面向维修训练的故障建模、仿真与评估

面向维修训练领域，通过研究系统故障产生机理，运用面向对象方法建立一种基于故障传播有向图的系统故障模型，从工程应用角度阐述了其构建规则。基于该模型实现了维修训练仿真系统，介绍了有向图仿真运行类结构和维修对象测量数据的生成。在此基础上，文章提出一种基于标准故障诊断路径的评估方法，根据测量点与标准路径的相关性实现了维修训练评估。     

一种用于建造多塔精馏过程故障诊断专家系统知识库的方法

提出了一种用于建造多塔精馏过程故障诊断专家系统知识库的方法，该方法借助于实例，通过基于解释学习的学习模型及定量深层知识库来产生故障诊断领域知识，若用该方法建立专家系统知识库，则相应的专家系统在进行蒸馏系统故障诊断时比较快速、准确。     

基于系统辨识算法的风力机桨距系统故障诊断

针对风力机桨距系统故障,提出一种基于观测器的多新息随机梯度辨识算法的故障诊断方法．多新息随机梯度辨识算法通过扩展新息长度能够改进随机梯度辨识算法的估计精度,根据系统的规范状态空间模型,结合状态观测器可以实现系统状态和参数的交互估计．将桨距系统模型转换为可辨识的状态空间模型,依据桨距系统故障会引起系统参数变化的特点,采用所提出的算法对系统状态和参数进行估计,将桨距系统故障诊断问题转化为系统状态和参数估计问题．仿真结果表明,所提出的方法能够有效诊断桨距系统故障．     

基于神经网络的故障诊断专家系统研究

针对传统专家系统和神经网络的各自特点,将两者有机结合,构造了一种基于神经网络的混合型故障诊断专家系统。提出了神经网络子模块NNM的概念并分析了NNM的具体实现方法。应用该故障诊断模型对某内燃机组供油系统故障进行了模拟验证,试验结果表明神经网络与专家系统结合是一种有效的诊断方法。     

基于EMD和M-FSVM的泵车液压系统故障诊断

在泵车液压系统的故障诊断技术研究中,如何精确地提取故障特征以及如何实现高精度的分类识别是研究的关键.针对这一问题,文中提出了一种基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)算法与模糊多类支持向量机(Multi-class Fuzzy Support Vector Machine,M-FSVM)技术相结合的液压系统故障诊断方法.该方法首先对原始数据信号进行EMD分解,分解成若干个固有本征模态函数之和,再计算EMD能量熵作为M-FSVM的输人数据加以诊断.实验结果表明,该方法能有效地诊断泵车液压系统故障.     

基于本体的矿井提升机主轴系统故障诊断方法

针对传统矿井提升机故障诊断方法效率低、准确性差及诊断知识难以重用和共享等问题,提出了一种基于本体的矿井提升机主轴系统故障诊断方法。针对矿井提升机主轴系统故障原因多样化的特点,提出用三维坐标法系统总结各种故障现象及其故障原因,解决了故障总结不全面、原因分析不合理等问题;通过Protégé4.3软件建立故障诊断本体库,将故障现象、故障原因及其对应的逻辑关系作为知识存入本体库,解决了故障诊断知识共享和重用困难等问题,提高了故障诊断效率;通过SQL Server 2008数据库存取主轴系统监测数据,利用Java持久层应用程序接口JPA和Java应用程序接口Jena建立本体库与数据库的映射,实现了数据库与本体库数据的动态交换;最后通过本体库对监测数据进行分析,确定故障原因并定位故障源,实现故障诊断。实例分析结果表明,基于本体的矿井提升机主轴系统故障诊断方法提高了故障诊断的效率和准确性,且可靠性较高。     

一种新的神经网络故障诊断方法

基于数据融合思想，提出一种新的神经网络故障诊断方法。利用系统故障征兆的分散性和复杂性，采用多个神经网络分别对每一类故障进行诊断，网络输入为与输出故障相关联的监测信号的特征值，将各网络输出进行融合，给出最后诊断结果。将该方法应用于斜轴式无铰柱塞液压泵故障诊断，结果表明能够充分利用各种特征信息，提高诊断速度和精确度。     

基于模式识别的柴油机故障诊断

提出一种基于模式识别的故障诊断方法，利用传感器检测柴油机燃油压力波形，并对波形进行数学建模和特征提取，讨论分析了最小距离判别法，选用Euclidean距离，将其应用到柴油机燃油压力波形的故障诊断中，得到相当理想的诊断结果，最后给出两个实验例子，此方法具有运算简单，运算速度快，判别精度高等特点，具有广阔的发展空间。     

值传递诊断过程的抽象和重用

提出了一种基于值传递的系统模型,重新定义了诊断,并给出了快速找到一个极小诊断的算法.在此基础上,提出了独立于系统输入输出的值传递路径的概念,实现了值传递诊断过程的抽象,并根据等价路径对系统值传递路径空间进行约简.以约简的值传递路径空间为基础,给出了一种故障诊断算法,在一定条件下多项式时间结束.     

