基于信息熵的设备电气故障诊断复杂性评价

依据信息论,使用信息熵的方法探讨了设备电气故障诊断复杂性的评价方法。首先介绍了信息熵评价复杂性的相关理论,给出了设备电气故障诊断整体复杂性评价指标以及指标的计算过程。然后以某PLC的故障诊断为例,探讨了设备电器故障判断层次结构。以此为基础,构建了设备电器故障诊断复杂性评价指标体系,给出了该PLC故障诊断复杂性评价域。在明确因果链的基础上,利用信息熵方法对该PLC故障诊断的复杂性进行了评价。     

基于RBF与BP神经网络的建筑电气系统故障诊断比较研究

建筑电气系统的故障自诊断一直是国内外故障诊断领域的空白,其主要原因是建筑电气系统庞大、复杂,子系统多,难于建立数学模型.利用神经网络不依赖模型和收敛速度快的优势和特性,可以很好地解决该问题.由于神经网络在建筑电气故障领域的基础研究和应用非常少,通过对经典的RBF和PB神经网络故障诊断方法进行对比研究,为后续研究打下基础.通过利用建筑电气系统试验平台的数据进行实验,结果表明在两种神经网络未经优化的情况下,RBF网络在建筑电气故障诊断的应用上要优于BP网络.基于RBF网络的建筑电气故障诊断方法在工程上将有广阔的应用前景.     

反坦克导弹控制设备故障诊断系统

故障诊断系统可以分析、判断故障发生的原因和部位，使维修人员快速诊断和排除故障；反坦克导弹控制设备故障诊断专家系统，采用单片机对控制设备的电气参数进行检测，对测量结果进行处理，再由计算机专家系统进行比较、分析，作出故障判断，显示故障信息和发生的部位，提示排除的方法；论述了故障诊断系统的设计与实现；试用表明：该系统检测故障定位准确，性能可靠，操作简便、实用。     

6502电气集中故障处理时间的缩短方法

6502电气集中是我国目前应用最普遍的一种继电式电气集中联锁.6502电气集中具有电路定型化程度高,逻辑性强,操纵方法简便灵活、不易出错,给修,施工比较方便,符合故障--安全原则,易与区间闭塞设备及其他信号设备结合等优点;又是调度集中和调度监督的基础设备.因此,在我国铁路得到了广泛应用.但是,6502电气集中一旦设备发生故障将对铁路运输产生直接影响.因此,设备故障后要积极进行应急处理和组织修复.力求做到:迅速判断故障范围,处理措施得当,查找方法正确.     

基于小波和贝叶斯网络的智能建筑供配电系统故障诊断研究

为提高智能建筑供配电系统故障诊断效率和精准度,提出了一种基于贝叶斯网络与小波变换的故障诊断方法。首先,从理论上对智能建筑供配电网络拓扑结构进行详细分析,然后利用小波变换原理对故障信息中的开关量和电气量进行筛选重组,最后运用贝叶斯网络对筛选重组后的故障信息进行建模分析,得出故障诊断结果。具体介绍了故障信息中电气量和开关量提取过程,针对现有智能建筑供配电系统的故障特点,给出了相应恢复策略,以IEEE⁃39多节点复杂电力故障系统为例进行仿真研究。结果表明,所提方法的故障诊断结果快速性和准确性更高。研究成果对智能建筑供配电网络的故障诊断研究工作具有重要参考价值。     

智能故障诊断粗糙灰色组合模型

在故障诊断过程中,首先利用粗糙集原理对设备特征参数进行约简,去除冗余参数,再利用粗糙集理论定量确定各特征参数的重要程度;根据约简的特征参数和各参数的重要程度,利用灰色关联度分析的方法确定各种标准故障状态与目前设备状态的关联度,从而找到设备的故障之处.实例验证表明:在设备的故障诊断中将灰色系统理论和粗糙集理论结合是一种行之有效的方法,为智能故障诊断提供了理论基础.     

一种融合电气量和开关量的电网Petri网故障诊断方法

对故障元件进行快速、准确地诊断,是实现电网在线调控运行的重要前提之一.基于Petri网的电网故障诊断方法因其建模清晰、逻辑缜密,得到了研究人员的广泛关注.但目前的方法大多针对开关量分析,对电气量的关注度相对较少,而电气量在准确性、容错性等方面比开关量都更具优势.基于此,提出了一种计及电气量和开关量的电网Petri网故障...     

基于BP网的异步电机故障诊断方法

在对异步电机三类典型故障机理的分析基础之上,提出了基于ＢＰ网的诊断方法,建立了适宜于异步电机故障诊断的网络模型和电气故障模板,开发出基于ＢＰ网的电机故障诊断软件．     

轧机主传动齿轮箱振动原因分析与判断

某型钢万能轧机齿轮箱是生产线的关键设备,在一次设备正常巡检时发现该轧机主传动齿轮箱振动异常.为查找齿轮箱振动的原因,利用现代振动测试手段对齿轮箱的轴承座的振动进行测量.在测试的基础上,利用故障排除法诊断出齿轮箱故障是由于齿轮箱之外其他故障引起.本齿轮箱振动故障诊断拓展了齿轮箱故障诊断方法,对其他齿轮箱振动故障诊断有所启发.     

