基于粒子滤波的分布式故障诊断

针对非线性、非高斯环境下多传感器的系统故障诊断问题,提出了一种新的基于粒子滤波的分布式故障诊断方法。通过粒子滤波得到的状态估计值的全概率分布信息可用于故障检测。首先建立系统分布式故障诊断模型,由于通信限制,假设各传感器只能向信息融合中心传输二进制数。在各观测值独立同分布的条件下,提出了分布式故障诊断算法,包括本地判决的设计和融合中心的准则设计。仿真结果表明了所提出算法的有效性和优越性。     

网络控制系统时延的分析及补偿

网络控制系统是计算机、通信技术和控制技术融合发展所形成的一个新领域.网络诱导时延的分析与补偿是该研究领域的关键问题.分析了网络诱导时延,并建立了具有随机时延的网络控制系统在单包传输下的模型.然后引入全维状态观测器,在此基础上对系统的网络时延进行补偿.最后给出了不同情况下的仿真图,验证了时延的不利影响及补偿方法的有效性.     

基于TrueTime的网络控制系统实时仿真

网络控制系统是涉及控制系统与通信网络的复杂系统，其仿真过程需要综合考虑多方面因素。引入了网络控制系统理想的仿真平台——TrueTime工具箱，可以对网络时延、网络参数、控制方法、网络调度等多方面进行综合仿真研究，实现控制性能与网络调度同时仿真的要求．从而使得网络控制系统的研究更加容易。结合实例，利用TrueTime仿真平台实现了对网络控制系统的实时仿真．仿真结果可以看出TrueTime工具箱对网络控制系统的实时仿真的有效性。     

基于人工神经网络的变压器励磁涌流的鉴别

研究了基于神经网络方法的电力变压器励磁涌流鉴别。对变压器励磁涌流及故障电流进行了数字仿真,比较了两者在物理特性上的区别。利用Matlab的人工工具箱,分别建立了BP和RBF神经网络模型,对励磁涌流和故障电流的样本进行训练及测试。结果表明,人工神经网络可以正确地区分励磁涌流和故障电流,RBF神经网络能更加快速、准确地判断出变压器的故障。