基于改进Transformer的复合故障解耦诊断方法

大多复合故障诊断方法视复合故障为一种新的单一故障类型，忽视了内部单一故障的相互作用、故障分析粒度含糊和解释性差.为了解决复合故障难解耦的问题，针对工业环境中复合故障数据极少的情况，提出一种基于改进Transformer的复合故障解耦诊断方法.诊断流程分为预处理、特征提取和故障解耦3个步骤.故障解耦引入Transformer的解码器，利用交叉注意力机制使得每个单一故障标签可以在提取的特征层中，自适应地关注到与故障特征相对应的判别特征区域，进一步预测每个单一故障标签的输出概率以实现复合故障解耦.设计多组复合故障试验与业界先进算法进行对比，以验证方法的有效性.结果表明，所提方法在少量单一故障训练样本和极少量复合故障训练样本情况下，有较高的诊断准确度.当训练集中复合故障样本数仅为5时，复合故障诊断准确度达到88.29%，与其他方法比较更具有显著优势.     

模拟电路故障诊断中的故障分离

本文对模拟电路故障诊断中的故障分离和故障字典编制进行了一些探讨，提出了用故障编码进行故障分离和编制故障字典的方法．该法测试后不需任何计算，直接通过查字典就可对故障作出判断．可以有效地节省计算时间和减少测试点．本文给出了建立故障编码和故障字典的方法．     

模糊神经网络技术在铝电解故障诊断中的应用

目的为了提高生产效率、降低成本、安全生产，通过对铝电解故障进行有效的检测和预报，减少铝电解过程中阳极效应、热槽、冷槽故障的发生．方法通过对铝电解故障发生机理和故障发生时相关特征量变化趋势的分析，基于模糊逻辑理论。建立了多级模糊故障检测模型，采用BP神经网络建立了故障分类模型，实现对铝电解故障的检测和预报．结果降低了模糊系统的维度，减少了规则数量，采用多级模糊与神经网络相结合的故障诊断预报的方法，提前了预报时间，提高了预报准确率．结论铝电解模糊神经网络故障诊断方法，有效地降低铝电解的故障发生率，降低了能耗，提高了铝的产量和质量，具有良好的应用前景．     

GSM技术在配电网故障自动隔离及恢复系统的应用

为了使配电网故障的隔离和恢复的通讯更加可靠、迅速、经济，设计了一种基于GSM通讯技术，借助移动通讯系统短信业务和数据业务，实现配电网故障的自动隔离与恢复的系统。该系统通过MCU采集数据，判断故障位置与故障类型，经GSM通讯模块上传主站，主站统筹全局，实现故障段的切除，非故障区的供电。阐述了系统的工作原理、硬件结构、通讯协议和软件流程。现场的实际运行情况证明数据上报通讯准确率为100％，多次模拟线路故障，根据故障点的不同，一般在2～3min内系统都能可靠的隔离故障，恢复系统。     

可编程序逻辑阵列的易测试设计方案

本文提出的可编程序逻辑阵列易测试设计方案，基本不需增加额外控制电路，而是充分利用ＰＬＡ本身固有的可编程特点来达到简化测试的目的。只增加一条方式选择控制线以区分正常操作和测试方式。所有上升下降延迟故障、固定故障、桥接故障和丢失多余交叉故障全部可以检测。逻辑故障和延迟故障既可以同时检测，也可以分别单独检测，并且对延迟故障和交叉故障具有定位功能。故障检测和诊断十分方便。     

暂态电流保护选择性的研究(Ⅰ)--故障暂态过程分析

针对保护出口处发生金属性或小电阻短路故障时，暂态电流保护完全失去选择性的严重缺陷，利用时域分析方法，进行了详细的故障暂态分析和仿真研究。研究结果表明，线路出口故障时暂态电流保护完全失去选择性的根本原因是，在给定的采样频率的限制下，难以捕捉到过渡过程中极其短暂的母线分布电容中的暂态电流，从而故障线路与非故障线路暂态电流波形的奇异性相近，根据故障线路和非故障线路的暂态保护判据计算结果不能正确识别故障线路。     

铁路10 kV自闭/贯通线路故障行波特征分析

10 kV铁路自闭/贯通线路多采用中性点非有效接地方式，供电臂长、沿线环境恶劣，故障（特别是小电流接地故障）频繁发生、故障位置不易查找.为了解决自闭/贯通线路故障自动定位问题，分析了自闭/贯通线路电气结构的特殊性，以行波理论为基础研究了接地故障和相间短路故障产生的暂态电压、电流行波特征，发现接地故障和相间短路故障都存在参数比较稳定的行波线模分量.详细分析了行波在不同结构线路末端的反射规律以及行波在不同线路结构中的传播规律，分析结果为行波测距原理应用到自闭/贯通线路故障定位的研究提供了理论基础.     

