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11.
具有完整性的控制系统设计方法 总被引:3,自引:0,他引:3
该文研究线性连续系统的容错控制问题,即设计反馈控制器,使闭环系统对可能的执行器失效具有完整性。该文利用代数方法,直接证明了期望的容错控制器的存在性,并导出了其解析表达式。最后,用数值例子说明这种方法的直接性与简单性。 相似文献
12.
断裂带中岩石的硅化现象,通常称之为硅化岩或硅化破碎带,即经动力变质作用的断层岩,通过微束技术对其观察,它们显示出下列特征:在扫描电镜(SEM)下,硅化物质表现为细脉状,而在偏光里微镜下则表现为浸染状;对硅化岩进行组构观察,可见压扁 S 面和剪切 S 面;在透射电镜(TEM)下,可进一步区别不同的位错现象;断裂带岩石的硅化现象是受组成岩石的化学元素的构造地球化学作用所制约的,包括动力分异和化学亲和作用,动热变质作用和退化变质作用,氧化和还原作用以及脱水和水解作用。 相似文献
13.
论述了用人工智能技术对模具故障进行诊断和确定对策的原理和方法。对模具在工作中常遇到的与模具制造、工艺条件及塑料材料有关的问题及相应对策进行了归纳整理,组成了模具诊断与维修知识库。收集了常用工程塑料的各种有关成型工艺条件和主要性能,建立了塑料材料数据库。采用正向推理控制策略搜索知识库,并将推理结果与理论计算结果进行对比校验,最后确定出模具工作中出现故障的原因,并输出相应的解决办法和建议. 相似文献
14.
15.
陈德士 《科技情报开发与经济》2007,17(28):289-290
介绍了杜儿坪矿68214工作面大断层,提出了通过大断层时采取的技术措施和打注高分子材料(马丽散N)的技术措施。 相似文献
16.
陈平 《浙江海洋学院学报(自然科学版)》2005,24(2):168-170
以红岩6-250ZCD柴油机故障为例,发现并分析了柴油机排气呈白色的特殊原因,有利于今后故障的快速确诊. 相似文献
17.
滚动轴承疲劳故障的在线监视和诊断技术 总被引:2,自引:0,他引:2
本文研究振动诊断方法在滚动轴承疲劳故障在线监视和诊断中的应用。 文中指出:通过在轴承寿命试验机上所作的大量试验发现,当轴承疲劳后,在作为其二次效应的振动信号中,除存在已为国内外学者指出并广为使用的“通过频率(又称冲击振动发生间隔频率)”和“高频冲击脉冲”两种信息特征外,还存在另一种位于中高频段的鲜为人知的重要信息特征——某“高频峰群”。 本文对该高频峰群的形成机理、影响因素及检测方法进行了初步研究,并利用这种新的信息特征研制了“以带通滤波器或以精化信息特征DDS模型谱分析法为主体的两种轴承疲劳故障在线监视和诊断装置。 相似文献
18.
针对具有执行器故障且状态方程和输出方程同时受到外部扰动影响的离散系统,研究了降维观测器设计方法和基于多胞体理论的区间估计方法,并在此基础上提出了基于区间估计的执行器故障检测方法。首先,通过适当的状态等价变换,将原系统分解成2个降维子系统,使得一个子系统可以直接解耦干扰。然后,在无执行器故障发生的前提下,基于对干扰解耦的子系统,提出了一种降维观测器设计方法,实现了原系统状态的渐近收敛估计。其次,针对具有干扰的子系统,设计了Luenberger型观测器,并结合多胞体理论,提出了一种对可测输出的区间估计方法。之后,基于可测输出的区间估计,提出了一种残差的构造方法,以此提出了一种执行器故障检测新方法。最后,给出了仿真设计和分析,验证了方法的有效性。 相似文献
19.
针对车辆横摆角速度传感器故障问题,提出一种基于观测器的故障估计策略.首先,考虑由于轮胎侧偏刚度特性造成的不确定性以及系统中存在非线性干扰等因素,建立车辆四轮转向系统数学模型.然后,设计基于观测器的传感器故障估计策略,利用李雅普诺夫函数和线性矩阵不等式方法求解观测器增益.最后,通过Carsim与Simulink联合仿真验证所设计的传感器故障诊断策略的有效性.结果表明:在传感器发生故障时,该诊断策略能够对系统状态以及传感器故障具有良好的估计效果,能够为车辆安全稳定系统提供关键信息,并且对于下一步的传感器故障容错控制提供技术支持. 相似文献
20.
深度学习近年来在故障诊断领域受到广泛应用,但基于深度学习的故障诊断模型缺乏工程上的物理解释性,难以保证其故障诊断结果的稳定性。以轴承为例,建立了以小波时频图像为故障诊断依据的卷积神经网络模型(convolutional neural network, CNN),提出了一种基于梯度加权类激活热力图(gradient-weighted class activation map, Grad-CAM)的网络模型鲁棒性分析方法,并利用美国凯斯西储大学(Case Western Reserve University, CWRU)轴承数据集进行验证。首先,将故障直径轴承数据以不同方式混合并训练大、小多个模型。其次,利用Grad-CAM方法,建立时频区域与故障模式之间的联系。最后,利用其他工况下的轴承故障数据,以及含噪数据进行测试,并根据结果结合模型最注重的时频区域进行分析。结果表明,基于深度学习的轴承故障诊断模型在参数较少时更加注重低频区域,并能使其具有更好的鲁棒性。 相似文献