利用置信规则库的数控机床伺服系统故障诊断

为了诊断数控机床伺服系统故障,针对数控机床伺服系统故障原因和征兆之间存在的复杂非线性关系,提出利用置信规则库(belief rule base,简称BRB)对伺服系统进行故障诊断.该方法能够利用各种类型的信息,建立输入和输出之间的非线性模型,通过优化模型对系统进行故障诊断.为了解决专家给定的初始BRB中参数不精确的问题,结合可以获得的伺服系统发生故障时的信息类型,基于数值观测值的优化学习模型对由专家给定的初始BRB系统中的参数进行训练,对数控铣床伺服系统中工作台的故障进行诊断.实验结果表明,利用该方法训练后的BRB系统能够准确反映系统的行为,可充分利用各种不确定信息,提高故障诊断精度.     

复杂系统模糊概率故障图模型研究

建立了一种描述复杂系统故障关联关系的模型，即模糊概率故障图模型。该模型利用图论理论和面向对象建模思想，将复杂系统故障关联关系抽象为一个由三元组描述的有向图，引入故障模糊状态和故障概率信息，体现了故障关系随系统或部件工作状态而变化的特性。给出了模糊概率故障图模型的对象类定义、层次分解方法及模型特性。通过模型在复杂机电设备系统故障诊断中的实际应用说明了它的适用性。     

基于人-车-路环境下汽车无级自动变速传动的智能控制

在分析人一车一路闭环系统各部分关系的基础上，研究驾驶员意图、道路行驶环境与汽车传动系统状态参数之间的内在联系，针对目前无级自动变速汽车只能单．纯反映汽车行驶状态的最佳燃油经济性和最佳动力性控制原则的局限性问题，建立基于驾驶员操纵推理和道路诊断的汽车无级自动变速智能控制策略，为开发智能化的无级自动变速汽车提供理论依据。     

旋转机械全息序列相似性匹配故障诊断方法

针对全息诊断分辨率低影响旋转机械故障诊断质量和自动化水平的问题,将时间序列相似性匹配的基本概念和方法引入故障诊断应用中,结合全息诊断信息融合分析旋转机械振动全貌的思想,定义了全息序列及其相似性度量模型,用类时间轴上的多维序列表征转子系统振动全貌,进而利用采用近似三角不等式与B+树结合剪枝策略的全息序列相似性匹配算法实现故障诊断.实验结果表明,该方法能够实现高质量的故障自动分类识别.     

基于本体的机电设备故障诊断知识表示方法研究

针对机电设备故障诊断领域知识表示不完备性和共享困难的问题,提出了一种基于本体的知识表示方法.首先对故障诊断系统知识结构进行了分析;其次完整的定义了本体概念、属性、关系、实例和规则,为知识表示提供了明确的形式化规格说明;基于上述分析和定义,并结合滚齿机故障诊断的知识结构,借助prot é g é工具构建了知识表示的计算机模型.研究结果表明该方法可有效的解决滚齿机故障知识表示困难的问题.     

故障Petri网的激发矩阵方法研究

为了解决故障建模中如何较好地描述故障状态变化过程的问题,定义了带有激发矩阵的故障Petri网,对库所、变迁、激发矩阵、理想激发矩阵以及激发时间作了有别于传统Petri网的定义;将系统故障解释为源库所故障或者变迁的激发功能故障;依据变迁及其外延的一般形式,给出了故障Petri网的激发矩阵分析方法,由此提出了一种故障诊断算法.以某电源系统为例,设计实验对所提出的故障诊断算法进行验证,结果表明算法能够有效、可靠地诊断出系统故障.     

