旋转机械故障诊断的量子神经网络算法

针对故障模式之间存在交叉数据的诊断不确定问题，将多层激励函数的量子神经网络引入多传感器信息融合之中，提出一种基于量子神经网络的多传感器信息融合故障诊断算法。并将其应用到旋转机械故障诊断中，通过测试被诊断设备的振动速度和加速度信号，求出两传感器对各故障模式的故障隶属度，利用多层激励函数的量子神经网络进行信息融合，得到融合的各故障模式隶属度值，确定真正的故障模式，提高了故障诊断的准确率。     

传感器信息处理的人工神经网络方法的研究

本主要根据人工神经自身的特点，从理论上分析了其应用传感器信息处理的可行性，并就人工神经网络解决传感器信息融合和处理多传感器故障诊断等应用角度，探讨了人工神经网络的实际意义。     

CFB锅炉床温的容错测量与传感器故障诊断

床温测量对于循环流化床（CFB）锅炉至关重要，直接影响炉内脱硫和脱硝。针对循环流化床锅炉床层温度信号采用分布式测量的特点，基于多个床温传感器信号的冗余性和互补性，利用多传感器信息融合技术提出一种新的床温测量的综合方法。该方法依据有限的传感器资源，消除测量中的不确定性，剔除传感器故障信息，获得更准确、可靠的测量结果，达到容错测量的目的，对于床温信号的二次利用，如燃烧优化控制具有重要意义。提出一种传感器故障诊断方法，运用模糊数学原理，分析处理故障诊断中用到的模糊信息，建立了关于故障诊断的模糊关系矩阵。给出了某循环流化床锅炉床温实际测量值的容错测量综合结果，并对故障传感器进行了诊断，证实了该方法的有效性和可行性。     

新型PLC的故障诊断专家系统的研制

介绍了一种新型ＰＬＣ的故障诊断专家系统。它不需增加任何硬件，直接在ＰＬＣ内部开发故障诊断专家系统的软件，作为一个独立的模块与其他系统软件有机结合起来，构成控制与实时诊断一体化系统。因而既极大地简化了硬件，降低了成本，提高了系统的可靠性。又显著地提高了故障诊断的速度，准确性地效率。     

多传感器信息融合技术及其在旋转机械振动故障诊断中的应用

对多传感器信息融合技术作了简要介绍，并结合旋转机械振动故障诊断系统的要求与特点，探讨了信息融合技术用于故障诊断系统的基本层次结构。将信息融合的层次与故障诊断的功能相对应，提出了旋转机械振动故障诊断的信息融合模型，进而对旋转机械振动故障诊断系统中信息融合在不同层次上的实现方法进行了讨论。     

新书介绍

新书介绍大型旋转机械监测保护故障诊断系统（上下册）本资料以美国ＢＮ公司所生产的在线监测保护装置３３００系统为蓝本，兼容并蓄了丰富的现代传感器技术，监测器技术，振动分析技术与故障诊断技术于其中，编译出了本资料．本资料共分五篇，内容为：传感器原理及其应用...     

基于小波奇异熵和相关向量机的氢气传感器故障诊断

针对氢气传感器故障问题,提出了一种智能化的传感器故障诊断方法,可以对自身故障状态进行诊断和识别。提出了一种基于小波奇异熵(wavelet singular entropy,WSE)和相关向量机(relevance vector machine,RVM)原理的氢气传感器故障诊断方法,将小波变换和奇异熵两种分析思想相结合,提取信号的完备故障特征;利用小生境粒子群优化算法(niche particle swarm optimization,NPSO)对相关向量机的核参数进行优化,提高故障诊断的准确率。将提出的方法与其他成熟算法进行了比较,实验结果表明所提方法故障诊断识别率达到98%以上,解决了非线性、小样本条件下的传感器故障诊断问题,提高了传感器的可靠性。     

故障诊断技术

当今,故障诊断技术的发展趋势是传感器的精密化,多维化,诊断理论、诊断模型的多元化,诊断技术的智能化。随着人工智能技术的迅速发展,特别是知识工程、专家系统、模糊逻辑和神经网络在诊断领域中的进一步应用,故障诊断技术将得到更加深入与系统的研究。     

基于时间序列和专家系统的PH值传感器故障诊断的研究

结合PH值传感器在线故障诊断的研究,在分析传感器故障信号特征的基础上,提出了一种时间序列预报和专家系统相结合的故障诊断的新方法,采用时间序列的预报算法,对传感器的输出数据进行预处理,得到具有故障特征的有用信息,再通过专家系统的智能化推理,获得自控系统中传感器故障的最终决策,成功地解决了控制系统中故障信息互相关联带来的难题,同样为其他控制系统传感器的故障诊断提供了新的途径。     

基于凸优化理论的多传感器故障诊断技术

针对DS证据理论基本概率赋值函数难以获取、证据问要求相互独立等缺点,提出了利用凸优化理论来建立满足需要的多传感器故障诊断模型。本文首先分析了传感器故障诊断报告的形式,构造了多传感器故障融合的代价函数。通过分解代价函数,将多传感器故障诊断问题转换为凸优化问题。同时利用对数罚函数内点算法求解凸优化模型,该算法结构简单,计算量小,易于实现。理论分析和仿真结果表明,基于凸优化模型的多传感器故障诊断方法较之传统的DS证据方法具有更好的识别能力、更强的鲁棒性和更广的适用范围。     

