一类不确定非线性系统的半定量故障预报方法

给出了半定量故障预报的问题描述．在推导得到一步和多步模糊卡尔曼预报器的基础上,提出了一类不确定非线性系统的半定量故障预报方法．该方法能够对一类不确定非线性系统的缓变故障进行实时预报,克服了传统方法需要已知系统精确解析模型和噪声统计特性的不足．由于将噪声描述成模糊定性区间的形式,因此该方法具有一定的鲁棒性．通过仿真试验验证了该方法的有效性．     

系统存在建模误差时的鲁棒性故障检测

提出了系统存在建模误差时的一种鲁棒性故障检测方法。假设系统发生故障前有一段正常运行阶段,这个假设在工程中是很容易满足的,该阶段用自适应滤波器对系统进行参数估计,参数估计稳定后用Kalman滤波器进行故障检测。算例表明该方法的参数估计和故障检测效果都很好。     

关于液体、半固体定量包装机检测方法探讨

液体、半固体定量包装机广泛应用于现代食品、化工软包装定量设备 ,它可以直接控制液体、半固体包装量情况 ,而减轻劳动强度 ,提高工作效率 ,降低能源消耗 ,对企业成本核算以及产品质量起着重要作用。本文就液体、半固体定量包装机检测方法予以探讨。液体、半固体定量包装机按其控制定量原理可分为控制容积的定容式包装机和控制质量的定重式包装机。由于液体、半固体定量包装机至今没有检定规程 ,大部分液体、半固体定量包装机进行检测时 ,以ＪＪＧ６８７—１９９０《液态物料定量灌装机》检定规程为依据 ,存在着检测方法不适应于该项目的检…     

多跨转子系统耦合故障定量诊断方法

随着空分设备的大型化和复杂化,其多跨转子系统的故障呈现严重化和耦合化。及时诊断并处理故障对于系统的稳定运行具有重要意义。以有限元理论和谐波平衡理论为基础分析多跨转子系统的动态特性并提出多跨转子系统耦合故障定量诊断方法。利用故障前后转子系统的振动响应各次谐波分量与系统剩余量方程的频率响应矩阵之间的关系推导诊断理论并获得诊断方程,以转-定子碰摩和联轴器不对中耦合故障为例建立多跨转子系统和实验台转子系统的有限元模型,通过数值仿真和转子实验台实验准确地诊断出故障位置,验证方法的有效性和稳健性。通过同一转速下故障前后转子系统至少n 1个测点的振动响应数据可以在线确定具有n个耦合故障转子系统的故障位置。对于转子系统的主要振动故障,如碰摩、不对中、裂纹等,诊断方法具有良好的适用性。     

统计过程控制在无人机故障预报系统中的应用

无人机故障预报是无人机故障检测的重要组成部分之一,它能有效地减小无人机的故障发生率。利用统计过程控制(SPC)理论,从数理统计的角度对某无人机的测试数据进行分析,并根据常见的五种故障数据,设计了一套无人机故障预报系统,同时给出了系统的工作原理和具体的实现过程。本系统有助于技术人员发现无人机的潜在故障并判断检测设备是否虚警,具有良好的使用性能和价值。     

气相防锈材料中亚硝酸盐含量快速半定量检测方法研究

研究了一种适合于应用现场的气相防锈材料亚硝酸盐含量快速半定量检测方法。亚硝酸盐在弱酸性条件下，与对氨基苯磺酸生成重氮盐，重氮盐再与N，N-二甲基-α-萘胺反应生成红色染料。该红色生成物与配色剂A溶液进行颜色复配，由于亚硝酸盐含量的不同，产生由无色至浅绿色、绿色、靛青色、浅紫色、紫色、紫红色等一系列色阶。亚硝酸盐含量不同，色差极为明显，利用目视比色法可快速判断亚硝酸盐的含量。经与国家标准检测方法对比，本方法的检测结果准确可靠。     

基于神经网络的发动机故障预报

结合发动机的故障诊断、分析和发动机的故障预报模型,采用BP神经网络,编写出软件程序,通过其自组织学习和训练,预报发动机故障。因具有较强的泛化能力,提高发动机故障预报的能力。     

电脑定量包装称日常故障处理

通过分析特定工作条件,常见故障,以及电脑定量包装秤基本工作原理与结构,进步探讨了消除这些问题的方法,为加强定量包装商品的监督提供了一些参考.     

基于分形的航天器故障预报

提出了一种基于分形的航天器故障预报新方法,并给出具体预报公式。由于故障发生前都蕴含前兆因子,这些因子可导致测量信号分形维数的变化,根据这些变化可进行故障预报,该方法理论明确,参数简单,克服了传统故障预报方法易丢失故障信息的缺点。     

基于两阶段学习的半监督SVM故障检测方法

提出一种基于两阶段学习的半监督SVM故障检测方法。该方法首先使用标识传递算法给未标识样本赋予初始伪标识,并通过k近邻图对比样本点标识值,将可能是噪声的样本点识别并剔除;然后将去噪处理后的样本集输入到SVM中,使得SVM在训练时能兼顾整个样本集的信息,从而提高SVM的故障检测性能。实验中将该方法同支持向量机(SVM)、模糊支持向量机(FSVM)、直推式支持向量机(TSVM)及拉普拉斯支持向量机算法(LapSVM)进行比较,结果表明该方法在不同数目标识样本集合的情况下,检测精度较其他算法有较大幅度提高,同时该方法还比较了不含测试样本和含测试样本训练条件下的故障检测性能,结果表明结合测试样本可进一步提高算法的故障检测性能。     