大型回转机械故障的神经网络分类器

建立故障类型的自动识别系统是机械设备诊断学的发展方向。神经网络理论的兴起和发展为故障类型的自动识别开辟了一条崭新的道路。神经网络通过对故障样本的学习后，对未知故障的样本具有较高的正确识别率。从神经网络对故障的识别检验结果中发现，神经网络对单一故障的分类与对组合故障的分类效果相差较大。本文分析了产生这一现象的原因，并利用组合网络来克服单一网络对组合故障分类精度不够高的缺陷，取得了令人满意的结果。     

铁路10kV自闭／贯通线路故障行波特征分析

10kV铁路自闭，贯通线路多采用中性点非有效接地方式，供电臂长、沿线环境恶劣，故障（特别是小电流接地故障）频繁发生、故障位置不易查找，为了解决自闭，贯通线路故障自动定位问题，分析了自闭，贯通线路电气结构的特殊性，以行波理论为基础研究了接地故障和相间短路故障产生的暂态电压、电流行波特征，发现接地故障和相间短路故障都存在参数比较稳定的行波线模分量．详细分析了行波在不同结构线路末端的反射规律以及行波在不同线路结构中的传播规律，分析结果为行波测距原理应用到自闭，贯通线路故障定位的研究提供了理论基础。     

板级SRAM的内建自测试（BIST）设计

板级SRAM的内建自测试的设计，是为了确保板级SRAM的可靠性。考虑到板级SRAM各种故障模型，选择使用March C-SOF算法，其对呆滞故障、跳变故障、开路故障、地址译码器故障和字节间组合故障有100％的故障覆盖率，优化面向“字节”的March C-SOF算法和扩展延时元素后，算法可对SRAM进行字节内组合故障和数据维持力故障测试。同时在只增加少量成本的情况下，使用FPGA构成存储器的BIST控制器，可以满足SRAM的可测性的要求。     

树型配电网相间短路的验证法故障诊断

根据分布参数电路理论，先对树型配电网的某一分支建立其短路故障诊断方程，对于树型配电网则采用故障检测信号由起端逐段传递、短路点逐段搜索和可端口电压有效值验证方法，一并完成树型配电网相间短路的分支识别和短路点定距，此方法的特点是将故障的分支识别和短路点定距溶为一体，大量故障诊断的计算机模拟和于仿真线上的实验表明，该方法有效。     

模糊关系方程在故障诊断中的应用分析

用求解模糊关系方程的方法,实现专家系统的推理过程,并将其应用到一个实际的变压器故障诊断专家系统中．经电力变压器故障实例验证,该系统诊断结果与实际发生的故障完全吻合,证实了采用这种方法以实现专家系统推理的可行性和有效性．结合专家系统的诊断结果,对这种方法做了进一步的理论分析,同时指出,在采用该方法时,合理确定描述故障原因与故障现象之间因果关系的模糊关系矩阵,是保证故障诊断正确性的重要前提．     

摆动活齿传动系统的模糊故障树分析

给出了摆动活齿传动系统的功能方框图,建立了摆动活齿传动系统的故障树,以模糊数来表示活齿传动系统故障中各事件发生的概率,提出了活齿传动系统的模糊故障树分析方法,并给出了应用实例。其原理和方法也适用于其它各种活齿传动系统的模糊故障树分析。     

非线性转子系统稳态响应特性研究

用非线性动力学现代理论对具有非线性刚度的转子系统作进一步研究．建立非线性转子系统运动方程，利用多尺度法求得频率响应方程．分析系统不同参数对振动响应曲线的影响，实验结果发现非线性振动曲线所特有的拐弯、跳跃和滞后等现象，为转子系统的故障诊断机理研究打下一定基础。     

旋转机械轴系不对中故障分析

分析了旋转机械轴不对中的原因,建立了该故障的动力学模型,并用数值分析方法进行理论分析,得出了不对中故障振动特性,通过具体实例验证了不对中故障的振动特性。     

一种滚动轴承故障的诊断方法

针对滚动轴承的故障特点,提出了一种小波包分析、粗糙集理论和神经网络相结合的轴承诊断方法.利用小波包变换对信号进行适当层次的小波包分解,对信号的频带进行精细的分割,以各个频带信号能量的分布情况作为故障特征量,形成故障诊断决策表;接着根据粗糙集理论进行处理得到更为简明的最优诊断规则;然后根据约简结果,建立了神经网络故障诊断系统;最后以诊断实例验证了该方法的有效性和可行性.     

基于频谱图的故障诊断系统

采用频谱法对TRT中回转机械故障信号进行能量分析,提取出反映TRT运行状态的功率谱的特征向量和主要故障特征表,设计了监测和诊断软件的故障诊断模块。结果表明:利用故障信号的特征向量与故障特征表,通过相似性原理进行故障诊断是有效的。     

电力系统故障仿真程序中的暂态计算方法

提出了电力系统故障仿真程序的计算方法。该方法采用电力系统元件的离散化模型和节点分析方法形成系统的网络方程，应用零口器和非口器的处理方法修改网络方程，在每个离散时间步解方程获得系统的母线电压值和出线电流值。该电力系统故障仿真软件已成功地用于就地差别式切机装置测试仪中，计算精度满足工程要求。     

简单不对称故障修改节点电流源的快速计算方法

利用电路网络分析的理论,在进行电力系统故障分析计算中采用修了点电流源的计算方法,对电力系统进行故障的数值计算,从理论上论述了短路与断相故障的综合算法,较传统修改节点阻抗矩阵的方法不但简洁清晰,而且快速准确。     

灰关联分析在歼击机操纵面故障识别中的应用

为了提高歼击机操纵面的故障识别能力,探讨了基于关联分析的故障识别理论.首先介绍了运用灰色关联度分析法进行故障识别的原理、步骤和方法,描述了识别的具体实现过程,并根据歼击机操纵面的常见故障,运用灰色关联识别方法进行分析,最后用某歼击机的实例比较了该方法与神经网络方法的识别结果.方法分析与仿真结果表明,将灰色关联度分析法引入操纵面故障识别中是可行的,并具有简单、计算量小、识别结果可靠等特点.