基于遗传小波网络的飞控系统故障诊断研究

针对飞行控制系统的传感器故障诊断问题,构造基于Mexico hat小波的小波神经网络,采用改进的自适应遗传算法优化所构造的小波网络的网络参数,并应用训练好的小波网络对飞行控制系统的传感器故障进行诊断.通过在Matlab/Simulink中建立飞控系统传感器的数字仿真模型并进行计算机仿真,得出所构造的小波网络能很好地诊断出飞控系统传感器的三类故障.仿真结果表明,用遗传算法训练小波网络,收敛速度快,且不会陷入局部最优点,训练好的小波神经网络的收敛性、故障诊断能力及泛化性均强于传统的BP神经网络.     

基于混合粒子群算法的小波神经网络故障诊断

针对复杂的飞控系统传感器故障类型,建立了故障诊断模型,提取了各种故障数据.构建3层小波神经网络,并提出一种改进粒子群算法--混合粒子群算法对小波神经网络进行训练,该算法使用离散粒子群算法优化小波神经网络连接结构,同时使用基本粒子群优化算法优化小波神经网络权值.将这种改进的小波神经网络算法应用于飞控系统传感器故障诊断中....     

基于小波包神经网络的传感器故障诊断方法

讨论了小波包神经网络在传感器故障诊断中的应用问题.文中提出了将小波包分解提取各个节点特征能量与RBF神经网络进行模式分类的传感器故障诊断方法.通过三层小波包分解得到各个节点的分解系数,通过一定的削减算法使得故障的瞬态信号的特征得到加强,再根据重构的时域信号计算各个节点对应的能量,作为特征向量训练RBF神经网络.通过各种故障模式特征数据的训练,RBF网络具有了传感器故障诊断的功能.最后,通过工业锅炉流量传感器数据对训练之后的RBF神经网络进行检验,验证了这种方法的实用性和有效性.     

基于小波神经网络的空调系统传感器故障诊断

详细阐述了小波神经网络(WNN)的原理、结构,并对传统的BP算法进行了改进。以空调系统传感器故障检测问题为目标,提出了基于WNN的故障诊断方法。通过采集天津博物馆中的传感器数据,对训练好的WNN进行了传感器故障诊断能力的验证,对温度传感器的1℃偏差故障、0.05℃/s速率漂移故障、完全故障、与不同方差下的精度等级下降故障进行了仿真,结果表明:这种方法对传感器故障具有很好的诊断效果。     

基于复合小波网络的传感器故障在线检测仿真研究

针对人工神经网络存在的问题,提出将小波分析与神经网络融合构成的小波网络用于传感器的故障诊断中.为进一步提高小波网络的性能,在小波网络的基础之上将其结构进行改进提出复合小波网络.为避免由于传感器输入信号突变所引发的传感器故障误诊断,将检测方法加以改进.仿真实验表明,复合小波网络具有更快的收敛速度和更好的预测性能,更适用于传感器的在线故障检测;同时,改进的检测方法既提高了检测的快速性,又提高了可靠性.     

飞机燃油系统传感器故障诊断方法研究

为了解决某飞机燃油系统传感器的故障检测与诊断问题,提出将小波分析法应用于飞机燃油系统传感器的故障诊断.通过传感器输出信号的一维离散小波变换,得到重构后的第一层细节系数.对该细节系数进行分析,可以精确定位故障点;进而分析传感器输出信号,可以判断出故障类型及故障程度.最后以该系统中油位传感器的故障诊断为例,利用地面半物理仿真试验中采集的现场数据,在Matlab环境下对该方法进行了有效性验证.     

基于小波变换和DBN的汽车衡传感器故障诊断

称重传感器作为动态汽车衡的核心部件,一旦发生故障将会对动态称重系统造成严重影响.为了准确地对称重传感器进行故障诊断,提出了一种基于小波变换和深度信念网络(DBN)的故障诊断方法.该方法不仅可以有效地判断出传感器信号是正常波动还是故障,还可以通过将DBN模型的预测值代替实测故障值,保证动态称重系统输出的准确性.通过仿真实验证明:该方法能够对故障传感器进行判别与估计,有效提高了动态称重系统的精度.     

