战斗机发动机温度过热故障挖掘模型仿真

为保证战斗机的飞行安全,战斗机发动机温度过热故障的快速检测至关重要。由于战斗机发动机在运转中随着转速和负荷的不同,发动机的油耗速度会存在波动或发生较大变化,油耗速度不可控,不同的存油量对发动机的温度影响不同,造成发动机温度变化随着油量的不同,信号特征存在非线性。传统的战斗机发动机温度过热故障挖掘模型,主要依据稳定温度信号特征检测过热故障,无法克服存油量波动造成的温度变化信号非线性失真问题,故障检测效果不佳。提出了一种融入诊断网络算法的战斗机发动机温度过热故障挖掘模型,采用小波变换方法,采集动态战斗机发动机温度过热故障信号特征,以温度过热信号特征为依据,通过融合诊断网络在隐含层中对温度过热信号挖掘过程中的数据进行传输,在输出层中对温度过热信号挖掘过程中的数据进行传输,得到过热温度变化信息,实现战斗机发动机温度过热信号的深度挖据。实验结果说明,采用所提模型能够提高战斗机发动机温度过热故障挖掘的准确性,有利于故障的快速修复。     

基于小波变换的动态发动机过热信号检测技术研究

针对传统发动机温度过热,检测技术无法克服存油量波动造成的温度变化信号非线性失真与故障检测效果不佳的问题,提出一种融入诊断网络算法的发动机温度过热信号检测技术,利用小波变换方法,采集动态发动机温度过热故障信号特征,以温度过热信号特征为依据,通过融合诊断网络在隐含层中对温度过热信号挖掘过程中的数据进行传输,得到过热温度变化信息,实现发动机温度过热信号的深度挖掘.实验结果表明,采用该技术能够提高发动机温度过热信号检测的准确度,有利于故障的快速修复.     

轴承早期故障特征提取方法研究

针对滚动轴承早期故障信号被背景噪声淹没、故障特征不明显的问题,提出一种基于小波包分解和互补集合经验模态分解(CEEMD)的轴承早期故障信号特征提取方法.利用Matlab软件对采集到的轴承振动信号进行快速谱峭度分析,根据峭度最大化原则确定带通滤波器的中心频率和带宽,设计带通滤波器;对经过带通滤波器滤波后的信号进行小波包分解和CEEMD分解,根据峭度、相关系数筛选出有效本征模态函数(IMF)分量;利用IMF分量重构小波包信号,对重构小波包信号进行包络谱分析,提取轴承早期故障信号特征频率.该方法通过谱峭度分析降低背景噪声干扰,通过小波包分解增强故障冲击信号,并将CEEMD与小波包分解相结合,解决经典EMD分解存在的模态混叠、无效分量问题.仿真结果表明,相较于传统包络解调算法,重构后信号的背景噪声得到抑制,故障特征分量突出,验证了所提方法的可行性和有效性.     

采用小波变换和盲源分离的电机轴承故障诊断

针对地铁车辆转向架牵引电机轴承故障,提出一种结合小波变换和盲源分离的轴承故障识别方法.首先从原始信号频谱中判断轴承高频共振信号的大致频带范围以确定小波分解层数;其次利用小波分解提取轴承高频共振信号成分;然后利用盲源分离方法从小波分解后的重构高频信号中分离故障特征信号;最后对故障特征信号进行Hilbert解调并通过包络谱分析提取故障特征频率.对上海地铁某型地铁车辆转向架牵引电机进行试验,试验结果证明该方法能清晰、准确地识别轴承故障特征.     

基于SVM与D-S证据理论的异步电动机转子断条故障诊断方法

目前异步电动机转子断条故障诊断方法都是基于从定子电流中提取出特征频率来对转子状态作出诊断的方法,当异步电动机空载或轻载时,该特征频率易受基频泄露的影响而很难得到,同时该特征频率受转速波动影响很大,单纯根据该特征频率对转子状态作出判断缺乏准确性。针对上述问题,提出了一种运用SVM与D-S证据理论对异步电动机转子断条故障进行识别的诊断方法。该方法基于扩展Park法与FFT变换法,分别从定子电流信号和振动信号中提取转子断条故障的特征信息,利用SVM对异步电动机的状态进行模式识别,并将识别结果形成彼此独立的证据,而后根据D-S证据融合规则进行融合处理,从而实现对异步电动机转子断条故障的准确识别。实验结果表明,该方法可以对异步电动机转子断条故障作出准确判断。     

射频升降机电源故障诊断算法研究

在射频升降机运行环境中,大部分电源都是通过母线连接在配电网络中的,配电网络中的支路很多,对射频升降机电源线路的电流带来较大程度的干扰,导致故障信号转换的电流信号存在较大程度的波动.传统故障诊断方法,无法对上述信号渡动进行准确的分类,精度不高.提出了一种改进的射频升降机电源故障诊断算法.应用LS-SVM方法对射频升降机电源信号进行聚类处理,利用一种惩罚因子对信号分类过错进行约束,运用融合规则对故障特征进行融合,完成射频升降机电源故障定位.实验结果表明,改进后的算法有效提高了故障诊断的准确性.     