基于知识的卫星故障诊断与预测方法

卫星结构的复杂性、运行环境的独特性和诱发故障的多源性，使得卫星故障的诊断与预测较一般设备困难。通常，一种形式的推理只能诊断和预测卫星的一类故障。文章提出了同时应用多种形式推理进行卫星故障诊断和预测的新方法，此方法已成功地应用于基于知识的卫星故障诊断与恢复系统的开发，并取得了显著的效果。     

A New UKF Based Fault Detection Method in Non-linear Systems

To detect the bias fault in stochastic non-linear dynamic systems, a new Unscented Kalman Filtering（UKF） based real-time recursion detection method is brought forward with the consideration of the flaws of traditional Extended Kalman Filtering（ EKF）. It uses the UKF as the residual generation method and the Weighted-Sum Squared Residual （WSSR） as the fault detection strategy. The simulation results are provided which demonstrate better effectiveness and a higher detection ratio of the developed methods.     

基于计算智能和信息熵的故障组合预测研究

针对单项预测方法鲁棒性弱和稳定性差的不足,研究了一种基于计算智能和信息熵的故障组合预测方法.利用粗糙集、遗传算法、免疫算法改进基本神经网络的神经元结构、权重计算方法和隐含层激励函数,构造了融合各项算法特长的计算智能方法,实现了电子设备特征参数的退化趋势预测;基于信息熵理论,采用多准则评价对前述单项预测方法进行融合,实现了电子设备的故障组合预测.通过跟踪预测实际环境中的设备工作数据,验证了基于计算智能预测的有效性和基于信息熵组合预测的稳定性.     

一种数字电路故障诊断方法的研究及实现

为了对数字电路进行元件级故障诊断，采用组合测试方案生成故障字典，并且设计了相应的硬件电路和软件流程，达到了将故障定到元件级的目的。研究表明，本组合测试方案能够直观简便地反映电路的故障。     

不确定性系统的统一性

本文综述不确定性系统的统一性.首先揭示Fuzzy系统的概率论意义,指出Fuzzy,系统中常用的清晰化方法,即重心法是合理的且在平均平方意义下是最优的方法.基于不同的Fuzzy蕴涵算予,一给出几种典型的概率分布,如Zadeh分布、Mamdani分布、Lukasiewicz分布等,它们充当Fuzzy系统的"系统内核"作用.此外,根据Fuzzy系统概率分布的一些性质,论证了由Zadeh提出的构造Fuzzy系统的CRI算法是基本合理的且有效的.此外还刻画了均匀概率分布在.Fuzzy 系统中的特殊作用.随后揭示了随机系统的 Fuzzy 推理意义.首先,相对于不确定性系统,给出了随机系统的定义,它视为对一个不确定系统的逼近.然后指出,对于任意给定的一个随机系统,总能将它转化为一组 Fuzzy 推理规则,由此可构造一个Fuzzy 系统,并且证明了这样构造的 Fuzzyr 系统能逼近给定的随机系统到指定的精度.还讨论了Fuzzy 系统与随机系统转换中的还原性.最后概述了不确定性系统的统一性.     

A novel intelligent fuzzy estimator for uniform load determination on a beam with varying boundary conditions

A novel intelligent fuzzy input estimation method that estimates the uniform input load on a beam structural system is presented in this article. The uniform input load acting on a beam structural system is estimated from the measured dynamic responses using the inverse method. The algorithm includes the fuzzy Kalman filter and the fuzzy-weighted recursive least square method. This study presents an efficient estimator accelerated and weighted using fuzzy-accelerating and -weighting factors proposed based on the fuzzy logic inference system. The capability of the proposed algorithm is demonstrated through several beam structural system examples with different types of boundary conditions. The simulation results are compared by alternating between the constant, adaptive, and fuzzy weighting factors. The results demonstrate that the presented method applied to beams with various structural system boundary conditions is successful.     

不确定性推理理论在卫星故障检测和诊断中的应用

推理理论一般分为确定性推理理论和不确定性推理理论。传统的卫星故障检测和诊断应用的是确定性推理。然而，在卫星故障检测和诊断的实践中，仅使用确定性推理是很难对某些故障进行检测和诊断的，因为这时需要合情推理和容错能力。不确定性推理理论可以满足此要求。目前，航天领域的许多专家和实际工作者正致力于应用不确定性推理理论检测和诊断那些用确定性推理无法检测和诊断的故障。不确定性推理理论包括诸如包含度理论、粗糙集理论、证据推理理论、概率推理理论、模糊推理理论等。笔者研究的卫星故障检测和诊断的三种新方法，分别应用了包含度理论、粗糙集理论和证据推理理论。     

基于模糊神经网络的设备故障预测研究

对模糊神经网络技术进行了研究，提出了预测分析的模糊神经网络模型；建立了故障指标评定方法，利用预测算法运用参数历史故障指标对参数指标进行趋势预测，预测得到的参数指标可以根据专家诊断系统判据进行诊断，对未来设备的健康状况进行可信度较高的评估。经仿真结果验证，该算法预测精度较高，预测结果可信.