基于MSFG的机载BITE故障定位算法研究

故障定位是机载BITE的重要功能,定位结果的准确性对维修测试有着重要影响。基于多信号流图模型,在构造故障-测试关联矩阵和故障-故障关联矩阵的基础上,引入故障信息矢量和故障定位矩阵,并给出适用于机载BITE故障定位的矢量描述和矩阵定义,进而提出一种简单、有效的故障定位算法。实例验证表明,该算法能够对系统中的故障源进行准确定位。     

NSGA-II与改进粒子群算法相结合的储能优化配置

储能系统的选址定容在接入新能源的电力系统中具有重要意义,合理选择储能容量可以很好地平抑风电接入后的系统有功功率波动,同时减少能源浪费。本文提出了一种混合智能优化算法(Hybrid Intelligent Optimization Algorithm,HIOA),以电压偏差、负荷波动最小及最少储能配置容量为目标进行优化配置。该算法将多目标粒子群算法改进后(IMOPSO)与精英非支配排序算法(NSGA-II)结合,与常规多目标粒子群算法相比,大幅提高了算法的寻优性能,保证了Pareto 解的多样性和分布性。通过非支配排序求解获得Pareto 最优解集,采用逼近理想解排序(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)选出储能的最优接入方案。通过IEEE-33 节点测试系统的仿真实验验证了本文所提算法的准确性及有效性,在求解配电网储能选址定容问题中有很好的收敛性和全局寻优能力。     

利用声发射的往复空压机环状阀泄漏故障诊断试验

利用声发射信号对往复空压机气阀进行了故障诊断,并以某往复空压机的排气阀为例,结合有效电压和能量对气阀漏气、阀片裂纹、阀片断裂及阀片变形等故障进行了测量,从而获得了故障特征信号.研究结果表明:随转角变化的声发射信号包络波形能体现排气阀启、闭的特征位置,气阀漏气、阀片变形及断裂等会导致气阀启、闭特征位置发生变化;根据启、闭特征位置偏离度及相应的有效电压和能量,可以判断气阀故障的严重程度;声发射包络波形平均幅值及相应的有效电压和能量,可以体现气阀漏气、阀片变形及断裂等故障.通过试验结果还发现,阀片裂纹不能通过声发射信号来识别.     

有限算子值框架

本文研究了有限算子值框架的相似性和对偶性,并证明了在信息传输过程中,当丢失一个数据包时,等范数Parseval算子值框架是最优的．     

求矩阵方程AXB+CYD=E自反最佳逼近解的迭代算法

利用复合最速下降法的迭代算法对基于自反矩阵(或反自反矩阵)下广义Sylvester矩阵方程AXB+CYD=E最佳逼近解进行了研究,证明了无论矩阵方程AXB+CYD=E是否相容,该算法都可以用于计算其最佳逼近解.最后,通过2个数值实验证明了该算法的可行性.     

基于改进免疫遗传算法的水电站优化调度应用研究

根据免疫算法的生物学机理,提出了一种改进的免疫遗传算法.该算法将微粒群算法作为免疫算法的全局搜索策略,提高算法的全局搜索能力;利用逐步优化算法对免疫算法的控制策略进行进化操作,提高算法的局部搜索能力;利用免疫算法本身基于浓度的自我调节机制,提高群体的多样性,避免算法过早陷入局部最优解.最后给出了该算法实现的具体步骤,并将其应用于水电站的优化调度中,取得了较为满意的结果,且与动态规划、遗传算法、免疫算法和微粒群算法等比较,验证了算法的有效性和优越性.     

基于移频技术的短时傅里叶变换阶比分析

提出了一种基于移频技术的短时傅里叶变换阶比分析算法.该算法利用傅里叶变换在频域的卷积性质,对原始信号在时域乘以e-j2πfit使fi的频谱能量搬迁到零频处,按一定的频率间隔改变fi就可以在零频处得到其他频率的频谱能量,以此来提高短时傅里叶变换在时频分析中的频率分辨率.然后在时频面上进行局部阈值降噪,同时跟踪转速的变化,最终应用到变速机械的阶比分析中.与短时傅里叶变换分析结果对比表明,本文方法可以更加准确地跟踪到实际的转速.实际降速过程中轴承信号利用本文方法进行阶比分析,成功提取到轴承的故障特征频率.     

生物系统建模中参数估计的测量集选择——以信号转导通路模型研究为例(英文)

生物系统模型通常具有很高的维数,测量数据不完备、易受噪声污染,而且生物实验成本高,所以参数估计已经成为生物系统建模的挑战性问题之一.参数的精确估计取决于测量数据的数量和质量,因此,通过优化实验设计确定如何采集测量数据是非常重要的.针对动态系统的参数估计问题,尤其是生物反应系统,提出了一种确定富含信息的测量集选择方法,通过从设计的实验中获得测量数据,以最佳的统计质量估计系统的未知参数.该方法首先利用矩阵论的系统分析来确定估计参数所必需的测量状态的数目,再通过基于Fisher信息阵的优化实验设计决定每个测量状态的优先等级.最后,以信号转导通路模型为例,解释了该方法的优势和适用性.     

变转速齿轮箱振动信号监测的无键相时域同步平均方法

为了克服传统时域同步平均方法应用中需要键相信号及恒定转速的要求,提出了一种不需要键相信号的变转速齿轮箱振动信号时域同步平均方法.该方法通过振动信号时频域滤波及滤波信号的瞬时相位计算来估计齿轮箱的瞬时转速,通过时原始振动信号的等角度间隔重采样来消除转速变化的影响,并用重采样信号进行了时域同步平均.变转速齿轮箱实验台的实验数据分析表明,该方法可以准确地估计变转速齿轮箱的瞬时转速,从而消除了齿轮箱转速波动对振动信号的影响.重采样信号的时域同步平均结果为齿轮监测诊断提供了有效信息.     

结合交叠区异点统计和相关分析的免疫克隆特征选择方法

为了解决机械故障诊断中的特征选择问题,利用免疫克隆选择算法,提出了一种结合交叠区异点统计和相关性分析的免疫克隆特征选择方法,可有效地去除不相关特征和冗余特征.基于空间分布的交叠区异点,设计了交叠区异点统计的优化指标;基于J散度距离,设计了一种冗余特征的评估指标;基于免疫克隆选择算法,结合交叠区异点统计优化指标和冗余特征评估指标,提出了一种免疫克隆特征选择新算法.仿真和实际工程应用的结果表明:文中提出的方法比常用的特征选择方法更加有效,选出的特征分类精度更高,特征子集更小,更能满足故障诊断的需求.