H_∞-based fault detection for nonlinear networked systems with random packet dropout and probabilistic interval delay

The fault detection problem for the nonlinear networked control system(NCS) with packet dropout and delay is investigated.A nonlinear stochastic system model is proposed to account for the NCS with random packet dropout and networkinduced non-uniformly distributed time-varying delay in both from sensor to controller(S/C) and from controller to actuator(C/A).Based on the obtained NCS model,employing an observer-based fault detection filter as the residual generator,the addressed fault detection problem is converted into an auxiliary nonlinear H∞ control problem.Then,with the help of Lyapunov functional approach,a sufficient condition for the desired fault detection filter is constructed in terms of certain linear matrix inequalities,which depend on not only the delay interval but also the delay interval occurrence rate and successful packet communication rate.Especially,a trade-off phenomenon between the maximum allowable delay bound and successful data packet transmission rate is found,which is typically resulted from the limited bandwidth of communication networks.The effectiveness of the proposed method is demonstrated by a simulation example.     

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.     

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.     

基于BP网络的飞机燃油系统故障诊断方法研究

对于飞机燃油系统故障诊断问题,提出了一种利用BP神经网络进行飞机燃油系统故障诊断的新方法。通过设计飞机燃油系统层次分类诊断模型,构建了专家系统知识库和推理机,利用CB工具开发了飞机燃油神经网络故障诊断专家系统。仿真结果表明,该系统很好地发挥了专家系统的智能性,能够快速准确地诊断出燃油系统的故障,完全适合于飞机燃油系统的故障诊断。     

数据挖掘技术在数控机床可靠性分析中的应用

数控装备的可靠性研究的故障模式及影响分析方法通常采用频率法,该分析方法效果良好但过于繁琐。为此,采用数据挖掘技术中的关联规则方法,找出零(元)部件或系统可能发生故障原因和故障模式,为故障模式分析提供有效的方法。并给出关联规则算法的具体步骤。实例证明,该方法实用,有效。     

基于LabVIEW的齿轮故障测试系统

采用噪声分析法,用普通的计算机声卡代替专用数据采集卡,利用LabVIEW虚拟仪器软件平台,设计了基于PC机的虚拟齿轮故障测试系统.能实现齿轮噪声信号的实时采集和信号时域分析和频谱分析功能,达到监测和诊断齿轮故障的目的.     

风速变化的并网型风电场故障分析

针对新疆达坂城风电场750 kW机组和风电场风速变化特点,建立了故障分析数学模型,对风电场提供的短路电流、风电机组机端电压和3种典型风速变化时,风电场提供的电流进行了仿真,并对不同位置三相短路电流进行了计算,研究了系统短路时风速变化的风电场与系统之间的相互影响,从低电压穿越功能(LVRT)角度,讨论了风电继电保护的配置问题,提出了改善风电场电压质量的措施.     

基于EEMD-Renyi熵和PCA-PNN的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承故障特征提取与状态监测问题,提出一种基于集合经验模式分解(EEMD)、Renyi熵、主元分析(PCA)和概率神经网络(PNN)的新方法.首先,将轴承振动信号通过EEMD分解成一组本征模态函数(IMF),计算每个IMF分量的Renyi熵值作为表征故障特征的向量,采用主元分析(PCA)对特征降维,提取主元输入概...     

临南洼陷油气藏分布特征与油气富集主控因素分析

临南洼陷具有良好的油气资源潜力,但随着油气勘探的逐渐深入,临南洼陷的勘探难度越来越大.为了更好的指导今后的油气勘探工作,在研究临南洼陷油气藏基本特征的基础上,从烃源岩、储集层、构造特征等多方面入手,总结油气藏分布特征和规律,分析油气富集成藏的主控因素,剖析各要素对油气富集的影响.结果表明,临南洼陷油气藏类型丰富,主要为断块油气藏及与断层有关的复合油气藏,油气藏主要分布在馆陶组、沙二段和沙三段.临南洼陷油气藏平面上主要分布在临商断裂、夏口断裂及其伴生构造带上,呈环状分布;浊积扇、冲积扇及河流沉积是油气藏分布的主要沉积类型;其富集主要受烃源岩、沉积相、断层等因素控制.油气藏受烃源岩控制围绕生油洼陷展布;有利沉积相带在平面上连续展布,纵向上叠置连片,具有良好的储集条件;断层作为油气的运移通道控制油气的运移,并与地层产状、构造等相配合形成圈闭,控制油气的聚集.     

断陷湖盆扇三角洲、近岸水下扇及湖底扇的识别特征

根据大量的岩心、测井及化验分析等资料,对板桥凹陷沙三段的沉积相进行了研究,所指近岸水下扇为深湖重力流成因.总结了这几种重要沉积相在岩性、沉积构造、测井曲线、生物化石、沉积序列及沉积组合等几个方面的识别特征,该方法可用于类似断陷型盆地的沉积相研究中.