基于模糊理论对地铁车辆制动系统故障诊断

地铁车辆的制动系统是一个复杂系统,制动系统出现故障时,由于造成制动系统故障的原因很多,所以很难快速排查到造成故障的原因,使排查制动系统故障的工作进展困难,从而影响地铁车辆的正常运行。针对地铁车辆制动系统故障排查难的问题,利用模糊关系方程的诊断方法查找制动系统故障问题的原因,通过模糊关系方程建立起故障原因与故障表现之间的模糊关系,建立相应的模糊诊断矩阵;并通过一个具体的制动系统故障案例,利用此诊断方法得出的故障原因与实际故障原因相符,证明该诊断方法可以应用到地铁车辆制动系统故障诊断。     

一种基于FMEA的故障网络图自动构建方法研究

针对复杂机电系统故障网络图(FG)模型构建问题,对失效模式和效果分析(FMEA)的方法进行了研究,对FMEA故障模式关联影响和逻辑关系进行了分析,对故障关联矩阵和其形式化表达之间的关系进行了归纳,提出了一种基于FMEA的从故障关联矩阵到FG模型的自动构建方法。利用大型空压机组进行了层次结构分解和故障模式影响的故障网络图的自动构建试验。研究结果表明:该方法能够有效提高FG构建的准确性和效率,可用于对复杂机电系统故障诊断建立准确的FG模型。     

基于BP神经网络的翻车机液压系统故障诊断

为了快速诊断出翻车机液压系统故障产生的位置以及故障原因,提出了一种基于BP神经网络算法的翻车机液压系统故障诊断方法,在此基础上提出了大型液压系统故障诊断分块建模的原则。利用某公司C型转子式翻车机故障数据样本建立了整体、分块故障诊断BP神经网络模型,对比实验数据分析表明,采用分块建模原则建立的BP神经网络故障诊断模型对翻车机液压系统故障具有较高识别精度,对提高翻车机液压系统状态监测与故障诊断能力有较大实用价值和工程意义。     

基于二级模糊综合评判的液压系统故障诊断方法

针对液压系统故障复杂且难以仅凭经验加以诊断的问题,该文结合故障症状与故障原因之间的模糊对应关系,应用模糊数学理论,提出了液压系统故障诊断的二级模糊综合评判方法,并以某液压系统为研究对象,建立了二级模糊综合评判的数学模型,根据判断结果最终确定了故障原因。结果表明,该方法准确、可靠,在液压系统故障诊断中具有较高的实用价值。     

双电机混联构型混动车辆的制动能量回收策略

选择了配备电控机械式自动变速箱（AMT）的双电机混合动力汽车（HEV）作为研究平台，该平台可以部分甚至完全解决AMT不连续传输造成的换挡过程中动力中断问题。建立了HEV系统的简化动力学模型；分析了AMT降挡的过程和优点，提出了基于规则的降挡策略；最后在MATLAB/Simulink环境中进行了仿真测试。结果表明，换挡策略比不换挡策略油耗率降低16.8%。     

基于MATLAB/Simulink的AMT换档液压缸动态特性研究

机械式自动变速箱(AMT)换档液压缸的动态特性直接影响AMT系统的换档动作和换档同步环的寿命。本文结合换档液压缸在AMT系统中的应用示例,在分析了换档液压缸的结构特点的基础上,推导并建立了换档液压缸的动态数学模型,然后通过MATLAB/Simulink的建模,仿真分析了换档液压缸的动态特性,为AMT系统的设计提供了依据。     

面向质量控制的制造系统可诊断性分析

针对目前以产品质量控制为目标的制造系统可诊断性和局部可诊断系统的诊断能力研究较少的现状,在构建制造系统状态空间模型的基础上,提出了一套新的制造系统可诊断性分析方法,推导出系统具有可诊断性的充分必要条件,对于局部可诊断系统,建立了可诊断能力评价指数。通过具体的装配实例,针对不同的系统配置, 验证了该分析方法和评价指数的有效性和可行性。该方法为制造系统的可诊断性度量、系统优化配置和在线故障诊断等提供了理论分析依据。     

电控自动变速器液压控制系统故障失效函数分析方法

针对电控自动变速器液压系统故障原因与症兆之间的复杂关系,通过对其液压系统合理地建模,建立系统失效故障树,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分析,最终用计算机编程建立故障源与故障征兆的联系。对电控自动变速器液压系统进行故障分析是系统可靠性分析的基础,对产品开发具有重要意义,同时为电控自动变速器故障诊断专家系统的开发提供支持。所述方法也适用于其它复杂电液控制系统的故障诊断。     

