系统级故障诊断中的二种概率诊断算法

系统级故障诊断分为确定性诊断和概率诊断两大类。这方面的研究至今已取得许多令人欣喜的成果，为此，本文在提出两个概率诊断模型的前提下，利用序贯分析及最优势检验等统计分析方法分别给出这两个模型的诊断算法。     

自适应冗余多小波及其在故障诊断中的应用

针对机械设备在运行过程中萌生的故障尚在特征不明显、特征信息微弱且往往被机械设备运行过程中的强噪声所淹没等给故障特征提取与故障定位带来了很大困难,提出了自适应冗余多小波的故障诊断方法.基于Chui-Lian多小波,依据信号特点采用两尺度相依变换方法,以谱熵最小为优化目标、遗传算法为优化方法,实现了冗余多小波的自适应构造.同时,对振动信号进行了冗余多小波分解,从而实现了对故障的准确定位及特征提取.将提出的方法应用于滚动轴承的故障分析和烟汽轮机的碰摩故障诊断中,结果显示,该方法可以有效地提高对机械设备在运行中产生故障的诊断能力.对比结果表明,该方法明显地优于传统的傅里叶变换、Db6单小波变换和原始CL3多小波变换等方法.     

冗余提升多小波包的构造及其应用

针对提取隐藏在原始振动信号中的弱周期性冲击信号,提出结合冗余提升多小波包(RLSMWP)及滑动窗奇异值分解(SWSVD)降噪的方法。利用提升方案实现具有5阶逼近阶性质的冗余Haar预处理,对信号进行预滤波,获得2重矢量信号。对多小波分解得到的矢量细节信号进行进一步分解,实现冗余提升多小波包变换。对最后一层各输出通道信号进行SWSVD降噪,重构后获得降噪信号。结果表明,RLSMWP与SWSVD相结合具有很好的降噪效果,提取出了隐藏在气阀振动信号中的弱周期性冲击成分;与传统多小波构造方法相比,新方法在时域实现了预滤波、多小波分解、多小波重构及后处理,具有计算简单、节省内存、运算速度快、可完全重构等优点。     

冗余配置陀螺仪故障诊断方法研究

陀螺仪冗余配置是提高捷联惯导系统可靠性的重要手段。研究了6个单自由度陀螺仪的配置方案和故障检测方法。该方法可以对多个陀螺仪同时出现故障的情况进行检测与隔离。     

锂离子动力电池传感器多故障诊断策略综述

锂离子电池作为新一代可充电电源,具有能量密度大、安全性能高等优点,显示出了广阔的市场前景。但锂离子电池在运行过程中会发生各种内、外部故障,所以锂离子电池安全问题一直备受关注。锂离子电池的传感器正常运行是保证对电池系统实时监测的关键,但是传感器故障微小且不易察觉,并且故障具有关联性、并发性的特征,可能引起多故障的发生,进而触发热失控的风险。所以如何保证传感器精确、快速地进行锂离子电池故障检测与诊断是确保安全稳定运行的关键。首先从锂离子电池结构出发总结了锂离子故障的类型及成因,并详细分析了传感器故障和多故障产生的机理。然后,对锂离子电池从单体电池到电池包所涉及的传感器故障和多故障诊断策略进行全面的阐述,并且分析了可能成为未来发展趋势的传感器多故障协同诊断策略和电池新模式下的故障诊断方式(如气体检测等)。最后,以全文锂离子电池的传感器多故障研究的重难点,提出了传感器多故障诊断未来可能的研究方向。     

基于相对适应策略与冗余繁殖算子的可持续遗传算法

受生物进化思想启发,将基因编码的内容分为遗传信息与自适应学习两部分,构造了潜在维持并提高种群多样度的自适应学习算法(SALA),提出了为具有潜力的个体模式提供生存空间的相对适应策略(RAS),设计了能自然地提高子代质量、加快收敛速度的冗余繁殖算子(RRO),并从生物进化的角度分析了三者的合理性与有效性,从而形成了基于相对适应策略与冗余繁殖算子的可持续遗传算法(SGA).     

多冗余机制下基于云计算的数字图书馆

数字化图书馆越来越普及,深入现代生活。为了更好地将零散的图书馆提供服务,本文首先提出一种基于云计算多冗余的数字图书馆服务平台,同时分析这种平台的合理性和适用性。根据当前的发展立足于大学以及一些大型零散图书馆,运用云计算建立冗余数字图书馆,解决在有限环境下资源的整合和分配问题。     

基于多Agent的装备智能故障诊断系统研究

对于多Agent技术在故障诊断领域的应用作了研究,介绍了基于知识的多Agent故障诊断系统的总体结构,并讨论了构造基于多Agent的战时保障故障诊断系统的关键技术问题,为实际应用系统的开发提供了理论指导。     

冗余多体系统动力学的解算方法

以Ｋａｎｅ－Ｈｕｓｔｏｎ多体系统理论为基础,选择体间相对位移导数和体间相对角速度分量作为广义速率,建立冗余多体系统动力学方程,通过引入相关力约束,实现冗余多体系统动力学解算法探讨该方法与自然力学解的本质关系,以平面三自由度机械臂为例。进行了动力学分析和解算。     

基于人工神经网络的设备故障诊断策略及模型研究

文章首先介绍人工种经网络的基本理论和基本模型，然后研究诊断设备的结用特征，担出了“结构树”的概念．并据此分析了设备故障的特点．文章最后以神经网络基本模型为基础，结合设备故障特点，探讨了基于人工神经网络的设备故障诊断策略及模型．     

基于阈值故障子空间提取算法的多重故障重构

在统一框架下考虑了多重传感器故障的故障检测与故障重构问题.传感器的多种失效模式给过程监控和故障重构带来了一定的挑战.首先,提出一种可以同时表示加性和乘性传感器故障的故障模型.从数据驱动的角度出发,多重故障可检测性的必要条件和充分条件通过RayleighRitz引理被推导出来.进一步,提出了一种基于阈值故障子空间提取算法的多重故障重构方法.数值仿真表明,所提出的故障重构方法在重构误差指标方面明显优于传统的故障重构方法,验证了文中给出的主要结果.     

