二阶PID电路状态观测器MATLAB实现

基于状态观测器的故障检测诊断方法可很好地解决某些可测性差的系统故障检测诊断问题。然而,观测器的实现困难严重影响了此方法的应用。提出了一种MATLAB实现全维状态观测器的算法,并以二阶PID电路的状态观测器实现为实例仿真,结果证明了该方法的有效性。     

基于符号定向图(SDG)深层知识模型的定性仿真

定性仿真是系统仿真技术中的重要研究和应用方向，同时也是人工智能技术的一个重要方面。近年来，随着现代计算机技术的日新月异，使得基于符号定向图(SDG)深层知识模型的定性仿真研究和应用取得了显著进展。SDG模型能够表达复杂的因果关系，具有包容大规模潜在信息的能力，因此特别适合于过程系统危险评价(PHA)、危险识别与故障诊断。SDG模型结构简单，易于建立和修改。然而高质量的SDG模型必须采用经验数据和定量动态仿真检验和校正。采用SDG模型进行定性仿真的关键技术是高效双向推理“引擎”，由计算机软件自动完成。目前，在计算机辅助过程系统危险评价方面，SDG是最有效的方法；在过程系统故障诊断方面，其完备性较好，但诊断分辨率尚待提高。今后的研究应解决：定性仿真和定量仿真相结合；SDG自动建模；通用推理软件平台；大系统高分辨率故障诊断等问题。     

基于自适应神经网络的非线性系统故障诊断

针对一类模型未知及状态不可测的非线性系统,提出了基于自适应神经网络的故障诊断策略,不仅在线估计神经网络的矩阵权重,而且在线估计高斯函数的宽度和中心。该方法对系统的未知非线性特性没有特别要求,仅对神经网络提出较弱的假设条件。首先利用径向基函数(Radial Basis Function,简称RBF)神经网络构造状态观测器,估计系统的状态。然后利用另一个自适应RBF神经网络作为故障估计器,其输入是系统的估计状态(而不是系统状态),其输出为系统所发生的故障模型。利用Lyapunov稳定理论详细分析了状态误差和故障误差的收敛性,分别给出了两个神经网络的参数调整律,仿真证明了该方法的实用性和有效性。     

基于实时监测的轴承寿命预测方法

从凯斯西储大学轴承数据中心提取了斯凯孚(SKF)轴承内圈、滚动体和外圈不同故障尺寸的原始振动信号,故障尺寸分别为0.007,0.014和0.021 in（1 in=2.54 cm),对其进行经验模态分解(EMD),发现共有17个本征模函数。进行主成分分析(PCA),发现内圈和外圈故障尺寸与第一主成分和第二主成分的关系可通过主成分拟合公式进行准确拟合,因此,通过实时监测轴承振动信号并进行信号分析,可获得内圈和外圈的故障尺寸,利用Pairs-Erdogan公式和有限元仿真方法对含故障轴承的剩余寿命进行了预测。该研究对预防由含裂纹轴承导致的机械事故具有重要的意义。     

基于模型诊断和skyline查询的电网故障诊断

针对基于专家经验的电网故障诊断系统开发周期长,且难以诊断经验之外故障的问题,提出一种基于模型诊断和skyline查询的电网故障诊断方法.该方法根据测点分布将待诊断系统分解成若干独立子系统,利用故障输出与元件之间的因果关系建立系统模型,然后推理每个子系统的候选诊断,将实际告警信息引入到模型诊断逻辑框架中,运用skyline查询算法从候选诊断中识别故障元件.通过离线获得预备候选诊断,在线确认候选诊断的手段,缩减了诊断的时间,提高了诊断的效率,将实际告警信息引入到模型诊断的逻辑框架内,提高了诊断的有效性.仿真表明方法条理清晰,计算简便,能够有效地减少诊断时间和空间复杂度.     

模拟数字混合电路故障诊断的验证方法

本文提出一种适于模拟数字混合电路故障诊断的验证方法,该方法对模拟元件和数字元件的故障特征均用故障补偿源表示;在求解诊断方程过程中,当数字元件状态预估值与实际值不相符时,不需要利用修正后的预估值重新求解诊断方程,从而减少了测后计算量,对所提方法在计算机上做了模拟,证明算法有效。     

Diagnosis of Multiple Fixture Faults in Multiple-Station Manufacturing Processes Based on State Space Approach

Dimensional quality is one of the most critical challenges in industries, which uses the multistage manufacturing process (MMP) such as assembly and machining for automotive and aerospace industries.According to investigations, fixture faults accounted for 72% of all the dimensional faults. Previous studies focused on only one fault or multiple faults occurred in one station or one fault in multiple stations, but these cases rarely appear in the real manufacturing. This paper presents a method for diagnosis of multiple fixture faults in the multi-station manufacturing process. The proposed method is based on the state space model of the MMP processes, which carries the information of the fixture layout geometry and sensor position. To identify the root cause, three continuous steps were used: a) development of the state space model and the construction of the statistics variables on offline mode, b) measurement of the coordinate measuring machines data on online mode and calculation of the statistics variables, and c) diagnostic algorithm for identifying the root cause. The presented paper integrates the state space model of the manufacturing processes and hypothesis test considering the impact of the measure noises. A case study verifies the proposed method.     

一类非线性系统的突变故障诊断

针对一类非线性系统给出一种基于学习方法的突变故障诊断方法,设计了一个观测器,以此来检测、辨识和诊断一类非线性系统动态系统的故障。给出了故障检测的性能分析,并给出了检测时间上界。     

人工神经网络在车辆故障诊断中的应用

人工神经网络具有适合于解决复杂的非线性问题的特点,因此经常被用于车辆故障诊断。该文介绍人工神经网络的基本原理以及网络结构,通过利用Matlab人工神经网络工具箱,建立某车辆动力总成BP单网络结构的故障诊断模型,提出基于人工神经网络的车辆故障诊断方法。由于各类人工神经网络在处理复杂问题时均有不足之处,该文进一步研究混合网络的工作原理及其在车辆故障诊断中的应用,并认为此类方法将是人工神经网络在车辆故障诊断研究领域的主要发展方向。     

基于EEMD和小波包变换的早期故障敏感特征获取

提出一种基于总体平均经验模态分解和小波包变换的方法,进行早期故障敏感特征的获取,构建早期故障诊断模型. 该方法首先应用EEMD对现场采集的振动信号进行分解,分离出不同频率成分的特征信号,选择与原信号相关系数最大的 IMF分量进行信息重构;面向重构的IMF分量采用WPT进行分解,得到各个节点的小波系数;最后使用Hilbert变换提取小波包系数的包络,计算功率谱,准确获得早期故障的敏感特征. 通过对仿真信号的分析验证了该方法对故障诊断的有效性. 将该方法应用于实测的滚动轴承的内圈、外圈和滚动体故障诊断,诊断结果均表明该方法可有效提取早期故障敏感特征,故障诊断快速准确.