基子BP网络函数逼近特性的故障检测方法

本文研究了基于BP网络函数逼近特性的故障检测方法。并对非线性模型进行仿真研究,证明这种方法具有较好的故障检测特性。     

基于改进DFA和LDA的永磁同步电机机械故障检测

为提高故障检测的精度，研究了变转速工况下永磁同步电机的机械故障检测方法.首先，分析了电机轴承、转子偏心及其复合故障的振动特性；其次，采用Vold-Kalman算法对故障特征分量进行跟踪提取，并通过信号重构消除转速变化对故障特征分量的影响；提出一种基于改进去趋势波动分析和线性判别式分析的机械故障检测方法，实现对重构信号的故障特征提取和故障检测；最后，对所提出故障检测方法的有效性进行实验验证.实验结果表明文中所提出方法的故障检测精度为88%.     

异构网络环境中的自适应在线故障检测

通过研究网络流量异常检测，提出一种新的基于自适应自回归(AAR)模型的在线故障检测算法．该算法只利用标准管理信息库，因此检测不依赖于特定产品类别，适用于异构网络环境．验证了流量信号的非平稳特性，并采用模拟获取的网络流量拟合AAR模型．由于不必将整个时间序列进行分片和单独拟合，算法可以直接处理获取的新数据，实现真正意义上的在线故障检测．利用时间平均方法消除了网络噪声的影响．在实验中，故障检测结果与预设的故障场景完全对应，进一步证明了该算法的准确性．     

数据协调方法在传感器故障监测中的应用

以某电厂1 000MW机组高压给水加热器及抽汽管道系统为对象,研究数据协调方法在传感器故障检测、识别和数据重构中的应用。数据协调过程中,采用主导因素法建立设备特性参数模型,构建参数间的特性约束关系。仿真案例研究结果表明:该方法能够有效检测和识别传感器故障,故障数据重构平均相对误差2.42%,具有较高精度。     

基于滤波器的中立跳变系统参数估计和故障检测

研究了一类含时滞和不确定性的中立跳变系统的参数估计和故障检测问题,通过重构系统,获取了包括未知输入、模型不确定性和时滞的误差动态特性.故障检测滤波器和鲁棒故障检测滤波器的存在条件都以线性矩阵不等式的形式给出.所设计的受限于模态的故障检测滤波器使得系统随机稳定,具有很好的抗扰性能和故障检测能力.仿真示例说明了设计方法的有效性.     

小波多分辨率分析在信号奇异性检测中的应用

具有多尺度（分辨）分析和时－频局部化特性的小波分析技术，特别适用于边缘信号和峰值突变信号的处理和特征提取，因此，在故障检测和诊断中将有很大的发展前途。用小波变换的方法对信号进行初步故障检测和诊断，结果表明，小波分析在故障检测和诊断中有很好的应用前景。     

基于多元统计分析的故障检测方法

作为数据驱动故障检测方法中的重要分支,基于多元统计分析的故障检测方法主要包括主元分析、偏最小二乘、独立元素分析和费舍尔判别分析.本文回顾了上述几种方法,包括数据模型、故障检测的原理及方法优劣.仿真实验说明了几种方法的特性及其故障检测的效果,并探讨了基于数据故障检测方法中的一些问题.     

利用暂态行波的小电流接地故障检测方法研究

为提高小电流接地故障检测的可靠性,对小电流接地故障的暂态特性和初始行波特性进行仿真分析,提出利用故障暂态主频分量和初始行波的小电流接地故障检测方法,即若暂态主频存在,则用暂态主频故障检测原理,否则用初始行波故障检测原理对线路进行故障检测.仿真结果表明,利用这种故障检测方法能够检测出谐振接地系统中的故障线路,并具有较高的可靠性.     

一种基于分层信息融合技术的故障检测方法

针对常规故障检测方法中,传感器本身出现故障将会导致误检或漏检的问题,提出了一种基于分层信息融合技术的故障检测方法,该方法无需关于检测数据以及传感器统计特性的先验知识,可以有效地提高征兆变量的可靠性,从而提高故障检测系统的可靠性.     

基于小波分析的汽轮机振动故障信号的检测

本文利用小波分析技术在故障信号检测中的应用进行了研究，针对消噪阀值的选取，采用了一种基于非线形浮动阀值的汽轮机振动故障信号的消噪与检测方法，检测结果表明，在故障检测前先对故障信号进行消噪。有利于提高汽轮机振动检测的准确性．     

一类具有未知干扰的Markov跳变系统故障检测

针对一类具有未知扰动的Markov跳变系统的故障检测问题，设计出了系统的优化故障检测观测器．通过对系统进行重构，获取了包括未知扰动、建模误差等未知输入信号和故障信号的残差动态特性，分别选取残差的扰动信号和故障信号的能量范数指标来体现其对扰动的抑制作用和对故障的灵敏性，并将故障检测观测器的设计描述为一个优化问题．利用构造的Lyapunov函数和线性矩阵不等式，证明并给出了故障检测观测器有解的充分条件，提出了优化设计方法．所设计的观测器使系统具有随机稳定性，抑制干扰能力强，满足所给的范数指标．仿真算例结果表明，在故障发生时，优化观测器可以很灵敏地检测出故障，并能将未知扰动对残差的影响有效地抑制在给定的范围内。     