基于AHP的火控系统故障诊断策略研究

 在常用的火控系统故障诊断方法中,直观观察判断法对维修人员经验要求较高,备件转换法则应用场合有限,而采用故障树分析方法对火控系统进行故障诊断与排除,当碰到逻辑门时,往往由于诊断路径选择不当,导致工作量大,诊断效率降低。针对上述问题,在故障树分析法的基础上,引入层次分析法,建立诊断层次结构模型,以量化后的经验信息优化故障树诊断搜索策略,得出合理的故障排除方案。通过实例分析和实验验证,证明经层次分析法优化后的故障排除法比盲目排除法耗时更短、效率更高,对提高复杂火控系统的故障诊断效率具有一定的实用价值。     

基于多检测模型半导体气敏传感器故障诊断

半导体气敏传感器的老化与意外“伤害”可能致使传感器失效,为提高检测的可靠性,提出了一种新的的传感器故障诊断方法。该方法对金属氧化物半导体甲烷传感器进行热调制,从传感器的动态输出信号中提取两组特征变量,构建两个不同的甲烷检测模型,提出根据两个模型的检测结果的一致性判断传感器的是否发生故障。应用实例表明,该方法能准确判断金属氧化物半导体甲烷传感器是否发生故障。由于不需要其他冗余硬件设备,因此故障诊断不受其他冗余硬件设备的影响,节省资源,价格便宜,可靠性高。此外,这种方法计算量小,故障诊断对系统的配置要求低。     

采用动态故障树分析诊断系统故障的信息融合法

为提高系统故障诊断效率,提出了一种利用动态故障树分析诊断系统故障的信息融合方法,该方法充分发挥动态故障树建模和贝叶斯网络推理各自优势,通过集成系统结构信息和传感器信息来诊断系统故障.采用高效的零压缩二元决策图生成系统所有最小割集,并采用贝叶斯网络方法计算部件和最小割集的诊断重要度;根据传感器证据信息对系统特征函数化简,同时对部件和证据条件下割集的诊断重要度进行更新;综合考虑部件和割集诊断重要度设计了系统诊断决策算法,生成诊断决策树以指导维修人员恢复系统故障;最后通过实例验证了该故障诊断方法的有效性.     

基于故障树的故障诊断专家系统研究

根据航空发动机控制系统的一般故障模式,建立故障树,结合专家系统生成了专家系统的知识库,并着重强调了推理机制的实现.故障解决方法能够很好解决专家系统知识库获取的困难,并能提高故障诊断水平.     

基于ES-PN模型的电力系统故障诊断

提出了一种基于Petri网理论和专家系统的电力系统故障诊断方法,详细阐述了基于引出线诊断模型和鉴别故障元件的方法,包括故障元件和其保护的关联度。通过对保护的方向性、区域性以及关联度的分析,增加了模型的拓扑适应能力。这种方法克服了专家系统难于用数学方法描述的缺点,增强了Petri网在该问题上的推理能力,利用Petri网建立数学模型,提高了故障诊断速度。诊断结果表明,该方法能够大大减少响应时间,并且比之前的方法更能适应电网配置的变化。     

基于并行感知器的制冷系统故障诊断分析

选择热力参数集组成反映制冷系统故障状态的特征向量,提出一种并行感知器神经网络,通过模式分类来尝试联系系统故障状态与热力参数特征向量之间的映射关系.对故障模拟实验结果的应用表明,基于并行感知器网络的诊断方法可行且有效,为开发以人工神经网络为框架的制冷系统故障诊断系统提供了研究基础.     

基于多重预设广义频率响应函数模型的故障诊断方法

为了避免在基于非线性谱分析的故障诊断中估计被分析系统当前的广义频率响应函数（GFRF），提出了一种基于多重预设GFRF模型的故障诊断方法。该方法使用不同的预设GFRF模型来表征系统的各种工作模态，并根据各预设模型与系统当前状态的匹配程度来判定系统故障，应用这一方法对实际的车辆减震弹簧的故障进行了诊断，测试结果表明，该方法对于工程应用是可行的，且该方法能避免在线估计GFRF，具有在线计量小、便于用微处理器实现的优点。     

基于模糊概率符号有向图的复杂系统故障诊断

通过分析复杂系统的故障信息传递特性,在符号有向图(SDG)中引入了状态关联概率和模糊信息,并结合面向对象技术提出了一种新的故障描述模型--模糊概率有向图.给出了基于此模型的建模方法和诊断流程.进一步引入消息节点和支路,通过连接各子实体对象的模糊概率SDG模型,构成整个复杂系统的模糊概率SDG系统.该模型能对复杂系统故障诊断中存在的复杂关联关系进行建模与故障诊断.利用该方法建立了某武器平台的故障诊断系统,实验结果表明提出的方法有效且实用.