DEVELOPMENT OF THE ENERGY MANAGEMENT STRATEGY FOR PARALLEL HYBRID ELECTRIC URBAN BUSES

A novel parallel hybrid electrical urban bus （PHEUB） configuration consisting of an extra one-way clutch and an automatic mechanical transmission （AMT） is taken as the study subject. An energy management strategy combining a logic threshold approach and an instantaneous optimization algorithm is proposed for the investigated PHEUB. The objective of the energy management strategy is to achieve acceptable vehicle performance and drivability requirements while simultaneously maximizing the engine fuel consumption and maintaining the battery state of charge in its operation range at all times. Under the environment of Matlab/Simulink, a computer simulation model for the PHEUB is constructed by using the model building method combining theoretical analysis and bench test data. Simulation and experiment results for China Typical Bus Driving Schedule at Urban District （CTBDS_UD） are obtained, and the results indicate that the proposed control strategy not only controls the hybrid system efficiently but also improves the fuel economy significantly.     

基于行为的多代理故障诊断系统研究

提出了基于行为的多代理故障诊断方法,给出了系统的实现策略。与传统的人工智能方法不同,基于行为的人工智能方法采用了“自下而上”的推理方法,首先,对诊断对象的故障行为进行分解,然后,在多代理技术的基础上,动态构建故障诊断系统,对不同部件的故障行为分而治之,并且根据部件故障行为的不同特点采用各异的诊断方法,增强了诊断系统的稳定性,提高了系统的诊断精度。     

基于故障树模型的智能诊断的确定性推理

提出了一种基于故障树模型的诊断方法，并基于该方法实现了一个故障诊断系统，本文仅讨论确定性推理，对可能性推理将另文详述。首先提出一种基于故障树的层次诊断模型，给出了故障树的故障传播矩阵，并基于该矩阵提出了一种确定性推理方法，其次，提出了一种面向故障树的基于框架和广义规则的混合知识表示方法，最后在ＣＯＭＰＡＱ４８６微机上，ＷＩＮＤＯＷＳ环境下，用ＢＯＲＬＡＮＤＣ＋＋实现了该诊断系统，并通过对一个电路系     

电动型自动变速器AMT控制策略

通过电机驱动变速箱实现机械式自动变速,介绍一种电动型AMT的具体控制策略和结构。该AMT控制策略已用于实车的控制过程中,并取得了良好的效果。     

基于BP神经网络算法的柔性制造系统故障诊断

在分析和研究人工神经网络的前提下,将BP神经网络作为故障诊断的技术指导,以本校柔性制造系统中的电源管理模块故障诊断为实例,构建其智能诊断系统。通过3层BP神经网络,将输入端传感器收集到的特征量经中间层信息处理和输出层的进一步处理,使其达到网络性能目标,最终得到诊断数据。比较诊断数据与标准故障集的类型,获得准确的结果。结果表明:利用BP神经网络可以构建一个智能诊断系统,实现故障准确快速自动识别。     

48MW高炉鼓风机组群在线状态监测与故障诊断

48 MW高炉鼓风机组结构复杂 ,系统庞大 ,根据其已有的监测、控制系统的具体情况 ,利用 L ab Windows/CVI虚拟仪器开发平台 ,采用虚拟仪器技术 ,开发了具有远程监测诊断能力的 4 8MW高炉鼓风机组群在线状态监测与故障诊断系统。实现了 Bently振动监测系统、μXL 集散控制系统和 Windows NT计算机网络系统的多复杂异构系统的信息集成。采用分层分类诊断策略 ,提出了一种基于产生式规则、事例、模糊诊断、神经网络集成模式的多参数综合智能故障诊断方法 ,并与灰色理论的 GM(1,1)预测模型有机结合 ,进行故障预报。实际工程应用结果表明这一在线状态监测与故障诊断系统是行之有效的