基于小波包和神经网络的瓦斯传感器故障诊断

针对瓦斯传感器常见的故障,提出了基于小波包和神经网络的故障诊断方法.通过对瓦斯传感器的输出信号进行三层小波包分解,得到8个不同频段的分解信号,再对其进行特征提取得到一个八维的特征向量,作为故障样本对三层神经网络进行训练,建立故障类型分类器,对瓦斯传感器故障进行诊断.仿真结果表明:该方法可以准确地诊断出故障类型.     

基于小波神经网络的开关电源的故障诊断

以非线性小波Morlet基作为激励函数,形成神经元,结合小波变换与神经网络各自的优点,建立集小波分析与神经网络于一体的紧致型小波神经网络;采用能量分布特征提取方法和改进的BP算法,设计了一种基于小波神经网络的故障诊断系统,并应用于开关电源故障诊断中;对实例电路仿真结果表明,该方法能正确识别各种故障状态,准确率高,系统诊断结果与实际相符,验证了该小波神经网络故障诊断系统的有效性。     

基于RBF网络的模拟移动床PH传感器故障诊断

为了提高模拟移动床控制系统PH传感器的可靠性,提出了一种基于两级RBF神经网络的故障诊断方法.该方法首先利用径向基(RBF)神经网络对传感器的输出序列建立预测模型,通过计算预测输出和实际输出的残差来检测故障的发生,然后时包含故障的残差信号利用小波变换进行特征提取,最后利用RBF诊断网络实现故障诊断.通过把这种方法应用到实际诊断测试中,可达到较准确的诊断结果.     

改进型灰狼算法在热电偶动态补偿中的应用

为解决热电偶传感器在瞬态温度测试过程中因传感器动态性能不足引入动态误差影响测试精度的问题,提出基于改进型灰狼优化算法的热电偶传感器动态补偿方法.通过改变候选解产生策略和引入动态权重因子,对灰狼优化算法(GWO)进行改进,从而进一步提高了热电偶传感器的时间常数.根据热电偶传感器水浴法校准数据寻优获得补偿系统传递函数,并对实测火焰数据进行实验.实验结果表明,水浴法校准数据经补偿后时间常数由0.0685s提升为0.0147s,动态误差减小了近75%.经IGWO寻优获得的动态补偿系统,可有效地改善热电偶传感器的动态特性,减小热电偶传感器的动态误差.     

基于无线传感器的水利自动灌溉控制系统设计

为提高水利自动灌溉控制稳定性、减少数据采集时间,降低能耗开销,提出基于无线传感器的水利自动灌溉控制系统。软件设计部分由水利自动灌溉传感信息采集模块、自动控制信息处理模块、AD信息转换模块、水利自动灌溉的人机交互模块和接口模块组成。采用APLC21160逻辑控制处理器作为主控芯片,进行水利自动灌溉控制系统的程序控制,设计交叉编译模块进行水利自动灌溉控制指令加载。采用无线传感器进行水利自动灌溉控制系统的数据采样,通过开关频率转换的方法进行水利自动灌溉控制过程中的水流量自动化调节,结合模糊PID控制方法进行水利自动灌溉控制的算法优化设计。硬件设计部分通过DSP发送水利自动灌溉控制系统控制指令,采用VIX总线处理技术进行水利自动灌溉的控制总线设计,实现水利自动灌溉控制系统的硬件优化设计。系统测试结果表明,采用该方法进行水利自动灌溉控制系统设计的输出稳定性较好,系统的可靠性较高,具有能耗开销低,耗时短的特点。     

基于机器艇与ZigBee的湖泊水质监测系统设计

湖泊是地表水资源的重要载体,为了全面、实时、高效地监测湖泊水环境,设计一种湖泊水质自动监测系统尤为重要;多艘机器艇搭载水温、pH值、溶解氧等传感器,在湖面上组成基于ZigBee的无线传感器网络进行数据采集;水质数据通过无线传感器网络传输到上位机进行分析显示;基于GPS和姿态传感器的运动控制算法实现了机器艇自主航行到指定监测点的功能;实验结果表明,系统实现了对湖泊水质的较大范围实时监测,能满足实际应用需求。     