带分布时滞奇异系统的H∞故障检测

研究了带分布时滞奇异系统的故障检测问题，设计观测器形式的故障检测滤波器作为残差产生器，将故障检测滤波器设计归结为H∞滤波。利用Lyapunov-Krasovskii方法，给出奇异时滞系统H∞故障检测滤波器存在的充分条件。应用线性矩阵不等式技术，得到问题的解。     

扩散映射K近邻在工业过程故障检测中的应用

针对半导体工业过程多工序、变量非线性、非高斯分布等特征,提出一种基于扩散映射的K近邻(DMKNN)故障检测方法.充分利用扩散映射(DM)降维,提取低维流行特性,保留数据集内在非线性结构特性,应用改进的KNN故障诊断方法在低维流行特征空间进行检测.研究结果表明:与传统K近邻技术的统计方法相比,DMKNN的故障检测率高于其他算法,提升了对数据样本关联性信息的有效提取能力,保持了K近邻处理非线性、多模态检测问题的性能,验证了该方法的有效性.     

基于变元统计分析的微小故障检测

微小故障检测对于预防重大事故的发生具有重要的意义.针对微小故障的检测问题,提出了一种变元统计分析算法(Transformed Component Statistical Analysis,TCSA).该算法对滑动时间窗口内的数据进行处理并提取变元(Transformed Component,TC),进而对变元的统计特性(均值,方差,偏度,峰度等)进行监控,以实现对微小故障的检测.该方法所提取的变元即标准化后数据的线性组合,其统计特性能反映出系统运行在正常工况下的某些不变量,而某些微小故障会打破这些平衡,进而实现对故障的检测.通过数值仿真和田纳西伊斯曼过程案例的研究,表明TCSA能够对微小传感器故障和过程故障实现有效检测.     

感应电动机转子导条断条的故障诊断和结构改进

通过运用振动故障检测及开口变压器两种检测方法，对YKK-63014-2型电动机转子导条断条的故障进行诊断分析，准确判断出转子断条的故障，为研究笼型电机转子断条的故障提供了一套行之有效的检测方法，同时针对故障原因提出了改进措施。     

电液转换器典型故障动态特性仿真与分析

从电液转换器结构着手建立数学模型并转换成传递函数模型，在Matlab中对其典型故障的动态特性进行仿真研究．研究结果表明电液转换器的不同故障具有明显不同的动态响应，因此可以通过电液转换器的响应特征识别不同的故障，这对通过试验的方法识别电液转换器故障具有一定的指导意义，为利用对象的响应特性识别故障打下基础．     

基于H∞理论的中立型时滞系统鲁棒故障检测

基于观测器方法研究了一类具有不确定扰动的中立型时滞系统的鲁棒故障检测问题。应用H∞控制理论给出了带记忆观测器的鲁棒渐近稳定条件，并研究了基于线性矩阵不等式的观测器增益阵设计方法。利用所设计的故障检测观测器可使获得的故障检测残差在对不确定扰动具有抑制水平γ的同时，对故障信号具有L2增益ρ，从而体现了残差对不确定扰动的鲁棒性和对故障信号响应的灵敏度。仿真算倒表明，运用该方法进行鲁棒故障检测是有效的。     

利用压缩机噪声诊断制冷系统湿压缩故障

在压缩式制冷系统中,湿压缩是一个较为常见的故障,操作人员对压缩机湿压缩严重时发生的液击故障非常惧怕,因此对于压缩机湿冲程特性的研究以及如何发展到液击的预警非常重要.借鉴中医的闻诊,通过对制冷系统在正常工作以及湿压缩工况下的压缩机噪声进行声音的采集,利用压缩机噪声特性的变化,诊断制冷系统的湿压缩故障.经实验测量分析故障前后噪声的声波明显发生变化,因此该方法可实现连续快速检测,且是一种很有前景的压缩机湿压缩故障检测方法.     

基于加权差分电流的直流故障电弧检测方法

为了解决低压直流系统中传统电弧故障检测方法精确度不足及对不同系统通用性较差的问题，本文提出一种新的基于加权差分电流的直流电弧故障检测方法。首先搭建直流源实验平台，开展串联直流电弧高频特性实验，利用快速傅里叶变换提取电弧电流的特征频段为20～30 kHz、40～50 kHz和55～65 kHz。然后，研究电极材料和负载类型对电弧特征频率的影响，实验结果表明直流电弧的特征频段不随电极材料和负载类型改变。将3个特征频段内幅值的最大值I_max、幅值之和I_sum以及幅值的标准差I_std作为特征参量。基于对电弧电流特征频段和特征参量的双重加权差分，利用差分结果是否大于阈值0.5作为直流故障电弧检测判据。最后，在低压直流系统和光伏系统中验证所提出检测方法的有效性。检测方法能够准确区分开关动作与负载突变等系统正常操作。该方法克服了传统单一频段单一指标检测方法的不稳定性，能够有效检测直流电弧故障，提高检测的准确性，并在光伏系统中验证了检测方法的通用性。检测方法对保障低压直流系统的安全稳定运行具有重要的应用价值。     

基于小波神经网络的输电线路故障检测

在分析了小波函数时频特性和人工神经网络学习能力和算法鲁棒性的基础上，提出了一个利用小波神经网络检测电力系统输电线路故障的方法。理论分析和基于EMTP仿真测试结果表明，该小波神经网络故障检测模型和算法是有效的，与传统的人工神经网络相比，具有收敛速度快，鲁棒性强的特点。