基于MW-KECA与变量贡献SVDD的间歇过程故障检测系统

针对间歇过程的非线性和时变性特点以及故障易误报的问题,提出了一种将移动窗-核熵成分分析(MW-KECA)故障监测与基于变量贡献的支持向量数据描述(SVDD)故障诊断集合而成的故障检测系统.MW-KECA方法构建局部模型能有效处理数据的时变性,同时保留KECA优秀的非线性处理能力.故障诊断中以各变量对CS统计量-向量间角...     

改进D-S证据理论在电动汽车锂电池故障诊断中的应用

针对电动汽车电池系统的故障采用基于神经网络的改进D-S证据理论组合规则完成诊断过程。为了避免单一途径的诊断可能造成故障漏检误检的状况,决策层采用D-S证据理论组合规则来确定基于BP网络和RBF网络两种故障诊断算法结果。然而为了克服D-S证据理论处理高度冲突证据的缺陷,本文提出了一种基于神经网络改进的D-S证据理论组合规则。首先,采用神经网络对电池故障进行初步诊断,结合网络诊断准确率来分配不确定信息并构造证据体,又引入了证据间的支持矩阵来确定新的加权证据体。然后,把各个焦元的信任度融入D-S证据理论组合规则,从而融合神经网络证据体及新加权证据体。最后,依据决策准则确定锂电池系统的故障状态。通过仿真实验验证了本文提出的改进D-S证据理论融合诊断方法在电动汽车锂电池故障诊断中的有效性。     

改进注意力机制的航空发动机试验转子系统智能故障诊断

考虑到航空发动机的工作环境十分恶劣,其故障的振动信号特征隐蔽且噪声干扰严重,为了加强网络对振动信号中关键特征的提取能力,提出了改进注意力机制的航空发动机转子系统智能故障诊断方法对航空发动机转子系统的不平衡和碰摩等故障进行诊断。提出局部池化改进的通道注意力机制,能够通过预提取局部极值解决现有通道注意力机制对航空发动机转子故障通道信息提取能力不足的问题;提出多评分机制改进的空间注意力机制,能够通过不同尺度的卷积评分解决现有空间注意力机制对航空发动机转子故障空间信息提取能力不足的问题;将二者结合构建改进的通道空间注意力机制模块,再导入一维卷积神经网络中构建改进注意力机制的一维卷积神经网络完成智能故障诊断,并且通过航空发动机转子系统故障数据集对比分析试验证明了该网络优秀的检测性能、抗噪性能和泛化性能等综合性能以及注意力机制改进方法的可行性。     

基于自适应随机共振的齿轮微弱冲击故障信号增强提取方法研究

针对强背景噪声下冲击信号难以检测的问题,提出一种基于自适应随机共振的齿轮微弱冲击故障信号增强提取方法。首先,利用峭度指标和互相关系数构造修正峭度指标作为随机共振检测冲击信号的测度函数;其次,利用滑动窗将多冲击分量信号分割成多个单冲击分量信号作为随机共振的系统输入,并借助遗传算法实现系统参数的自适应选取;最后,将提出的方法应用于电力机车走行部齿轮箱故障诊断,结果显示该方法可有效实现微弱冲击特征的增强提取。     

改进AFSA算法优化SVM的变压器故障诊断

提出一种基于改进人工鱼群算法优化支持向量机（SVM）的变压器故障诊断方法。首先对基本人工鱼群算法进行改进,引入柯西变异优化觅食行为,并在算法的迭代过程中利用鱼群搜索到的信息和[t]分布变异的特点,对劣质个体鱼进行消亡与重生,提高鱼群算法的寻优效率和求解精度。然后,利用改进的人工鱼群算法优化SVM的核函数参数及惩罚系数,使SVM分类器获得最佳的分类精度。最后采用决策导向无环图（DDAG）方法建立变压器故障诊断SVM多分类决策模型。通过仿真实验将提出的方法与网格搜索法Grid-SVM、GA-SVM、PSO-SVM比较,所建模型具有更高的诊断正确率。     

基于小波包分析的电机调速系统故障诊断与自动修正

提出了一种针对电机调速系统故障诊断和自动修正的方法.对被检信号采用小波包分解和单节点重构的改进算法,细化信号的信息特征,消除频带混淆;以容差范围作为误差判别标准,统计平均,计算各个频段内的能量向量值,力使故障诊断误差最小化;构建归一化能量特征向量,凸显故障特征,提高诊断的实时性;建立故障特征向量和修正措施的映射关系,通过调节脉宽调制(PWM)波来修正电机转速.设计了以80C196KC单片机为控制核心的自动检测故障和修正转速的电机调速系统,并与常规PID控制器进行对比试验.试验结果表明:该系统具有较好的纠错性能和调速精度,是特征提取、故障诊断和自动修正的有效方法.     

基于灵敏度的接地引下线偏移对接地网故障诊断的影响研究

因测量的接地引下线就近归算到接地网拓扑结构的交叉点造成可测节点位置偏移,对接地网故障诊断中端口电阻的测量产生影响,依据电网络理论推导出引下线偏移的灵敏度公式,并分析总结引下线偏移距离大小对端口电阻测量值的影响。同时,在4×4的模拟地网中,假设在引下线未偏移、偏移12.5%、偏移25%、偏移50%共四种条件下,分析偏移对诊断接地网支路电阻值影响,在工程上有较好的指导作用。     

基于模糊神经网络的变压器故障诊断技术与方法的研究

将模糊技术与神经网络引入到变压器故障诊断中,提出了运用基于特征气体法的神经网络模块和基于改良三比值法的模糊神经网络模块对变压器油中溶解气体进行综合分析,判断油中溶解气体的特征,以此来诊断变压器可能发生的故障。     

量子免疫算法在电网故障诊断中的应用

针对电网故障模型中原有故障目标函数存在多解的问题,综合考虑了重合闸、不同保护以及主后备保护之间的相互关系对目标函数的影响,建立了新的目标函数。同时,针对遗传算法所需种群多,收敛速度慢等缺点,提出了一种基于量子免疫算法的故障诊断方法。该算法采用量子比特编码染色体,利用克隆算子和量子门来引导变异,使得当前最优个体的信息能够很容易扩大到下一代,具有种群规模小,收敛速度快,全局寻优能力强的特点。实验表明,改进的模型是合理的,量子免疫算法综合性能优于传统的遗传算法,说明该算法是可行的。     

光纤温度传感器在电力系统中的应用现状综述

首先介绍了光纤温度传感器的优点及发展现状,并重点介绍了应用最为广泛的分布式光纤温度传感器与光纤光栅温度传感器的基本原理。概述了当前光纤温度传感器在电力系统中基本的应用模式,并综述了光纤温度传感器对电力系统主要设备进行温度监测的现状与意义。针对光纤温度传感器在电力系统中应用存在的问题与不足,提出了相应的解决方案并对其前景进行了展望。