基于电气信号的异步电机故障识别

为了提高异步电机故障诊断的可靠性,防止故障错报与漏报,以定子电流分析方法为理论基础,采取同时采集异步电机定子电流与电压信号的电机电气信号分析方法,分析异步电机电气、机械故障,并通过神经网络对复杂的电流和电压信号进行故障模式识别.模拟异步电机绕组匝间短路和断条故障进行实验,实验结果与实际基本符合.利用电气信号分析电机故障,可以区分电机电气故障和机械故障,为诊断结论提供了更加可靠的依据,与神经网络结合,利于故障模式的智能识别.     

铝电解故障诊断研究现状及发展趋势

铝电解槽是一个多变量、非线性、大滞后、时变的复杂系统。由于铝电解过程中受强电场、强热场、强磁场影响，所以，故障发生频繁，对铝电解过程造成重大影响。本文综述了铝电解过程国内外故障诊断研究现状及发展趋势，对进一步深入研究故障诊断具有重要意义。     

设备故障基于图论的层次诊断模型研究

提出了一种基于图论方法的设备故障诊断模型，可以克服通常产生式系统知识获取的困难以及一般基于模型系统过分依赖于定性描述的不足。文中详细讨论了基于图论的设备建模方法和层次分解技术，借助于矩阵分析技术，提出了具体的诊断算法．     

基于案例推理的电力设备多故障诊断方法

在分析多故障模式特点的基础上,建立了面向多故障的案例知识库,并提出了一种基于二次检索策略的电力设备多故障诊断方法.采用基于权重隶属度的候选案例生成方法对案例库进行初步检索,有效地减少了候选案例的数量.通过灰色关联分析对案例相似度进行计算,获得最有可能发生的故障案例,避免了多故障组合爆炸所带来的大计算量问题.最后通过实例对所提出的方法进行了说明.     

复杂电子装备故障诊断建模方法研究

针对复杂电子系统功能层次较明显的特点，结合多信号模型和相关矩阵的策略，提出了一种用于复杂电子装备的相关建模方法，该方法可高效灵活地构建复杂电子装备的故障诊断模型，能有效实现故障诊断率和故障隔离率，并在某微机系统测试中得到验证。该方法建模简单，诊断速度快，能适应复杂电子系统的故障诊断。     

吊舱环控系统的多级流模型故障诊断技术研究

针对电子设备吊舱环控系统设备间故障耦合的问题,研究了基于多级流模型的故障诊断技术,建立了吊舱环控系统的多级流模型,分析了基子该模型酌故障诊断算法和诊断过程,开发了吊舱环控故障诊断系统,结合故障实例,对诊断技术进行了验证．研究结果表明：多级流模型的图形化建模方法,简单的诊断逻辑,使得它具有诊断结果明了和诊断效率高的优点,基于MFM的故障诊断技术能高效地对吊舱环控系统进行故障诊断．     

Petri网理论在变电站故障诊断中的应用

为提高变电站故障诊断的效率,本文以Petri网络模型中的库所表示变压器、开关、继电器等电力设备,以Petri网络模型中的变迁表示开关、继电保护等的动作情况,对应实际生产中的具体设备,整个诊断过程通过矩阵运算实现,使得诊断结果更有针对性,实际运算速度更快,诊断正确率有所提高,从而对故障信号具有更强的识别能力。     

基于贝叶斯网络的真空树脂灌注机故障诊断

本文将贝叶斯网络技术应用于真空树脂灌注机的故障诊断,建立了故障诊断基本结构,并通过实验验证了该方法的可行性.本方法可广泛应用于往复工作设备的故障诊断工作.     

基于改进PSO-BP混合算法的电力变压器故障诊断

采用粒子群算法和反向传播神经网络建立一种新型变压器故障诊断网络模型,设计故障诊断方法.仿真分析结果表明：基于该网络模型的诊断方法与传统的三比值法相比较,具有较好的故障识别与分类能力,显著提高了诊断准确率,将在电力设备故障诊断中有良好应用前景.     

基于小波变换的水轮机组故障诊断的研究

对传统傅立叶分析技术在水轮机组振动故障诊断的故障特征提取的应用进行深入研究的基础上,针对使用该方法提取的频率信息精度不够的问题,提出了一种运用小波分析技术对水轮机组振动信号进行故障诊断的方法.采用Mallat算法并运用设定阈值的方法对采集到的裂纹转子的振动信号进行去噪,然后运用Trous算法对滤波后的振动信号的突变信号特征进行提取.结果表明本方法对水轮机组的振动信号故障诊断具有很好的准确性,为水轮机组故障识别提供了一种方法.     

机械装备磨损金属元素光谱油料分析故障诊断研究

通过光谱油料分析，研究了机械装备磨损金属元素界限值的制定方法．为了识别故障有无、故障部位、故障类型和故障程度，应用数学诊断原理，研究了判别分析法、模糊聚类法和灰色模型预测法．文中以ＮＤＳ柴油机为应用对象，简要介绍了作者开发的ＯＡＦＩＢ故障诊断专家系统．