信号瞬变成分检测与提取及其在故障诊断中的应用

研究基于小波变换的信号瞬变成分检测与提取方法及其在机械故障诊断中的应用 .在分析信号的连续小波变换的模极大值理论的基础上 ,指出连续小波变换系数的模与信号瞬变成分的关系 ;通过分析小波函数的性质 ,分析小波函数对信号的连续小波变换的影响 ;在信号瞬变特征的提取过程中 ,提出基于门限值的特征重建方法 .将该方法应用于齿轮箱振动信号中瞬变成分的检测与重建 .结果表明基于连续小波变换方法能有效检测到信号中的瞬变成分 ,瞬变成分的重建结果有效地表示了机械的故障状态 .     

汽轮机故障诊断中的信息熵融合

在汽轮机轴系振动故障模拟试验的基础上,对大量故障模拟试验数据进行计算,建立了典型故障的4种信息熵样本.采用概率神经网络对故障信号的4种信息熵特征进行融合研究,并将融合结果与最小距离分类器的分类效果进行了对照分析.研究表明,概率神经网络可实现对训练样本100%的正确识别率,对"陌生"样本的正确识别率也超过80%,其识别效果远远超过最小距离分类器.可见,概率神经网络综合了贝叶斯分类器和神经网络的优势,在汽轮机故障模式分类方面具有明显的优势,利用概率神经网络融合信号的信息熵特征实现汽轮机轴系故障模式识别是一种可行有效的方法.     

水轮发电机组故障诊断模糊专家系统研究

针对水轮发电机组故障原因与症兆之间的复杂关系,充分利用综合监测数据和领域专家的经验知识,采用数据驱动和基于知识的目标驱动控制的正反向推理方法进行诊断.研究了基于数据库管理系统的模糊知识库设计,为知识库的建立、维护、扩充和完善提供了一种实用方法.研究了模糊推理算法,以加权模糊推理进行多种信息的融合,解决了故障诊断中不确定性问题的求解.建立了水轮发电机组故障诊断模糊专家系统.诊断实例结果表明,该系统推理效率高,可信度好,满足了水轮机组故障诊断的有效性和实用性要求.     

一种远程容灾系统的设计与实现

设计和实现了一种异地容灾系统,系统采用本地冗余和异地冗余相结合,服务和存储相分离的结构,采用本地控制中心作为事件处理中心和数据转发的缓存。并且设计了一种动态的失效检测算法,算法综合考虑了消息的延迟、丢失、当前网络状况和当前系统状况,能够有效的降低误判率和加快服务自动恢复速度。测试表明该系统的数据恢复速度和服务切换速度有了明显的提高。实际应用中系统运行稳定,性能良好,达到了高级别容灾系统要求。     

Finds in Testing Experiments for Model Evaluation

To evaluate the fault location and the failure prediction models, simulation-based and codebased experiments were conducted to collect the required failure data. The PIE model was applied to simulate failures in the simulation-based experiment. Based on syntax and semantic level fault injections, a hybrid fault injection model is presented. To analyze the injected faults, the difficulty to inject (DTI) and difficulty to detect (DTD) are introduced and are measured from the programs used in the code-based experiment. Three interesting results were obtained from the experiments: 1) Failures simulated by the PIE model without consideration of the program and testing features are unreliably predicted; 2) There is no obvious correlation between the DTI and DTD parameters; 3) The DTD for syntax level faults changes in a different pattern to that for semantic level faults when the DTI increases. The results show that the parameters have a strong effect on the failures simulated, and the measurement of DTD is not strict.     

基于机器人的地下电缆巡检与故障定位装置设计

为了克服传统电缆故障检测方法效率低、故障与异常点查找困难、不能对故障隐患进行早期预测等缺点,设计了基于机器人的地下电缆巡检与故障定位系统,该系统不仅可以发现故障隐患,预防恶性事故的发生,还可以实现对短路、断路等故障的快速、准确的识别和精确定位.侧重介绍了地下电缆巡检与故障定位系统的组成、工作原理、故障检测与定位方法、机器人的选型、温度传感器的选型等内容.工程实践表明,该系具有结构简单、可靠性高、工作稳定、故障处理速度快等优点,可用于通信、航空、航天、工业等多种领域.     

分层结构故障诊断中具有容错特性的聚类算法

分层结构方法是目前在复杂系统故障诊断中常用的方法．但由于电路系统中元器件的容错性问题,如直接采用一般的聚类方法,效果并不理想．因此,在构造加性模糊聚类模型的基础上,提出了一种适合电路容错特性的模糊聚类模型匹配算法．将各故障在特征空间中的容错区间作为集合,用Ｈａｕｓｄｏｒｆ距离测定集合间的相似程度来决定类别．文中用一个实用电路作为例子,采用本算法对故障集进行了聚类分析,并与模糊Ｃ－划分法进行了对比分析．结果表明,该算法是有效的．     

故障诊断专家系统知识获取的变精度粗集方法

针对故障诊断专家系统知识获取的问题，利用变精度粗集(VPRS)理论模型进行知识简化，并采用正则条件熵和互信息熵对故障特征的选择进行评价，实现最简诊断知识的提取，以建立专家系统知识库。对滚动轴承故障诊断的实验表明，该方法有效地弥补了传统故障诊断专家系统知识获取的不足，可正确地实现故障诊断功能，在实际系统的故障诊断中具有应用价值。     

惠民凹陷临南地区油气输导系统及油气运移特征

油气输导系统和油气运移的特征决定油气藏形成与分布 .根据惠民凹陷临南地区的实际地质条件的分析 ,指出在异常低压的背景下 ,该研究区输导系统和油气运移聚集呈现如下特征 :( 1 )该区输导系统主要由砂体和断层组成 ,断层 (以夏口断层为主 )在油气运移中起着更重要的作用 ,且受断层面形态控制 ,两个北凸面起着汇聚油流的作用 ;( 2 )由于异常低压使得运移动力非常弱 ,油气运移表现为低速流近距离运移的特征 ,油气藏主要分布在夏口断层两侧 ,斜坡南侧高部位无油气藏     

基于并行感知器的制冷系统故障诊断分析

选择热力参数集组成反映制冷系统故障状态的特征向量,提出一种并行感知器神经网络,通过模式分类来尝试联系系统故障状态与热力参数特征向量之间的映射关系.对故障模拟实验结果的应用表明,基于并行感知器网络的诊断方法可行且有效,为开发以人工神经网络为框架的制冷系统故障诊断系统提供了研究基础.