一种集成传感器故障诊断方法

针对传感器故障，提出了一种基于小波奇异性捡测和修正的Bayes算法(MB)的集成故障诊断方法，用RBF神经网络建立传感器故障模型，对系统的状态进行在线估计，进而得到残差，然后对残差进行小波分析，再用修正的Bayes算法进行传感器故障的在线检测、分离和估计对连续搅拌釜式反应器(CSTR)的仿真结果表明，该集成故障诊断方法能够对传感器故障进行快速准确的分离和估计，克服了传统小波分析方法大尺度下存在时延的缺点，并对传感器故障具有容错性。     

基于改进BP神经网络的传感器集成故障诊断

针对传感器故障，提出了一种基于改进的BP神经网络的集成故障诊断方法。在测量回路中引入“等价偏差”向量，用改进的BP网络建立传感器故障模型，对系统的状态和故障参数进行在线估计，然后将故障参数与修正的Bayes分类算法（MB算法）相结合．进行传感器故障在线检测、分离和估计。对连续搅拌釜式反应器（CSTR）的仿真结果表明，该集成故障诊断方法能够对多重传感器故障进行快速准确的分离和估计，并对传感器故障具有容错性。     

相位差结合小波包的无人直升机故障诊断

针对低成本的微小型无人直升机（MUH）传感器性能不稳定,容易出现故障的缺陷,提出了一种基于相位差和小波包分析相结合的故障诊断方法。根据MUH传感器输出信号的特点,建立了基于相位差的故障诊断模型,利用相关分析法估计相位差进行故障检测,采用小波阈值法对采样信号进行预处理,以提高相位差的估计精度,运用小波包分析进行故障分离。结合实验数据进行仿真,结果表明该方法是一种行之有效的MUH传感器故障诊断方法,已成功应用在某微小型无人直升机的飞行实验中。     

基于Kullback-Leibler距离的闭环系统传感器微小故障诊断

在闭环控制系统中,当故障幅值较小时,由故障带来的影响会被控制量所掩盖.因此,闭环系统中的微小故障诊断实现更为复杂.本文针对闭环系统中的传感器故障,提出了基于Kullback-Leibler(KL)距离的微小故障在线检测与估计方法.本文首先介绍了KL距离的定义及其在多变量故障检测中的应用,然后提出了结合KL距离与快速移动窗口主成分分析(MWPCA)的在线微小故障检测与估计模型.在高斯分布的假设下,利用系统输入输出残差构造MWPCA的数据矩阵,然后通过在线更新数据矩阵主成分的均值与方差实现KL距离的在线更新,最终实现闭环系统中传感器的在线故障检测与估计.仿真实验表明,该方法能有效实现具有低故障—噪声比(FNR)特性的微小故障诊断.     

基于广义回归神经网络的传感器故障诊断研究

针对诊断传感器偏置故障与漂移故障的难点问题,提出了一种基于广义回归神经网络(GRNN)的传感器故障诊断方法。该方法充分利用控制系统闭环回路测控信息,建立一组多输入单输出GRNN观测器,通过将观测器输出与传感器实际输出相比较获取残差序列,获得基于残差序列的传感器偏置故障和漂移故障的辨识策略,实现控制系统传感器故障在线诊断。仿真结果表明:该方法可以快速准确地检测和分离传感器故障,辨识传感器故障类型、故障大小以及故障发生的时间。     

基于STF的非线性系统故障诊断与容错控制

本文介绍了一种基于强跟踪滤波器(strong tracking filter-STF)理论的故障观测器,并将其与基于状态估计值的自适应PID控制和修正的Bayes分类算法(modified Bayes algorithm-MB算法)相结合,实现了一类非线性时变系统状态与参数的无偏估计,从而得到一种闭环非线性系统元部件故障的检测与诊断方法,并实现了系统的容错控制.仿真实例验证了该方法是一种很有效的在线故障检测与诊断方法.     

SVR结合小波变换的SUH传感器故障诊断

针对微小型无人直升机故障多、采样难且精确建模难度大的特点,将回归型支持向量机（SVR）引入到微小型无人直升机机载传感器的故障诊断中,提出了一种将SVR与离散小波变换（DWT）相结合的微小型无人直升机传感器故障检测与分离方法。利用回归型支持向量机（SVR）具有自学习和非线性映射能力强的特点,建立基于SVR的残差生成器并利用残差检测故障。在此基础上,利用小波变换实现对故障的隔离与定位。实验结果表明,将SVR与DWT相结合进行微小型无人直升机机载传感器的故障诊断是行之有效的。     

铁路货车轴承在线故障诊断智能系统研究

为满足铁路重载货运车辆对运行设备故障预测的需求,本文设计了一种基于轴承状态监控的智能在线监测系统。为有利于检测轴承的早期故障,选用抗干扰和灵敏度都较强的声发射(AE)信号,用ARM微处理器对信号进行处理,利用基于无线传感器网络的无线信息传输网络体系进行数据传输,用小波包分解与支持向量机算法实现故障诊断与预测。文章针对铁路货车滚动轴承故障的实际情况,将支持向量机(SVM)方法引入货车轴承的智能故障诊断中,实现了轴承的在线智能诊断。     

基于RBF网络的模拟移动床PH传感器故障诊断

为了提高模拟移动床控制系统PH传感器的可靠性,提出了一种基于两级RBF神经网络的故障诊断方法。该方法首先利用径向基(RBF)神经网络对传感器的输出序列建立预测模型,通过计算预测输出和实际输出的残差来检测故障的发生,然后对包含故障的残差信号利用小波变换进行特征提取,最后利用RBF诊断网络实现故障诊断。通过把这种方法应用到实际诊断测试中,可达到较准确的诊断结果。     

基于RBF网络的模拟移动床PH传感器故障诊断

为了提高模拟移动床控制系统PH传感器的可靠性,提出了一种基于两级RBF神经网络的故障诊断方法.该方法首先利用径向基(RBF)神经网络对传感器的输出序列建立预测模型,通过计算预测输出和实际输出的残差来检测故障的发生,然后时包含故障的残差信号利用小波变换进行特征提取,最后利用RBF诊断网络实现故障诊断.通过把这种方法应用到实际诊断测试中,可达到较准确的诊断结果.