基于DOST能量相对熵的配网单相接地故障选线方法

针对小电流接地故障中,不同类型配电线路故障特征频带能量分布不一致的情况,提出一种基于离散正交S变换与能量相对熵的故障选线方法。首先提取各线路故障后首半个工频周波的暂态零序电流,利用离散正交S变换计算暂态零序电流各频带的变换系数及各频带暂态能量,结合能量相对熵对两个波形细微区别的识别能力,分别获取各线路在不同频带的能量相对熵,并综合得到每条线路的综合能量相对熵,据此熵值大小进行故障选线。Matlab仿真表明该方法不受接地电阻、故障初始角、故障距离等条件的影响,在间歇性电弧故障时仍然可准确实现线-缆混合线路单相接地故障选线。     

南四湖—北五湖地区断裂构造的多源信息解析

为查明山东南四湖—北五湖地区断裂构造之间的关系 ,通过 MSS,TM遥感图像及重、磁异常等值线图的复合处理 ,对该地区的断裂特征进行了综合分析。结果表明 :南四湖—北五湖地区的断裂构造呈燕山期及其以前形成的东西向、南北向断裂和现代活动型的北西、北东向断裂组成的立体结构 ;现代活动型断裂在遥感图像上的线性影像与深部受力构造面的物质磁性变化密切相关。这一研究为该地区煤炭资源的勘探与开发 ,以及地震预报研究提供了依据。     

基于经验模式分解的包络解调技术及其应用

提出了一种新的调制信号解调分析技术,来抑制传统的包络解调方法中经常出现的无意义的频率成分.首先,对复杂的振动信号进行经验模式分解,得到若干个基本模式分量,再对包含调制信号的基本模式分量进行包络分析以提取故障信息.该方法利用经验模式分解来实现故障信息的有效分离,从而提高了诊断信号的信噪比.利用该方法对某齿轮箱轴承座振动信号进行经验模式分解,进而解调出高速轴转频这一调制频率,准确地诊断出该故障是由齿轮轴不对中所引起的,通过针对性的维修后,消除了故障,从而验证了该方法的有效性.     

结合专家知识改进BP网络在故障诊断中的应用

针对BP网络利用知识和表达知识的方式单一，忽略专家知识的缺点，提出了一种结合专家知识的改进BP网络，并应用于故障诊断。它分别利用了神经网络和专家系统的优点，利用专家系统和BP网络的结合来取长补短。实例结果表明，该算法学习收敛较快，故障识别效果也优于标准BP网络。     

断陷盆地“不对称”火山岩喷发特征与有利储层主控因素探讨

通过大量钻井资料及地震资料的对比研究, 建立松辽盆地不对称火山岩喷发模式, 指出火山岩在断层高部位向低洼区流动, 高部位一翼延伸规模小, 低洼区延伸规模大。在对全区257口钻遇火山岩探井统计的基础上, 明确了火石岭组和营城组火山岩的分布规律, 认为酸性火山岩是优势储层岩类; 火山岩岩相控制优质储层的分布, 近火山口不对称的酸性爆发相为火山岩有利储层发育相带; 裂缝是深部流体运移的重要通道, 能改善渗透条件, 促使次生孔隙发育, 是高产气藏形成的关键, 高角度裂缝和溶蚀孔隙组合带是火山岩储层发育的有利区带。此外, 建设性的成岩表生作用是优质储层形成不可忽视的因素。     

有杆抽油系统故障递阶诊断的故障分辨研究

有杆抽油系统工况极其恶劣,发生故障的概率较高。针对有杆抽油系统的特点及其故障诊断目前存在的问
题,提出基于示功图的有杆抽油系统故障递阶诊断法,该方法分为故障分辨和故障识别两个阶段,即首先在故障分辨
阶段根据正常（或平稳状态）样本的统计规律把示功图分为故障类和非故障类;然后采用基于示功图的有杆抽油系统
故障识别的搜索树方法,对故障样本进行故障类型的识别。它提高了故障诊断系统的故障诊断性能,且不需要建立和
求解有杆抽油系统力学模型,也不存在训练集问题,并能反映出有杆抽油系统自身的基本特征。故障分辨过程包括：
在训练阶段,t 检验剔除异常数据后,通过X2拟合优度检验确定样本的随机分布形式及其参数,进而计算出正常区域
和故障区域;在分辨阶段,根据测试样本是否有特征量落入故障区域来判断其分类。实例表明故障分辨过程能从大量
的数据中筛选出故障样本,分辨的正确率比较高;训练样本的统计规律能反映油井实时的生产状况。     

故障诊断专家系统中的模糊推理算法

研究故障诊断专家系统的模糊推理算法。方法将正常推理和臆测推理中多种情况分开处理,处理采用反向符号推理和正向数字推理相结合的方法,并利用模糊理论设计证据输入接口。结果提出一种故障诊断模糊综合推理算法,开发了ＦＭＳ故障诊断专家系统。     

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.     

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。     

模糊Kohonen神经网络回热系统故障诊断

分析了汽轮机组回热系统12种典型故障及9种征兆参数的模糊处理,结合Kohonen神经网络的工作原理、诊断特征,提出了模糊Kohonen神经网络汽轮机组回热系统故障诊断模型.结果表明:该模型可以有效地进行回热系统故障样本模式的模糊量化处理,具有自学习功能、聚类能力强、运算速度快的优点,可以有效地对具有模糊性的单一故障和复合故障进行诊断,是一种适合于汽轮机组回热系统故障诊断的有效可行的方法.