室内移动机器人的快速CCD视觉传感处理系统研究

针对传统方法直接对CCD采集的图像进行后续信号处理在实时性上的不足,特别是在高像素CCD构成的视觉系统中这种不足尤为突出。提出了一种快速CCD视觉传感处理方法,该方法包括动态灰度处理、Sobel后置优化、边缘跟踪Hough变化和传感器快速标定,能有效降低算法复杂性,提高整个视觉传感系统的实时性。在白行设计的ARM9（S3C2410）CCD传感的移动机器人平台上运行,实验证明具有较好的实时性。     

热电厂汽包水位预报警故障检测系统设计与实现

汽包水位系统的正常工作对于热电厂的安全生产非常重要.据此设计了热电厂汽包水位预报警故障检测系统.首先提出了基于关联规则和神经网络汽包水位传感器、给水泵故障检测算法;然后,给出了汽包系统中单信号的预报警算法;接着,提出了基于模糊控制的汽包水位系统的预警算法,最后,将所有算法集成起来,在VC 系统上开发了整个汽包水位预报警系统.对于所提出的算法都进行了仿真试验,结果表明,本系统对于热电厂汽包系统的预报警故障检测有着较好的效果.     

基于免疫网与相关性识别的传感器故障诊断

针对一般模型算法在传感器相关性识别中存在的不足,提出一种基于Fuzzy ART神经网络的传感器相关性量化提取与识别方法,并与免疫网组合构成诊断系统。通过对某热控系统温度传感器故障的仿真诊断,验证了方法的有效性。仿真结果表明,系统能准确识别并诊断单传感故障和多传感故障。当传感器输出偏差大于±5%时,识别与诊断的准确率均达90%以上。     

手机内置加速度传感器数据的空间坐标转换算法

手机内置加速度传感器坐标系固定于设备自身,其采集的数据因手机姿态的改变而不断发生漂移,受此影响即使同一运动过程,加速度数据也难以同前一个时刻保持一致。为解决该问题,提出利用空间坐标转换算法将加速度数据从手机坐标系映射至惯性坐标系,从而确保数据在手机任意姿态下均能准确反映实际的运动状态。为验证该方法的有效性,设计一种手机传感器数据在线采集与实时处理新方法,实现Matlab中数据动态特征的实时观测及算法性能的在线评估。利用此方法,在旋转实验中分别测试方向余弦与四元数两种算法的可行性,并在计步器实验中进一步测试四元数算法性能。实验结果表明,基于方向传感器数据的方向余弦算法因测量范围限制,不能实现全方位空间坐标转换;而基于旋转矢量传感器数据的四元数算法则能够实现全方位转换,且转换后的加速度对步态识别率达到95%以上,较准确地反映了实际运动状态。     

基于扩展Kalman滤波的空基多平台多传感器数据配准和目标跟踪算法

本文研究基于扩展Kalman滤波和多个空中移动平台的多传感器数据配准与目标跟踪问题.文中首先给出了空中移动平台传感器数据配准几何坐标转换算法;接着将目标运动模型和传感器配准误差模型组合在同一个状态方程中,然后利用扩展Kalman滤波方程进行估计.Monte-Carlo仿真表明,该方法能同时有效地估计目标运动状态和传感器配准误差.     

舰载红外警戒系统的单站多目标数据关联与滤波算法

针对舰载红外警戒系统和所观测目标的特点,本文提出一种单站被动式跟踪系统的关联滤波算法.首先选取极坐标系建模使系统方程得到简化,然后基于启发式规则进行航迹起始,并给出纯角度域下的联合概率数据关联算法(JPDA),接着分析变量在角度域的变化规律,结合实际对算法进行修正从而完成交互多模型(IMM)的跟踪滤波.不同的仿真场景被给出用于验证该算法的性能,蒙特卡罗仿真结果表明该算法的有效性.     

基于分布式遗传算法的水质传感器布置优化研究

水质传感器优化布置是指在城镇配水管网中最优位置布置水质传感器对污染物进行检测,从而达到监测预警的目的,其本质是一类大规模离散组合优化问题。首先从数学上对该问题进行分析,论证了其具有NP-Complete特性;然后针对该问题计算开销大等特点,提出了基于Spark云计算模型的分布式遗传算法;最后以一个典型的复杂配水管网为对象进行实验,仿真结果表明,所提出的算法不仅具有搜索速度快、精度高等优点,而且还具有较好的线性加速比。