊断型专家系统中得到了应用,经验表明该方法是行之有效的。     

基于鲁棒主元分析的故障诊断方法

针对工业过程的建模数据中含有离群点的情况,提出了一种基于鲁棒主元分析(PCA)的故障诊断方法.该方法使用广义极大似然估计(M估计)代替最小二乘估计,将传统的主元分析问题转化为一个加权的重构误差优化问题,然后通过改进的非线性迭代部分最小二乘(NIPALS)算法来求得问题的最优解,在此基础上建立主元模型并构造监控统计量检测过程故障.在连续搅拌反应器(CSTR)仿真系统上的应用结果表明,鲁棒PCA方法能够消除离群点对主元模型的影响,比PCA方法分析过程数据更为准确,能更有效地诊断过程故障.