基于知识的UPS故障诊断系统

分析了诊断领域知识的分类及表达，复杂系统的层次分解，诊断推理控制策略，节约覆盖集推理模型及其改进方法。在讨论了故障诊断系统的构成后，给出了４０ｋＶＡ ＵＰＳ故障诊断系统的构造方法，并实现了一个简单的基于知识的ＵＰＳ故障诊断系统。     

模糊专家系统在电力变压器在线故障诊断中的应用初探

在经故障诊断专家系统的实现遇到的瓶颈问题是：在线可获得的专家知识相对匮乏，以及专家知识的有效性。本文分析了在线可获得的原始特征数据，首次提出了利用在线获得的油气量和局放信号相结合来进行故障诊断，提高了诊断的精确性。利用油色谱进行故障分析需要很多的非定量的经验知识，利用模糊推理，很好的定量化了这些知识，在此之上，构造了一个全新的变压器在线故障诊断专家系统。     

汽轮机振动故障诊断知识信息服务系统

汽轮机组故障诊断推理过程大多在信息不完备的情况下进行，需要解决规则不确定性、推理不确定性及规则参数获取等问题。针对上述问题，依据故障诊断规则的充分性、必要性属性提出了基于双参数的加权推理方法。汽轮机组故障诊断的专家经验知识是故障诊断工作的重要保障，知识信息服务系统的研究是开发故障诊断专家系统的基础。文中设计并实现了结合数据库技术、网络技术的知识信息服务系统，实际工程应用表明,该系统具有广阔的应用前景。     

基于SVM的多传感器信息融合故障诊断

本文简述了一种基于支持向量机的多传感器信息融合的方法,并构造了其数学模型。利用轴流柱塞泵的常见故障预测,对数学模型进行验证,实验数据显示基于SVM的多传感器信息融合故障诊断方法,要比单一传感器故障诊断有更高的准确性。     

PLC信号分析CNC机床维护中的运用

本文介绍了ＣＮＣ数控机床中几种典型的ＰＬＣ的输入／输出信号分析解决故 障的方法,并通过用三个对应于不同类型ＰＬＣ的故障诊断的实例,阐述了 ＰＬＣ信号分析在ＣＮＣ机床故障诊断中的运用。     

基于灰色预测模型的传感器的故障诊断方法

本文叙述了灰色动态预测模型的建模原理并将其引入传感器故障诊断领域,对基于灰色预测模型的传感器的故障诊断方法进行了研究,并以工程实例的数据说明其应用前景和价值。     

PLC信号分析在CNC机床维护中的运用

本文介绍了ＣＮＣ数控机床中几种典型的ＰＬＣ的输入／输出信号分析解决故障的方法,并通过用三个对应于不同类型ＰＬＣ的故障诊断的实例,阐述了ＰＬＣ信号分析在ＣＮＣ机床故障诊断中的运用。     

电力物联网气敏传感器技术在变压器故障诊断中的应用

针对传感器技术特别是气敏传感器在变压器油色谱监测中起到的监测及故障诊断作用,论述了电力设备物联网传感器技术在电力设备在线监测中的应用,首先分析了电力设备在线监测的必然趋势,然后从传感器技术、气敏传感器、变压器油色谱装置、气体分析法,这些方面详细论述气敏传感器技术在变压器油色谱监测中起到的监测及故障诊断作用。     

应变式多维力传感器的故障诊断方法与实现

针对应变式多维力传感器在应用中往往出现测量电路的短路、断路、虚短、虚断等故障问题,提出基于恒流激励与矩阵扫测的故障诊断方法。针对短路故障,提出采用恒流扫测传感器输出引线与传感器基体之间以及传感器的两两输出引线之间阻值的方法来进行故障诊断;针对断路故障,对传感器各通道进行独立诊断,给出了恒流矩阵扫测方式,建立了断路故障查询表,以根据扫测结果采用查表法进行故障诊断;针对虚短、虚断故障,采取多次循环扫测、根据故障出现次数来辨别判断。据此,以MSP430F5529单片机为核心研制了低功耗电池供电式应变多维力传感器故障诊断系统,适用于多至8个通道的多维力传感器。测试结果表明,所研制的故障诊断系统针对简单故障或较为复杂的故障情况均可通过一次自动诊断或自动诊断与人工排查相结合的多次诊断方式来正确地判断出故障类型和位置,且8通道故障诊断耗时仅需约13 s,从而能够大幅缩短应变式多维力传感器的故障排查时间,提高传感器维护效率。     

过热器故障诊断专家系统的模糊知识处理

通过对过热器故障诊断过程的不确定性和模糊性的研究，论述了过热器故障诊断专家系统中的模糊知识的表达和处理问题，提出了一种不确定性知识的表达方法，并给出相应的推理模型。图２参７