动态系统故障诊断技术研究进展与展望

阐述了动态系统故障诊断技术的发展状况，对各种诊断方法进行详细的分类介绍及比较；最后对故障诊断技术的发展趋势和有待解决的问题进行了分析与探讨。     

基于机器视觉的列车部件故障诊断方法综述

基于机器视觉的列车部件故障诊断方法提高了人工巡检的速度和准确率,是近年来机器视觉技术的研究热点之一.通过对机器视觉技术在列车故障诊断方面的研究成果的回顾,对其中的图像配准和故障诊断等关键技术进行综述,总结相关原理、优缺点、国内外发展现状.3D技术的发展为列车故障诊断提供了新的研究方向.对3D检测技术的原理及其在列车部件...     

控制系统故障诊断

阐述了控制系统故障诊断的重要性及国内外研究水平和发展方向,简述了控制系统故障诊断的原理,最后分析了故障诊断两大类方法;基于控制系统数学模型和不依赖于数学模型的故障诊断方法．     

间隙度量模式下的闭环系统故障诊断实现 余

现有基于解析模型的故障诊断方法, 大都是在欧氏距离下的残差度量, 难以有效解决闭环系统的故障诊断. 本文从鲁棒控制理论中的系统间隙度量这一新的视角出发, 利用其特别适合于闭环性能度量这一根本特性, 采用互质分解技术建立包含不确定性和扰动的系统数学模型; 基于间隙度量技术, 给出故障检测和故障分级分类方法; 最后在现役飞机、电动汽车和工业伺服驱动等领域广泛采用的电机双闭环系统中, 通过与传统方法对比, 在数值实验中验证本方法的有效性.     

自动装弹机电控系统故障诊断专家系统

基于神经网络的自动装弹机电控系统故障诊断专家系统不但可以对自动装弹机电控系统进行故障检测,而且可以对程序控制盒进行试验,以考核程控盒的技术状况;该系统从自动装弹机的电气控制系统出发,以人机交互的方式,直观地帮助用户进行系统的故障检测和故障诊断,并给出了软件的部分界面以及诊断结果,验证了系统的可行性;根据专家系统与神经网络的结合方式,建立了基于神经网络的故障诊断专家系统(NNES)的模型及系统各组成部分的结构和设计方法。     

复合故障诊断技术综述

复合故障诊断是故障诊断技术中的难点问题,因为实际工程和复杂系统中多个故障经常存在.本文对复合故障的故障机理、表现形式、诊断思路进行了概述.将故障模式识别存在多输出可能性的求解问题定义为复合故障诊断的科学问题.分析了复合故障诊断的难点.讨论了复合故障的研究现状,按照基于解析模型、基于定性经验、数据驱动的分类方式分别对现有的典型诊断方法和相关技术进行了综述,指出了这些方法的适用范围和优缺点.并探讨了复合故障诊断技术的发展方向.     

闭环系统故障诊断技术综述

本文着眼于闭环环境下动态系统中的故障诊断问题.介绍了目前闭环系统故障诊断的研究意义, 特别关注了开闭环故障诊断的不同,并概述了现有的闭环系统故障诊断方法. 通过仿真实验比较了典型开环系统和闭环系统中故障诊断的不同性能.最后探讨了闭环系统故障诊断研究中 亟待解决的问题以及未来可能的研究方向.     

基于ODDD水下机器人故障诊断方法

近年来数据挖掘技术的快速发展使得利用水下机器人作业过程中积累的大量数据进行故障诊断成为可能;基于数据挖掘的故障诊断技术能够从数据中获取潜在的诊断知识;针对水下机器人推进器系统数据特征,提出一种基于聚类和距离的离群点检测方法(outlier detection based on dbscan and distance,ODDD);首先,对数据进行粗聚类,然后采用剪枝规则进行离群点检测,来实现故障诊断;仿真实验结果表明算法能够实现水下机器人快速有效的故障检测.     

基于日志数据的分布式软件系统故障诊断综述

基于日志数据的故障诊断指通过智能化手段分析系统运行时产生的日志数据以自动化地发现系统异常、诊断系统故障.随着智能运维（Artificial Intelligence for IT Operations,AIOps）的快速发展,该技术正成为学术界和工业界的研究热点.本文首先总结了基于日志数据的分布式软件系统故障诊断研究框架,然后就日志处理与特征提取、基于日志数据的异常检测、基于日志数据的故障预测和基于日志数据分析的故障根因诊断等关键技术对近年来国内外相关工作进行了深入地分析,最后以本文提出的研究框架为指导总结相关研究工作,并对未来研究可能面临的挑战进行了展望.     

