一类非线性随机时滞系统的故障诊断

针对一类非线性随机时滞系统提出了一种新的故障检测算法,该方法不同于传统的故障检测方法,是通过构建一种带有Consensus滤波器的故障诊断滤波器的方法来进行故障诊断.首先采用一组传感器测量系统实际输出,然后根据传感器的测量值构建一组残差生成器,将每个残差生成器看作一个小世界网络模型中的一个节点,采用动态Consensus算法计算出残差生成器的残差,并根据残差来判断系统是否有故障发生.仿真结果表明了本文所提出方法的可行性和有效性.     

基于H∞滤波器和迭代算法的HVDC系统故障诊断

介绍了一种可有效检测而且能估计出高压直流输电(HVDC)系统中故障的方法.首先根据HVDC系统模型,构建故障观测器,形成广义残差模型.然后通过线性矩阵不等式(LMI)的方法,将HVDC故障检测问题转化为鲁棒稳定性分析问题,并给出了解存在的LMI条件和求法.为有效地对检测出的故障进行分类,建立了一种基于迭代学习算法的新型故障诊断滤波器,可估计出HVDC系统中发生的故障,从而达到对其进行分类的目的.仿真结果验证了文中所提出的算法能有效检测出发生的故障,且对不同的故障能正确地分类.     

基于VC的锅炉液位监控系统的设计

以VC 6.0为开发工具 ,利用SC 0 8编程电缆将微型计算机的串行通信口RS 2 32和PLC的编程口连接起来 ,实现了与PLC(可编程控制器 )的通信 ,开发了一个监视锅炉液位的监控软件。该监控软件具有记录历史数据 ,显示实时液位曲线 ,打印报表等功能。     

具有网络监控功能的硫化机群监控系统

设计了基于网络监控的硫化机群监控系统,实现了对硫化机的网络监控和管理。同时,对硫化数据进行双备份,实现了网络查询等多种功能。实践表明,该系统能有效提高轮胎硫化的质量,节省能源,减轻劳动强度,提高生产效率。     

基于故障跟踪估计器的非线性时滞系统故障诊断

提出一种可有效检测和估计一类非线性时滞系统故障的故障跟踪估计器.根据预测控制和迭代学习控制的思想,在所选取的优化时域长度内,通过迭代算法调节故障跟踪估计器中的可调参数,使之逼近系统中实际发生的故障.与以往基于观测器的故障诊断方法不同的是,故障跟踪估计器可同时检测和估计系统中发生的故障,而且针对不同类型的故障亦有很好的适应性.仿真结果表明了所提出算法的可行性和有效性.     

基于预测观测器的时滞系统故障诊断

提出一种新的可有效检测和估计时滞系统故障的预测观测器.借助预测控制思想,在选取的优化时域内构建预测观测器,通过调节预测观测器中的可调参数来跟踪系统实际输出.与以往基于H∞滤波器的故障诊断不同,预测观测器将其转化为控制问题来解决,不但能检测出故障的发生,而且还可估计出故障函数,对不同类型的故障也有很好的适应性.对各类故障的仿真结果表明了该方法的可行性和有效性.     

协同滤波器和支持向量机在HVDC系统故障诊断中的应用

提出一种基于协同(consensus)滤波器和支持向量机的HVDC系统故障诊断方法.由于随机噪声的干扰,测得的输电线路中直流电压信号无法直接用于故障的检测,使用协同滤波器对多个传感器测得的直流电压信号进行滤波,然后将滤波后的结果用来构建故障检测滤波器,检测故障的发生.为更好的对检测出的故障进行分类,有效提取故障特征,对直流电压波形进行S变换.变换后的特征量作为支持向量机(support vector machine,SVM)的输入,建立系统故障诊断模型,并比较不同参数下的SVM模型性能.仿真结果表明,故障检测有效,且对不同的故障能正确的进行分类.     

基于协同滤波器和支持向量机的HVDC系统故障诊断

提出一种基于协同(consensus)滤波器和支持向量机的HVDC系统故障诊断方法。由于随机噪声的干扰,测得的输电线路中直流电压信号无法直接用于故障的检测,使用协同滤波器对多个传感器测得的直流电压信号进行滤波,然后将滤波后的结果用来构建故障检测滤波器,检测故障的发生。为更好的对检测出的故障进行分类,有效提取故障特征,对直流电压波形进行S变换。变换后的特征量作为支持向量机(support vector machine,SVM)的输入,建立系统故障诊断模型,并比较不同参数下的SVM模型性能。仿真结果表明,故障检测有效,且对不同的故障能正确的进行分类。     

基于语义分割的全卷积图像描述模型

为快速生成准确描述图片内容的语句,提出语义分割和卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)相结合的图像描述方法。将图像分类模型和语义分割模型结合为编码器,增强对图像语义信息的利用,采用CNN代替长短时记忆网络(long short term memory, LSTM)作为解码器生成完整描述性语句。通过在MSCOCO数据集上与5种主流算法的对比实验可知,以CNN作为解码器能够大幅提高解码速度,语义信息的增强能够有效提高实验精度,验证了该方法的有效性和可行性。