浅议数据参数分析在汽车故障诊断中的应用问题

数据参数是汽车故障诊断、检测工作中常用的信息指标,因为现在汽车都是以数字化系统为主要设备运行系统,所以故障表现也会以数字信号错误、失败的方式呈现。以往,汽车故障检测方法仅限于看、听、摸及日常维修经验,现在这种判断方式已无法迎合汽车在日常保养与管理上的服务准备,随着汽车功能的愈加复杂、汽车故障的逐渐多元,从事于汽车故障检修的人员必须学习、掌握如何利用数据分析来判断、评估汽车的故障表现,只有这样,才能在短时间准确找出汽车故障的真实原因,并最快解决问题。     

基于CODESYS的铁水车电气控制系统设计

分析了铁水车电气控制系统的相关功能及实现该功能需要控制的参数和实施策略．确定该电气控制系统主要使用的器件并利用CODESYS软件和C语言编程,开发一套集自动检测、自动保护、自动报警、自动控制于一体的智能电气控制系统及图形接口．该套电气控制系统的建立,能够保证铁水车系统各部分性能的最佳配合．     

基于包络分析的坦克变速箱故障诊断研究

在对振动信号分析的基础上,提取了反映坦克变速箱故障的时域特征量和包络谱特征量.建立了基于BP神经网络的故障诊断系统,实现了坦克变速箱故障模式的自动识别,有效地检测了坦克变速箱的早期故障.     

基于包络分析的坦克变速箱故障诊断研究

在对振动信号分析的基础上,提取了反映坦克变速箱故障的时域特征量和包络谱特征量.建立了基于BP神经网络的故障诊断系统,实现了坦克变速箱故障模式的自动识别,有效地检测了坦克变速箱的早期故障.     

基于MCP2510实现无级变速箱控制系统的CAN通信

针对汽车无级变速器控制系统的复杂性,应用CAN总线控制器MCP2510,开发了一种CAN总线的网络控制连接方式,并将这种网络连接方式用于汽车无级变速箱控制器(TCU)的开发中,实现了TCU与其他电子控制单元之间的信息交换．实际运行表明,该通信方式具有较高的可靠性和容错性．     

温度传感器在汽车气体检测中的应用与故障分析

汽车发动机进气、排气、尾气的温度,反应了发动机运行状态,是发动机运行正常与否的重要参数。文章从热电偶式温度传感器原理和性能出发,探讨热电偶式温度传感器在汽车检测中的应用,研究了控制发动机的热状态、利用进气温度和排气温度进行计算进气量,排气量及排气净化的处理;利用汽车电子控制系统,使发动机运行在最佳的工作状况下。     

基于包络分析的自行火炮变速箱故障诊断研究

在振动信号分析的基础上，提取了反映自行火炮变速箱故障的时域特征量和包络谱特征量．建立了基于BP神经网络的故障诊断系统，实现了自行火炮变速箱故障模式的自动识别，有效地检测了自行火炮变速箱的早期故障．通过实际所测的自行火炮变速箱故障数据验证，诊断结果表明选择的特征参数较好地识别变速箱常见故障．     

汽车变速箱CAD研究

介绍了用ＡＵＴＤＣＡＤ软件进行变参数变速箱的程序设计，其中重点介绍利用命令文件法对汽车变速箱变参数的图形处理     

新一代模块化AMT控制系统推出

美国威伯科汽车控制系统公司在我国推出最新研发的新一代模块化自动机械变速箱（AMT）控制系统。 新一代模块化AMT控制系统包括三个核心组件：安装在驾驶室的集成了电子控制单元（ECU）的换挡手柄、安装于变速箱的换挡执行机构和离合器执行机构。在机械变速箱上加载这个系统就等于用电子系统来代替人为的变换挡位和控制离合器,实现换挡自动化。     

国产数控系统的检测

国产数控系统的检测包括整套电气控制系统的功能性检测,系统含有数控系统,PLC,模拟量控制卡,数字量伺服驱动器。数控系统的检测是产品出库前非常重要的一步,也是判定以及定位故障必须的步骤。     

一种基于视觉的瓷砖尺寸在线检测系统

介绍了一种基于线阵CCD的瓷砖尺寸在线视觉检测系统,对系统进行了设计,并提出了系统的标定方法。采用了一种改进的基于灰度矩的亚像素边缘定位算法对边缘进行了精确定位,随后根据边缘点数据拟合出瓷砖的角点,最终根据角点的相对位置求出瓷砖的各个尺寸参数。实验结果表明,该系统具有实时、非接触、速度快、精度高以及现场抗干扰能力强等优点,可以满足一般瓷砖在线尺寸检测的需要。     

超声波塑料焊机电声转换系统输出振幅响应的有限元模拟

建立了电声转换系统的力学模型，确定了系统激励力与输入电功率之间的定量关系，采用有限元方法对系统的输出振幅响应进行了模拟，验证结果表明，模拟结果可以满足设计要求，为电声转换系统的设计与制作提供了一种简单，有效的检验方法。     

含固态限流器的变结构电力系统故障计算的补偿法

将网络操作、伴有固态限流器动作的短路故障统一处理成电力系统网络结构变化,采用向网络操作端口、虚拟固态限流器端口和虚拟短路故障端口分别接入一组虚拟网络来模拟变结构电力系统中伴有固态限流器动作的各种短路故障,建立起故障计算模型。基于补偿法,借助于相序参数变换技术,提出了一种含固态限流器的变结构电力系统短路故障计算的新方法。这种方法的主要特点在于：可适应电力系统网络拓扑结构变化;模拟网络操作、伴有固态限流器动作的短路故障所需的虚拟网络相互独立、结构简单;互感线路故障与非互感线路故障模拟方法完全相同;可精确模拟金属性与非金属性短路故障;故障计算无需修改原网数学模型。     