控制系统故障诊断

阐述了控制系统故障诊断的重要性及国内外研究水平和发展方向 ,简述了控制系统故障诊断的原理 ,最后分析了故障诊断两大类方法 :基于控制系统数学模型和不依赖于控制系统数学模型的故障诊断方法。     

未知环境中移动机器人故障诊断与容错控制技术综述

以我国月球探测为研究背景,以轮式移动机器人为研究对象,介绍了在外星球表面等未知环境中进行深空探测的移动机器人的故障模型和传感器误差模型,分析了未知环境中移动机器人故障诊断与容错控制的特点.在此基础上综述了国内外在该领域的研究进展和主要方法,包括基于多模型的方法、基于粒子滤波器的方法、基于传感器信息融合的方法以及层次容错结构等. 最后,总结了该领域待解决的几个难点问题,并对该研究领域的发展趋势进行了展望.     

动态系统的故障诊断方法

评述了动态系统故障诊断方法的发展状况 ,将各种故障诊断方法分为三大类分别进行了重点介绍 ,最后指出了这一领域中有待进一步研究的若干问题和发展趋势 .     

无人机自修复飞行控制系统研究综述

针对现代飞控系统作为无人机系统的核心之一，正朝着自修复方向发展的现状，总结了自修复飞行控制系统所涉及的故障检测与辨识、重构控制律、自修复飞行控制的仿真及试验等主要内容。分析了目前国内外自修复飞行控制系统的研究现状、技术水平，特别是自修复飞控系统的故障检测与诊断、控制律重构、仿真及试验研究等。指出了现存的问题及研究动态。分析表明，伴随着对智能控制不断深入的研究，智能自修复技术，包括智能故障诊断和智能重构控制律的设计，将是这一领域研究的方向。     

软件故障检测技术及其发展探讨

软件在国民经济和社会生活中发挥着重要作用.软件出现故障给人们的工作、生活带来不便,甚至造成严重危害.文中简要介绍了软件基本测试理论与原则,讨论了软件故障检测和定位中所采用的方法及相应的过程,对软件故障检测技术的发展趋势进行了探讨.     

复杂工业过程质量相关的故障检测与诊断技术综述

质量相关的故障检测与诊断技术是保证安全生产及获得可靠产品质量的有效手段,是当前国际过程控制领域的研究热点.首先,梳理了质量相关的故障检测技术中典型方法的基本思想和改进过程;其次,概述了质量相关的故障诊断技术中常用的贡献图法及其相关改进方法之间的联系,并通过带钢热连轧过程（Hot strip mill process,HSMP）案例比较了各种典型方法在质量相关的故障检测与诊断性能上的异同;最后,面向复杂工业过程运行数据的主要特性,评析了质量相关的故障检测与诊断方法的研究现状,并指出了该研究领域亟需解决的问题和未来的发展方向.     

故障诊断中的检测控制策略问题

测量信息是实现故障诊断的前提,本文就信息 的量的表示、基于Wald序惯策略的检测控制策略、检测控制策略问题的求解和最优测量点的 选择等问题进行了初步的探讨,并给出了实验计算结果．     

控制系统故障诊断的理论与技术

阐述了控制系统故障诊断技术的研究现状，将现有的各种故障诊断方法分为三类：（1）基于系统动态数学模型的方法；（2）基于信号处理的方法；（3）基于知识的方法。介绍了（1）的特点和当前的研究动态，指出鲁棒残差设计和对非线性系统的诊断是其关键和难点；对（2）中近年来发展的几种诊断方法作了评述。该类方法易于实现，适合故障检测，对故障分析较弱；简述了(3)中典型故障诊断方法的优缺点及应用方式等，其目前的研究趋向于多种方法的有机结合。最后指出了该领域有待进一步研究和主要问题和发展趋势。     

Active fault detection and isolation of discrete-time linear time-varying systems: a set-membership approach

Active fault detection and isolation (AFDI) is used for detection and isolation of faults that are hidden in the normal operation because of a low excitation signal or due to the regulatory actions of the controller. In this paper, a new AFDI method based on set-membership approaches is proposed. In set-membership approaches, instead of a point-wise estimation of the states, a set-valued estimation of them is computed. If this set becomes empty the given model of the system is not consistent with the measurements. Therefore, the model is falsified. When more than one model of the system remains un-falsified, the AFDI method is used to generate an auxiliary signal that is injected into the system for detection and isolation of faults that remain otherwise hidden or non-isolated using passive FDI (PFDI) methods. Having the set-valued estimation of the states for each model, the proposed AFDI method finds an optimal input signal that guarantees FDI in a finite time horizon. The input signal is updated at each iteration in a decreasing receding horizon manner based on the set-valued estimation of the current states and un-falsified models at the current sample time. The problem is solved by a number of linear and quadratic programming problems, which result in a computationally efficient algorithm. The method is tested on a numerical example as well as on the pitch actuator of a benchmark wind turbine.