系统故障诊断技术

本文简单地概括了目前通常采用的故障检测与诊断方法的基本原理,优缺点及应用情况。提出一种系统故障诊断的智能方法——专家系统。对专家系统的构成,功能及其特点进行了探讨.最后,指出了设计故障诊断系统应考虑的一些实际问题.     

X-Q自适应PID及其在多目标满意控制系统中的应用

给出一种新型X-Q自适应控制器,它具有新颖的自适应频率特性对于控制信号而言,它是一个没有任何相位落后的PID,且高频段为一放大倍数为k的放大器,低频段为一积分时间常数为     

位移无静差ITAE最优传递函数的研究

位移无静差ITAE最优传递函数具有较好的平稳性和快速性,是一组适用于工程控制系统的最优参数。首先介绍了ITAE最优传递函数,然后研究了ITAE最优传递函数的极点分布、时域响应和频域响应,最后研究了ITAE最优传递函数的分母多项式系数与加权矩阵的关系。研究结果将大大促进ITAE最优传递函数的广泛应用,为进一步研究ITAE最优控制问题打下基础。     

改进的Butterworth最佳传递函数标准型

针对Buttervvorth最佳传递函数随着阶数增大,超调量增大,单位阶跃响应品质变差的问题,本文提出一种改进的Buttervvorth最佳传递函数来提高系统的瞬态响应品质,并给出改进的Buttervvonh最佳传递函数的标准型以及它们的单位阶跃响应。     

基于ITAE最优的直流电机速度控制器设计

提出了一种用于直流电机调速系统的控削器设计方法，该方法主要基于ITAE最优控削理论，并结合PI控削。仿真研究结果表明．所设计的调速系统不仅转速跟踪性能优良，而且具有较强的鲁棒性和抗负载扰动能力。     

纯时滞两次ITAE优化控制系统的背驰定律

本文给出纯时滞系统新的二次优化控制算法 ,即不论在有穷维空间 ,还是在无穷维空间 ,两次都用 ITAE优化控制律进行优化 .这种系统 ,设定的一次优化超调 δ1(μ) %愈小 ,二次优化超调 δ2 (μ)愈大 ,系统的鲁棒性愈强 ,称之为背驰定律 .最后讨论一个算例 ,结果表明 ,鲁棒性强 ,对时变时滞系统的优化控制 ,更具有工程实用价值 .     

ITAE标准传递函数的结构型式探讨

本文将时域里判断积分型的性能指标,ITAE性能指标敛散问题转换到了复频域里进行讨论,并给出了对应的判断公式和定理。根据给出的定理,本文证明了ITAE标准传递函数[1]的适用范围。     

化学反应釜最优温度控制系统的设计与实现

根据化学反应釜温度控制的工艺要求,为使其釜内温度控制更高效、稳定。设计了一套仅使用一种导热油进行温度调节的控制系统。并通过MATLAB和Simulink仿真的手段,求出了基于ITAE准则下的串级PID最优控制器参数。     

具有状态参数约束的鲁棒自适应最优控制设计

在传统Backstepping 鲁棒自适应设计中, 虚拟控制函数的设计参数缺乏约束, 对此, 采用新的设计方法得到了新坐标系下的系统模型和参数替换律, 结合直接反馈线性化和最优控制策略, 最终给出了具有参数约束的非线性鲁棒自适应最优控制的设计方法. 以具体励磁系统参数为例进行仿真实验研究, 所得结果表明, 该鲁棒自适应控制方法可以实现状态参数的最优约束, 并能有效控制状态参数的收敛速度.     

双振动电机同步最优控制方法

应用最优控制理论,提出新的双振动电机的相位同步控制策略。双振动电机在振动机械,如振动筛、振动打桩机及振动成型机等,有着广泛的应用。现代的双振动电机以相位控制同步方式工作,而目前采用的主要是主从跟踪式PID控制同步方法。这种方法虽然实现简单,但控制效果较差。基于最优跟踪控制技术,在状态空间中对双振动电机系统的振动频率和相位差同时进行控制,取得了较满意的实验结果。该控制技术可以很方便地被推广到对3台以上的振动电机进行多机相位同步控制中。     

基于改进量子粒子群算法的NCS模糊控制器参数优化

针对网络化控制系统中模糊控制器的量化因子和比例因子采用传统经验方法难以整定的问题, 提出了一种改进量子粒子群（IQPSO）算法对模糊控制器量化因子和比例因子进行优化。该方法将ABC算法中的搜索算子作为变异算子引入到QPSO算法中, 使得IQPSO算法较好地克服了QPSO算法保持种群多样性差容易早熟收敛的缺陷, 并以ITAE指标作为IQPSO算法的适应度函数对模糊控制器进行优化。典型工业过程仿真结果表明, IQPSO优化的模糊控制器具有比PID控制器和标准QPSO优化的模糊控制器更好的控制性能和适用性。