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风力机一般放置在恶劣的环境中,其桨距执行器极易出现故障。文中针对一类含有未知但有界干扰和噪声的风力机系统的桨距执行器故障问题,设计了集员未知输入观测器对桨距的执行器故障进行检测并分离。采用气动机理和现代辨识原理建立风力机系统模型,通过优化未知输入观测器设计对系统中的干扰解耦,基于中心对称多胞体估计不考虑故障时残差的区间包络,并将其作为残差估计的上下动态阈值,实现状态估计。在上述基础上提出了利用一组集员未知输入观测器进行故障诊断的策略。仿真结果表明,在实验过程中,文中所设计的集员未知输入观测器准确地诊断出了风力机桨距执行器的3阶和5阶线性系统在发生突变故障和缓慢时变故障的时间和位置,证明了所提故障诊断策略的有效性。 相似文献
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致密砂岩油气藏储层多套小层叠置发育,为实现产能及经济效益最大化,通常采用一套井网分层压裂多层合采的开发方式,受非均质性影响,开发过程中层间干扰严重,各小层产能贡献比例、能量衰减速度差异大,限制了产能有效发挥。在应用试井分析结果评价生产井储层动态参数、压力水平的过程中,常规试井解释模型只能反映各生产子层数据的平均值,无法准确评价各层段数据,实际指导意义存在局限性。综合运用单层、多层试井解释模型对试井数据开展精细解释,以生产测井的分层产量作为拟合计算的新增约束条件,并以此建立多层渗流试井模型,拟合结果符合率高,在降低单层试井解释模型多解性的同时,实现多层参数定量评价,对于多层合采井在开发过程中技术政策调整以及增产措施制定等工作提供强力支撑。 相似文献
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滚动轴承的故障智能诊断研究多是针对同源数据进行,而不同型号、不同工况下的滚动轴承,由于时、频特征差异,加之背景噪声的影响,导致识别准确率偏低。为了解决这一问题,笔者以6307和6205两类深沟球轴承为研究对象,建立了以深度信念网络(deep belief network,简称DBN)为核心的迁移诊断模型,构造了以波形指标、峭度指标、近似熵及分散熵为代表的特征识别参数。为了抑制信号传递路径(共振频带差异)和背景噪声的影响,引入最大相关峭度反卷积(maximum correlated kurtosis deconvolution,简称MCKD)方法,并对其关键参数实施了自适应选取。结果表明,由MCKD与DBN联合组成的迁移诊断模型,在3类不同数据源之间的诊断准确率均超过了95%,为滚动轴承的迁移特征诊断提供了一条可行的途径。 相似文献
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曹益民 《机电产品开发与创新》2015,28(1)
矿用多轴线车是一种矿井下运输重型设备和构件的专用车辆。其转向系统是矿用轴线车中最为重要的系统之一,它直接影响整机的安全性、作业效率和司机的劳动强度。在转向过程中需要轮组具有良好的协同性,并且各个轮组要求有快速的瞬态响应。论文提出的增量式PID控制方法,能使轴线车具有良好的同步特性,并且具有快速的响应。 相似文献