动态核主元分析在无人机故障诊断中的应用

飞行控制系统作为无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)的核心子系统,对其进行故障诊断可以大大提高无人机的安全性和可靠性。在无人机数学模型未知或者不确定的情况下,数据驱动的故障诊断方法比基于模型的方法更实用。考虑无人机飞行控制系统是典型的非线性动态系统,采用一种非线性主元分析方法对其进行故障诊断。利用数据建立无人机飞行控制系统正常状态下的动态核主元模型,通过T²和SPE两种统计量实现故障检测;故障发生后,利用重构贡献图的方法进行故障分离。仿真试验证明,该方法能对典型的无人机执行器和传感器故障进行有效监测和诊断。与动态主元分析相比,动态核主元分析方法对微小故障更为敏感。     

基于虚拟仪器技术的混凝土氧化温度巡检系统

构建了新型混凝土氧化温度巡检软硬件系统．系统硬件由多路温度传感器、信号调理电路、单片机及工控机组成;软件采用虚拟仪器技术LabWindows／CVI开发平台开发．实验表明,此温度巡检系统可以实现对于混凝土氧化温度的监控,从而保证混凝土的氧化温度在正常的环境温度下进行．     

A Descriptor System Approach of Sensor Fault State Estimation for Sampled-data Systems

基于广义系统理论的数据采样系统传感器故障状态估计

周振华¹,王茂²,杨博媛¹

（1.常州工业职业技术学院,江苏 常州 213000;

2.哈尔滨工业大学 空间控制与惯性技术研究中心,哈尔滨 150001）

创新点说明：

1）采用采样数据系统离散化的处理,设计观测器来估计传感器故障;

2）用广义系统方法研究正常系统观测器的设计与实现方法;

3）利用线性矩阵不等式（LMI）方法讨论观测器存在的充分条件。

研究目的：

利用线性矩阵不等式（LMI）方法隔离和估计数据采样系统的传感器故障。

研究方法：

采用对采样数据系统进行离散化的方法,得到离散时间模型。然后构造一个描述传感器故障的离散系统的广义系统,在广义系统表示的基础上,设计了一组观测器来隔离和估计传感器故障。这些观测器可以用线性矩阵不等式（LMI）技术来合成,并导出了这些观测器存在的充分条件。

研究结果：

主要成果体现在利用线性矩阵不等式（LMI）方法讨论观测器存在的充分条件（文中定理1和定理2）。

结论：

1）研究了传感器故障样本数据系统的故障估计方法,在离散广义系统观测器设计的基础上,提出了一种新的采样系统传感器故障估计方法。

2）建立了离散广义系统观测器收敛的充分必要条件,并用一组线性矩阵不等式LMI来表示,导出观测器存在的充分条件。

3）最终数值仿真实例验证了该方法的有效性。

关键词：故障隔离与估计;数据采样系统;广义系统;线性矩阵不等式（LMI）

     

基于软件方法故障注入系统

基于软件故障注入方法,设计一个软件故障注入系统SFIS,提出动态故障库.建立适用于单粒子事件的故障模型.最后采用两台PC机串口通信,用SFIS采用断点中断实现瞬时故障的注入,采用单步中断实现永久故障的注入.     

基于信息熵和SVM多分类的飞机液压系统故障诊断

飞机液压系统是典型的非线性系统,故障机理复杂,提取故障信息困难,且故障样本较少。针对飞机液压系统部件故障,文章采用了基于信息熵特征权值分配和支持向量机(SVM)多分类的故障诊断方法。先提取飞机液压系统压力信号的统计特征,然后通过计算特征信息熵为特征分配相应权值,将权值较大的特征作为支持向量机的输入向量,最后建立SVM多分类器将正常与多种故障状态进行分类;所采用的方法不仅有效降低了支持向量机模型的计算复杂度,而且提高了分类精度。通过建立飞机起落架收放系统仿真模型,对该故障诊断方法进行了验证研究。仿真结果表明,该方法选用高斯径向基核函数能够有效对液压系统进行故障诊断。     

汽轮发电机过热故障在线监测与诊断

提出在正常运行条件下（无任何故障,运行状态良好）汽轮发电机定子绕组铜温及出水温度（标准温度）计算方法,通过分析标准温度和实际温度测量值的偏差,来确定发电机定子本身是否发生水堵等过热故障,并借助于发电机的其它辅助工况参数来对故障进行定位。它比巡测仪等温度越限报警装置发现故障要灵敏得多。这为充分利用原已安装的发电机传感器开发在线故障监测与诊断系统提供了一种新的尝试。     

基于最小二乘及分类向量机的空气调节器故障检测

为了对空气调节器的故障进行检测和诊断,提高建筑物管理系统的能源利用率,提出一种基于递归最小二乘的故障检测和诊断方法.方法包含特征选择、递归最小二乘和支持向量机分类三个部分,在特征选择中,将空气调节器的故障分为11个类型,并基于Relief F算法选取三个最显著的特征变量.在递归最小二乘中,通过最小化真实值与预测值之差的平方和对模型的参数进行估计,并基于二叉决策树思想采用支持向量机对11个故障状态和1个正常状态进行分类.结果表明,所提方法可以更好地对空气调节器中的故障进行检测,并对故障类型进行分类.