一种基于贝叶斯分类原理的动态系统故障检测与诊断方法

基于贝叶斯分类原理提出一种能够同时检测与诊断动态系统的过程故障和传感器故障的新方法。给出的算法是递推形式的。仿真结果表明具有灵敏度高和响应速度快等优点。     

大数据环境下的网格动态故障检测研究

研究大数据环境下网格动态故障检测的方法。大数据来源范围广博,数据类型极复杂;数据的广泛性,资源的高度异构和不同地理上的分布,使网格故障发生成为影响系统应用的主要问题。目前网格故障检测方式,不能满足网格动态故障检测需要。利用"灰色预测理论"的算法,依据动态心跳的原理,设计动态故障检测架构,给出了预测模型;提出了网格动态故障检测方法。实验结果证实是有效的和准确的,提出的动态故障检测算法优于静态故障检测算法,解决了大数据环境下网格动态故障检测问题。     

动态系统的故障检测与容错控制

本文详尽地论述了各种容错控制方法,讨论了动态系统的各种故障检测技术及系统重构技术。     

一种基于神经网络在线逼近器的非线性鲁棒故障诊断方法

针对一类不确定非线性动态系统，提出了一种基于神经网络在线逼近结构的鲁棒故障 检测方法．该方法通过构造神经网络通过在线逼近结构学习非线性故障特性来监测动态系统 的反常行为,当故障发生时，在线估计器可逼近各种可能的未知故障，然后对其进行诊断和 适应．神经网络权重的在线学习律没有持续激励的要求，并采用Lyapunov稳定性理论保证了 闭环误差系统一致最终有界稳定．     

基于DSP的滚动轴承实时故障诊断系统设计

针对在线式设备故障诊断系统因其昂贵的造价、安装和维护的不便而不适用于中小型设备故障检测与诊断的特点.设计了一种基于TMS320C6713的滚动轴承实时智能故障检测系统.以满足实时诊断、智能诊断、设备便携等方面的要求.详细介绍了系统软硬件设计的原理和方法,实现了硬件共振解调技术的应用.研究结果表明,该系统能够方便的应用到工程中去.     

自动控制系统故障的智能化检测诊断

提出了两个自控系统智能化故障检测的诊断方法,即自检(系统)智能化故障检测诊断分析系统和自控系统故障检测诊断专家系统。这两种方法,由于和控制系统可靠性的理论与工程技术相结合,不仅进一步推动故障检测诊断技术的应用,而且促进了人工智能专家系统的研究和发展。     

复杂动态系统的实际非完全失效故障的可诊断性评估

针对缺乏有效的非完全失效故障（Loss of effect,LOE）可诊断性量化分析方法的现状,本文提出了一种基于距离相似度的系统非完全失效故障的实际可诊断性评价方法.通过将状态空间描述的动态系统转换为时间堆栈动态模型,使故障的可诊断性评估分析问题转化为多元分布的相似度问题.给出系统非完全失效故障可检测性与可隔离性的相关定义,并对故障的可诊断性进行量化.通过求取最小二乘解计算最小巴氏距离,增大了算法适用范围.最后,通过仿真实例验证评价方法的有效性,并通过所提出的可诊断性评估算法求取非完全失效故障的最大可诊断效能系数.     

基于动态模式的转子系统故障诊断

以Jeffcott转子系统基础松动-碰摩耦合故障为例,研宄动态模式的转子系统故障诊断方法.首先,将转子系统正常和故障时的未知系统动态定义为不同的动态模式,对其进行学习,将学到的知识以常数神经网络权值的形式存储,并建立动态模式库;然后将当前被监测转子系统与动态模式库中的动态模式进行比较,根据动态模式的相似性定义,依据最小误差原则快速判断转子系统与已学过的哪种动态模式相似,实现故障的快速检测与分离.仿真结果验证了算法的有效性.     

一种基于状态X2检验的Fuzzy ART神经网络故障检测方法

对于高阶复杂的动态系统,实时故障检测与隔离对保证和提高系统的精度和可靠性尤为重要本文将状态X2检验和Fuzzy ART神经网络相结合,提出一种新的动态系统故障检测方法.该方法通过实时监测动态系统的状态分量,不仅能实时地确定动态系统量测值的有效性,而且能将故障的特征值提取出来,并利用Fuzzy ART神经网络实时确定故障的类别,从而实现动态系统的故障定位与隔离.将该方法应用于INS/GPS组合系统的故障检测中,仿真结果证明这种方法效果很好     

柴油机数据采集和故障诊断系统的研究

介绍了柴油机故障诊断仪的系统结构、原理和诊断算法。本系统以便携机为核心，配以多路数据采集卡和不同功用的传感器，组成一个综合检测系统。通过对柴油机故障表征的判断和有关动态信号的采集，提取特征参数，实现不解体检测和故障诊断的功能。文中还对诊断专家系统的结构和策略进行了讨论。