基于模型的定性推理故障诊断方法研究

提出了一种基本模型的定性推理故障诊断方法 ,其基本思想是以定性推理方法为基础 ,并结合系统的模型知识进行故障诊断。首先通过建立系统部件模型的正常和故障工作模式库 ,以及用有向连接图和支路关联矩阵来建立系统的结构描述 ,然后在部件模式库中搜索满足已知条件的模式 ,来诊断出故障的部件     

基于非线性主元子空间的故障模式识别方法

针对多元统计过程监控中的故障源识别问题,提出一种非线性主元子空间方法识别故障模式.该方法对不同类型的故障数据进行核主元分析,获得描述数据主要变化的非线性主元子空间,以此为基础构造故障模式分类器.考虑到核主元分析的计算复杂性,提出一种基于特征样本的非线性主元子空间算法,使用基于克隆选择原理的免疫算法提取特征样本用于故障模式识别.在Tennessee Easlxnan过程上的仿真结果说明,非线性子空间方法能够比线性子空间方法更有效的识别故障模式.     

一种基于有向图模型的模糊多故障诊断算法

基于最大后验概率准则的复杂系统多故障诊断推理算法依赖于系统先验故障概率的获取.针对这一不足,提出了一种基于有向图模型的系统级模糊故障诊断算法.首先用有向图模型描述大型复杂系统各子系统及故障观测节点问的信息依赖关系,建立故障依赖矩阵;然后在故障观测概率空间建立特征故障观测概率矩阵;在此基础上设计了模糊函数以描述实际观测向量与故障特征向量的相似度,并提出了相应的诊断算法.仿真结果表明该算法具有足够的故障诊断精度和诊断效率.     

基于置信规则库的并发故障诊断方法

针对具有不确定性的并发故障诊断问题,提出基于属性权重和权衡分析的置信规则库(belief rule base, BRB)诊断方法。以属性权重大小来表示属性与特定故障模式之间的相关性,设计能够反映故障模型约束的基于差分进化的优化算法,通过相邻故障模式置信度与预设阈值的权衡分析完成对并发故障诊断。该方法仅需构造单个置信规则库来有效处理各种不确定性信息,与已有研究方法相比极大地降低了建模复杂度。诊断结果不仅能得到故障的并发情况,还可分辨故障的主次关系,并且建模和推理过程开放,可解释性强。最后以船用柴油机的并发故障诊断作为实例,验证了所提方法能够有效的诊断出并发故障并且模型具有较好的稳定性。     

连续系统动态趋势分析的定性代数和SDG图论方法

采用定性代数方程表达动态过程的稳态行为是定性仿真的一个重要应用方面,定性代数方程的求解与应用是定性仿真的一个重要领域,基于符号定向图SDG的求解方法是在许多应用领域被证明为最具实用意义的方法.在全面综述SDG方法国内外研究进展的基础上,分析了定性代数人工试错法的局限性,并通过将定性代数方程向动态过程稳态行为描述扩展,结合SDG图论方法的优势,说明SDG方法是目前发展前景较好的一种定性仿真方法,已经在HAZoP危险与可操作性分析、安全评价及智能化自解释仿真训练方面取得了突破性进展,在故障诊断领域亦显示出明显的优势.探讨了SDG方法用于实时故障诊断的算法步骤,并根据SDG方法的不足,对SDG图论方法的研究与发展提出了建议,以提高故障诊断的精确性.     

一种有效诊断电站热力系统故障源位置的算法

基于符号有向图(SignedDirectedGraph,SDG)的定性推理方法用有向图将故障传播模型化,并用节点间的符号逻辑关系定位系统的故障源,是一种完备的揭示系统故障的有效方法。为了克服其固有缺陷和提高诊断精度,通过采用扩展的有效节点和一致边对被控节点进行描述,用穷举故障模式和搜索有向图的最大强连通支的方法去处理不可测量节点,可对系统故障进行有效的诊断;然后对某些定性特征一样而定量值不同的故障模式,为了能有效区分,通过采取加入适当定量信息去构造定性定量模型的办法来进行进一步诊断。案例试验表明所给出的方法是可行的。     

基于EMICA-KRR的长输管道压力监测与泄漏定位方法

为解决长输管道压力监测过程中泄漏突发,难以实时预警并精确定位的问题,提出一种基于集成改进独立分量分析(EMICA)和核岭回归(KRR)的管道泄漏故障检测与定位方法.首先,建立基于EMICA算法的故障检测模型,提取并分离压力数据中的高斯信号和非高斯信号并构造相关统计量,实现故障信号分离与主分量选择;然后,根据EMICA模型获得的故障信号,进一步构造基于KRR算法的故障诊断模型,拟合数据得出故障信号压力变化幅值,实现泄漏信号的选择与泄漏故障的定位;最后进行TE(田纳西-伊斯曼)过程的数值仿真实验以验证算法的性能.仿真结果表明:EMICA-KRR算法拥有更良好的信号分离能力,可以准确识别泄漏故障信号并精确定位管段失效位置,克服了传统方法的低效、延时等缺点.     

