基于域适应与分类器差异的滚动轴承跨域故障诊断

基于数据驱动方法诊断滚动轴承故障时,不同工况下的数据特征分布差异会导致模型诊断性能严重下降.针对这一问题,提出了基于域适应与分类器差异的滚动轴承跨域故障诊断方法.首先利用卷积神经网络对带标记的源域样本和无标记的目标域样本进行特征提取;然后通过2个全连接分类器进行故障分类;最后通过分步优化分类损失、域最大平均差异损失和分...     

混沌同步系统降噪方法及其在滚动轴承故障诊断中的应用

提出了一种基于混沌同步系统的降噪方法,将其应用于滚动轴承振动信号的前期处理,并结合功率谱密度进行故障诊断.分析Chua电路混沌同步系统的降噪机理,讨论系统处于不同运行状态时,输入信号对相空间运行轨迹的影响;搭建混沌同步系统降噪模型,分析其检测特性,并与其他方法进行比较;将滚动轴承不同损伤模式下测得的振动信号输入该模型,比较振动信号和同步误差信号的时域波形和功率谱密度,并通过峰值查找,匹配对应的故障特征频率.新方法利用了混沌系统的噪声免疫性和可同步性,避免了现有方法参数设定复杂和运行状态判定困难的问题.结果表明该方法可有效提升被测信号的信噪比,能与传统方法结合形成新的故障诊断方法.      

比对分析与故障检测技术及其在航天工程中应用

比对分析是工程信号分析与故障诊断的重要手段之一。论文提出并构建了3组可以分别适用于不同情况的数值比对算法,并建立了基于比对残差的渐变型故障分离和突发性故障诊断的实用方法。通过实例说明了比对分析方法在航天外测故障诊断等领域的重要应用。     

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。     

基于时频分析与神经网络的实时智能故障诊断系统的软件设计--总体构架与实时数据采集功能的开发

介绍了以振动/声响信号为传感器的采集对象,基于小波(包)及联合时频信号处理和模糊神经网络分类的多用途智能故障诊断系统中的实时数据采集、信号分析与识别诊断等模块的程序设计与实现.作者所开发的实用软件包在现代汽车实时故障诊断中的成功应用证明了其理论与软件开发的正确性和有效性.这里着重介绍智能故障诊断系统的软件框架的设计以及实时数据采集部分的设计、实现方法.     

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。     

信息熵在导航传感器故障诊断中的应用研究

对组合导航系统中占主要地位的惯导系统进行故障诊断研究,给出了一种基于小波包能量熵的神经网络故障诊断方法。利用小波包分析原理对原始故障信号进行3层的小波包分解,并提取小波包能量熵,然后构造信号的小波包特征向量,以此向量作为故障样本对3层BP神经网络进行训练,实现智能化故障诊断。采用惯导系统中关键性器件陀螺仪进行仿真研究,仿真结果表明此方法可有效地检测故障且提高了精度。     

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。     

SDG-Based HAZOP and Fault Diagnosis Analysis to the Inversion of Synthetic Ammonia

This paper presents some practical applications of signed directed graphs (SDGs) to computeraided hazard and operability study (HAZOP) and fault diagnosis, based on an analysis of the SDG theory. The SDG is modeled for the inversion of synthetic ammonia, which is highly dangerous in process industry, and HAZOP and fault diagnosis based on the SDG model are presented. A new reasoning method, whereby inverse inference is combined with forward inference, is presented to implement SDG fault diagnosis based on a breadth-first algorithm with consistency rules. Compared with conventional inference engines, this new method can better avoid qualitative spuriousness and combination explosion, and can deal with unobservable nodes in SDGs more effectively. Experimental results show the validity and advantages of the new SDG method.     

基于Park-HHT的故障特征提取方法

针对三相对称系统,提出了一种新的故障特征提取方法。该方法首先将系统输出信号进行Park变换,之后进行希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang transform, HHT),从HHT的本征模态函数中选取低频分量,提取信号幅度作为故障特征值。该方法兼具Park变换和HHT的优点,在降低变量维度的同时提高了故障分辨率,并且具有较强的抗噪声能力。最后,在三相逆变电路中进行了仿真实验,根据特征向量间距离分布对不同方法的提取效果进行评价,验证了所提方法的有效性。