基于降维观测器与多胞体方法的执行器故障检测

针对具有执行器故障且状态方程和输出方程同时受到外部扰动影响的离散系统,研究了降维观测器设计方法和基于多胞体理论的区间估计方法,并在此基础上提出了基于区间估计的执行器故障检测方法。首先,通过适当的状态等价变换,将原系统分解成2个降维子系统,使得一个子系统可以直接解耦干扰。然后,在无执行器故障发生的前提下,基于对干扰解耦的子系统,提出了一种降维观测器设计方法,实现了原系统状态的渐近收敛估计。其次,针对具有干扰的子系统,设计了Luenberger型观测器,并结合多胞体理论,提出了一种对可测输出的区间估计方法。之后,基于可测输出的区间估计,提出了一种残差的构造方法,以此提出了一种执行器故障检测新方法。最后,给出了仿真设计和分析,验证了方法的有效性。     

不确定车辆电子稳定控制系统传感器故障估计

针对车辆横摆角速度传感器故障问题,提出一种基于观测器的故障估计策略.首先,考虑由于轮胎侧偏刚度特性造成的不确定性以及系统中存在非线性干扰等因素,建立车辆四轮转向系统数学模型.然后,设计基于观测器的传感器故障估计策略,利用李雅普诺夫函数和线性矩阵不等式方法求解观测器增益.最后,通过Carsim与Simulink联合仿真验证所设计的传感器故障诊断策略的有效性.结果表明：在传感器发生故障时,该诊断策略能够对系统状态以及传感器故障具有良好的估计效果,能够为车辆安全稳定系统提供关键信息,并且对于下一步的传感器故障容错控制提供技术支持.     

潜在表示学习框架下的低冗余多视图聚类算法

基于潜在空间学习的多视图聚类研究得到了较大发展,但其通常忽略了原始数据中冗余信息的存在可能会带来不理想的聚类结果。为解决这个问题,提出一种潜在表示学习框架下的低冗余多视图聚类算法。基于k-means的方法,直接从各视图数据学习其低维表示,由于该低维表示的各个特征相互正交,学习到的低维表示通常含有较少的冗余信息。基于潜在空间的假设,各视图的低维表示可由同一个潜在表示投影得到。将两者结合,就能得到一个具有低冗余信息的统一的潜在表示。设计了一个优化算法来求解目标问题,在多个公开数据集上的实验表明了该算法的有效性。     

变压器绕组短路故障多特征融合诊断

绕组匝间短路是变压器最常见的初期故障类型之一.为了提高轻度故障的诊断准确率,考虑绕组短路电流、绕组温度、电流密度和磁通偏移特征,提出了变压器绕组短路故障的多特征融合诊断方法.首先建立了变压器绕组短路的COMSOL空间模型,将仿真结果和理论计算结果进行对比,证明空间模型的正确性.然后,对变压器轻度故障时进行了故障模拟和故障特征分析,提取其电流特征参量、温度特征参量、电流密度偏移率和磁通偏移率作为故障特征.采用BP网络进行故障识别.变压器的工程诊断实例验证了本文方法的有效性.     

柴油机磨损故障诊断系统的研究

以摩擦学的系统工程思想为指导,以油液中磨损颗粒为主要分析对象,探讨了柴油机摩擦学系统的研究方法,给出了磨损故障诊断系统设计原则,介绍了磨损故障诊断系统的结构,给出了结论。     

高速响应电磁阀可靠性试验研究

分析高速响应电磁阀常见故障模式,三其工作寿命,方法采用寿命试验,故障模式,影响及工分析和生存分析法。     

一种新的配电网故障恢复算法及其改进

当配电网中某运行设备发生故障并切除后,会引起一些负荷失去供电,此时需要快速有效地寻找恢复供电路径。文中介绍的算法根据配电网的辐射状结构特征,把电源点和失去供电的负荷点看作“兴趣点”,把寻找供电路径转化为求解给定图的“兴趣树”,从而简化了问题。计算结果表明,经多方面的改进后,算法更加快速有效,在配电系统自动化高层软件开发中,有在线应用前景,本算法适用于负荷集中的１０ｋＶ以上配电网。     

基于神经网络的液压柱塞泵松靴故障诊断

应用人工神经网络技术,对轴向柱塞泵壳体振动信号的功率谱进行了再处理,有效地诊断出了泵的松靴故障,为液压泵的故障诊断提供了新的途径。     

X2105柴油机连杆轴承故障的理论分析和振动实验研究

通过计算和试验分析了利用测量发动机连杆轴承处缸体振动来研究连杆轴承因间隙而引起的振动特性．从而由发动机缸体表面振动特性判定发动机连杆轴承的故障．     

一种应用双端信息自同步校正的故障测距法

针对高压,超高压远距离输电线路,提出了一种应用双端信息自同步校正的故障测距法,该算法采用长线模型,计及了线路分布电容的影响,能够实时修正输电线路两端采样的相角差,从而避免了由于两端采样信息不同步而造成的测距误差,经过大量的数字仿真试验,其结果十分令人满意。