基于模糊故障树的数控机床故障诊断方法

以数控车床螺纹加工为典型实例,按功能分解方法构建数控系统的故障树,用案例推理法对故障树规则进行描述。根据隶属度最大原则建立数控机床故障原因的推断方法。结合机床实际生产和使用维修中统计的故障数据,运用模糊故障树控制理论建立故障集度矩阵,可判定故障机制隶属度。该方法可提高数控机床系统故障诊断的工作效率和准确性,并为故障诊断专家系统的设计提供一种新的推理方法。     

基于模糊故障树的摊铺机液压调平系统故障诊断与维护策略

摊铺机熨平板的液压调平系统作为摊铺机的一个重要特征,是影响摊铺路面平整度的最关键的系统,其一旦出现故障,将严重影响摊铺路面的质量。以SP120摊铺机的液压调平系统作为研究对象,通过分析该系统的故障形式,提出了对SP120摊铺机液压调平系统故障基于模糊故障树理论的诊断方法,建立了该系统的模糊故障树,并对该故障树进行了事件模糊化分析和算法研究,结果表明该算法是可行的。最后给出了系统故障的预防和维护措施。     

应用事故树分析矿井通风系统不可靠问题

对矿井通风系统不合理的表现特征进行了分析,制订了事故树编号规则,依据《煤矿安全规程》《煤矿安全监察条例》和《矿山安全法》等有关国家法律法规和标准,采用事故树分析法对"矿井通风系统不可靠"问题进行深入分析和评价,求出其最小径集,根据结构重要度的直观判断准则,得出各个基本事件的结构重要度排序,最大限度地找出影响矿井通风系统稳定性和可靠性的危害因素,从而采取相应措施加强防范和控制。     

基于CLIPS的发射车诊断系统的设计与实现

以发射车为例,采用基于故障树和基于案例的故障诊断方法,利用CLIPS专家系统开发工具设计专家系统的知识库和推理机,借助C＃编程语言开发人机接口界面以及管理模块等,实现一种高效的故障诊断专家系统。将故障树的结构信息和上下层节点之间的逻辑关系,以及案例知识均以CLIPS的事实语法结构进行保存。系统借助CLIPS开发推理机,实现基于故障树的正反向混合推理,以及基于含有字符串型和枚举型属性的案例的推理,从而提高了故障诊断和推理的准确性与可靠性。     

纳秒脉冲下温度、频率对尼龙6电老化的影响

尼龙6作为绝缘材料经过长时间运行后,绝缘性能会受老化的影响而劣化。目前对此类绝缘材料的研究多集中在常温和工频下,在ns脉冲条件下的研究较少。为了研究温度、频率对尼龙6中电树枝引发的影响,实验采用了固态ns脉冲发生器MPC50D为激励源,其具有30 ns的下降沿和70 ns的脉冲宽度;使用温度循环实验箱SP-80U控制实验温度。实验的温度设定为-40~60℃,频率设定为20~1 500 Hz。实验结果表明:温度对尼龙6中的电树枝引发电压有明显的影响,随温度的升高电树枝引发电压下降明显;频率对电树枝的影响并不明显,只在200 Hz以下出现了较明显的趋势;尼龙6、聚四氟乙烯(PTFE)和有机玻璃(PMMA)中的电树枝形态差异巨大,尼龙6中为丛林形,PTFE中为树枝形,PMMA中为层裂形;ns脉冲下击穿通道出现了放电引发的扇形结构。实验数据为尼龙6在ns脉冲下的绝缘应用提供了参考。     

A Voltage Phasor Based Fault-classification Method for Phasor Measurement Unit Only State Estimator Output

Abstract—This article presents a fault-classification method for transmission lines based on voltage phasors using classification and regression trees. The proposed method is intended to aid system operators in understanding the outputs of a phasor measurement unit only state estimator. Faults are classified into four categories when the estimator is positive sequence and into ten categories when the estimator is three phase. The fault data are generated in PowerWorld® (PowerWorld Corporation, Champaign, IL, USA) and DSA Tools® (Powertech Labs Inc., Surrey, British Columbia, Canada). The pre-fault state consists of a variety of operating conditions and loading angles of faulted lines. The fault condition comprises different fault types, fault locations, fault impedances, and fault incidence angles. Fault classification is done using MATLAB® (The MathWorks, Natick, Massachusetts, USA).The approach is successfully tested on the IEEE-118 bus system. The results demonstrate that the technique developed here is effective and robust, irrespective of the pre-fault and fault conditions.     

基于嵌入式的复合绝缘子憎水性检测方法研究

为了客观、快速、准确地测量在线或离线复合绝缘子表面的憎水性,依据憎水性分级法(HC),设计了一套便携式绝缘子憎水性检测装置。该装置通过一系列简单、有效的图像处理和分类方法,实现了嵌入式平台上的绝缘子憎水性判断。首先采用一种基于边缘的图像分割方法提取水珠目标,然后采用一种综合决策树实现目标的训练和分类。结果表明:该装置能在无辅助光源的自然光条件下判定复合绝缘子的憎水性,且处理速度快、实现方便,避免了人工观测的主观性和不确定性,具有较高的精度和实用性。     

UHVDC系统故障树分析误差及灵敏度分析

采用故障树(fault tree analysis,FTA)法分析UHVDC系统可靠性及灵敏度。考虑多状态元件同站双极互为备用逻辑关系,建立所有故障方式的故障树。基于串、并联结构,分别建立FTA和状态空间(state space,SS)可靠性分析模型。发现FTA误差,源于对串联系统不当引入多个元件同时故障状态。分别采用FTA和SS法计算UHVDC系统状态概率和灵敏度,量化前者误差。结果证实FTA得到的不可用率确实较SS法偏高,误差与元件个数及元件可用度有关。发现系统故障概率对同一元件修复率和安装率的绝对灵敏度之比,为其安装率和修复率之比的平方,同一元件所有参数相对灵敏度之和为0,据此可大幅降低灵敏度分析计算量。     

基于粒子群算法的决策树SVM多分类方法研究

针对SVM多分类问题提出了一种基于粒子群算法的最优决策树SVM生成算法,以解决传统支持向量机多分类方法存在的不可分区域和误差积累现象。该方法利用自变异的PSO聚类算法在每一决策节点自动寻找最优或近优分类决策,将数据集划分为两类,直至叶子节点为止,最终根据最优决策树构建SVM多分类结构,训练各个节点SVM分类器。将该算法应用于图像人群密度分类问题,仿真实验表明,分类精度和分类时间得到明显改善,是一种有效地的多分类算法。     

基于ANSYS Workbench的采油树管道响应谱分析

针对采油树管道计算其固有频率和模态振型,在此基础上分析其在波浪谱曲线激励下的振动情况。结果表明:在输油管道和转换通道末端是振动幅度最大的部位,主振方向为x方向;横向波浪谱对结构振动的影响远大于纵向波浪谱;生产主阀处的应力最大,输油管道上端弯头处的应变最大。通过增大管道直径和壁厚、减小弯头数量、增加管道支吊架等措施提高管道刚度,以达到减小管道振动的目的。