基于粗糙决策模型和蚁群算法的故障诊断

粗糙集理论是一种新型的处理模糊和不确定知识的数学工具,它能在保持信息系统分类能力不变的前提下,有效地进行知识约简;决策树算法可对约简后的决策表进行规则提取,有着直观、能定量分析的优点.提出一种变化趋势关联度来评价条件属性的重要性,建立粗糙决策树故障诊断模型,并在诊断推理中引入一种新的人工智能方法——蚁群算法,来确定决策树的最优检测次序.将其应用于工业精对苯二甲酸(purified terephthalic acid,PTA)生产过程中的对二甲苯氧化反应温度的诊断结果表明了提出方法的有效性.     

基于D-S证据理论的雷达故障诊断方法

新型雷达装备故障具有明显的复杂性和相关性,难以准确确定故障部位。在分析雷达故障特点和专家诊断系统不足的基础上,把信息融合技术引入故障诊断,提出了一种基于D-S证据推理的诊断方法,构建了故障诊断模型,介绍了D-S证据推理的故障诊断算法和诊断过程,并用实例进行了验证。结果证明,该方法较好地解决了故障诊断中的不确定性问题,弥补了当前诊断系统中存在的缺陷。     

基于核主元分析的非线性动态故障诊断

核主元分析是一种非线性主元分析方法，充分利用核函数来解决非线性映射问题，在高维特征空间中确定主元，具有很好的非线性逼近能力。同时，利用非线性最小二乘法实现核主元分析的变量重构，来识别故障源。将核主元分析应用于连续搅拌釜式反应器系统（CSTR）的故障诊断过程中，仿真结果表明该方法对于故障的检测和故障源的识别都优于线性主元分析法的诊断效果。     

灰色趋势关联分析及其应用

给出了灰关联空间分解和灰色趋势关联分析的基本概念和方法 ,总结了用灰色趋势关联度进行系统分析的一般步骤 ,通过两个具体的实例研究分析了该方法的优越性和实用性.     

我国6大境外客源市场旅游本底趋势线的建立

提出了旅游本底趋势线的概念,并依据1984年～1996年客流量统计数据,建立了日本、美国、英国、德国、法国和澳大利亚6大境外市场来华旅游的本底趋势线;利用本底线延伸的预测功能,预测了6大境外市场未来4年的变化趋势.     

趋势包络预测方法及其参数估计问题

研究并提出了趋势包络预测方法,给出了上、下包络模型、趋势模型和趋势包络预测方法的定义。在此基础上,给出了它们的参数估计方法。     

基于知识发现的商品住宅有效需求趋势预测方法

给出了影响商品住宅需求趋势的指标体系,并提出基于属性聚类的知识发现算法.该算法以突变级数评价方法进行属性聚类,以基于支持度与可信度的等价矩阵方法进行规则获取,最终获得反映商品住宅的有效需求的变化趋势与其相应的影响因子之间关系的规则,以指导未来的商品住宅需求趋势的预测.     

技术创新的系统分析

技术创新是一种生产经济活动 ,是实现经济增长的持续动力 ,是提高企业竞争力的有效途径。创新则兴 ,不创新则亡。对技术创新的特征、效益和风险及趋势进行系统分析具有重要的意义。     

军用仿真技术的发展动向和展望

文章首先指出军用仿真技术是系统仿真领域的一个重要分支;接着,从军事需求出发,扼要阐述了仿真系统与仿真技术之间的带动与促进的辨证关系,简要介绍了当前军用仿真技术发展的主要动向,展望了21世纪前期军用仿真技术的发展前景。文章最后指出,军用、民用仿真技术的逐步融合将是发展的必然趋势。     

基于专利的技术发展趋势评价系统

技术发展趋势的研究能够帮助政府、企业合理地制订研发战略,对经济社会产生广泛而深远的积极作用。在总结并改进现行的专利时间序列、专利引用以及专利IPC分类分析方法基础上,从技术的生命周期、技术研究热点和技术机会方面,提出了基于专利分析的技术发展趋势评价系统,并以第三代移动通信技术领域作为研究对象进行了实证分析。实证分析表明,该评价系统具有较好的科学性与实用性。     

基于支持向量机的故障过程趋势预测研究

提出了运用SVM机器学习方法进行故障过程趋势预测的方法，并设计了一个实用的SVM回归算法对“Tennessee Eastman”工厂的实际数据进行仿真研究，结果表明，用SVM方法进行故障过程趋势预测，具有较强的抗噪能力，在样本量有限情况下，采用ε－不敏感损失函数得到的回归结果具有较高的实用价值，通过大量实验，给出了ε取值不同对估计结果的影响的一个具体实验结果，分析了ε取值对支持向量数目的控制作用。     

线性需求且耐烦期有限的生产——库存模型

在假设线性需求以及有限生产率的条件下,研究了耐烦期限的一类生产－库存模型的确定问题,提出可借助于计算机用一维搜索方式确定最优生产策略,并给出数字例子以进行说明,其结果为库存系统的管理决策提供了理论依据。     

具有速度特征的动态综合评价模型

在综合评价中, 不仅要了解被评价对象的排序情况, 掌握被评价对象的变化速度情况同样重要. 为此, 运用数学建模的手段, 综合考虑被评价对象变化速度的状态与趋势, 从信息集结的角度对多时段内被评价对象的变化速度进行动态综合评价研究. 以变化速度状态测度模型来描述被评价对象变化速度状态, 以变化速度趋势测度模型来描述被评价对象变化速度趋势, 在此基础上, 提出了将变化速度状态和变化速度趋势融合的动态综合评价模型, 该模型可以更全面地对多时段内被评价对象的变化速度进行测度. 最后通过一个算例验证了该模型的实际可操作性.