杂波环境下网络波动信号采样模型

杂波环境为可对信号产生随机干扰的环境.对上述环境下的网络信号进行采样,可以有效监测网络环境,防范网络入侵和拥堵.由于在杂波环境下的网络信号具有扩展衍射特征,使得正常网络信号存在较大波动性.传统方法进行网络信号采集过程中,在网络信号存在波动的情况下,采样时频重叠调制进行采集,未能纳入杂波先验信息,波动序列的扩展衍射特征形成欠定采样,造成信号采集效果不好.提出基于自适应空间域窗口采集算法的网络波动信号采样模型.将谐波小波核函数和支持向量机理论相结合,获取样本回归模型,得到该模型的约束条件,并对上述回归模型求取最优解,得到网络波动信号采样结果.实验结果表明,利用改进算法进行网络波动信号采样,能够极大的提高采样的准确性和实时性,满足网络波动信号的采集要求.     

基于小波包和EMD的异步电动机轴承故障诊断方法

针对传统的异步电动机轴承故障诊断方法对于轴承的局部缺陷及早期故障的诊断效果不明显的问题,提出了一种采用小波包理论与EMD相结合的方式提取异步电动机轴承故障特征频率的方法。该方法先采用小波包理论对原始信号进行消噪及频带划分,接着采用EMD对小波分解重构得到的信号进行分解以获得固有内在模函数(IMF),最后将IMF经时频变换得到频谱图,根据故障特征频率得出诊断结果。实验结果证明,该方法可有效地提取出故障特征频率,并方便地判断出故障类型。     

基于小波分解的时序预测模型mWDLNet及其应用研究

各种类型的深度神经网络模型已被应用到时序分析中,但基于频域的神经网络与时域的线性模型融合仍然缺乏有效的模型.提出一种基于多级小波分解的深度网络和差分自回归移动平均模型相融合的方法(mWDLNet),时序信号经小波分解到频域,由卷积神经网络和长短期记忆网络提取时序信号的空间和时间维度特征,同时利用差分自回归移动平均模型(...     

基于HHT变换的起动电动机特征信号时频分析

针对车辆起动电动机电气和机械故障发生时特征信号的时变不平稳特性,进行了时频域分析处理,提出了利用现代信号处理方法对故障信号提取特征向量的方法,主要对起动电动机的电枢和轴承故障进行诊断。在构建电机故障测试实验平台的基础上,利用破坏性实验构造了故障类型,测取了电枢电流和振动信号,分别采用小波分析理论和HHT变换对信号进行分析,通过分解再重构的方式将信号分解成了频率由高到低的不同分量,并获得了故障的特征频率,提取了特征向量。实验结果表明,基于HHT变换的现代信号处理方法在处理时变非平稳信号方面比小波分析理论更具有自适应性,更易识别。     

智能多芯电缆检测仪的研制

提出了一种用于多芯电缆直流阻抗测试、故障预测、故障识别和故障点精确定位的新方案。综合行波测量法和改进的电桥测量法的优点，通过引入电缆尾端自动配合子机，成功地解决了多芯电缆检测中遇到的技术难题。详细阐述了检测原理，给出了基于MPU与CPLD／FPGA技术的硬件实现和软件工作流程。实验结果表明：样机能准确测量电缆芯线的直流阻抗；给出潜在故障建议；快速完成对断路、短路、低阻和高阻故障的识别；对前三种故障点的定位精度小于0．4m。     

FTT—1：一个基于硬件的故障注入器的设计与实现

故障注入是评价计算机系统可信性的一种重要的试验方法。构造故障注入器是故障注入研究中的一人重要组成部分。此文介绍了ＦＴＴ－１，一个基于硬件的故障注入器的设计与实现。文章讨论了设计与实现硬件故障注入器的关键技术，并介绍了在ＦＴＴ－１的实现中解决这些关键技术的方法。试验结果证明了ＦＴＴ－１用于评价容错计算机系统可信性的有效性。     

基于SNMP的网络故障管理系统的设计与实现

故障管理是整个网络管理的核心,也是最难实现的部分.设计一个基于SNMP协议和数据库的故障管理系统,包含故障发现、故障定位、故障报警等功能,并在此基础上完整地实现了该系统.     

Full-order observer-based actuator fault detection and reduced-order observer-based fault reconstruction for a class of uncertain nonlinear systems

This paper considers observer-based actuator fault detection and reconstruction problems for uncertain nonlinear systems. Based on a kind of full-order observer which is robust to disturbances but sensitive to actuator faults, a single detection observer is constructed to produce a residual which can be used to alarm the occurrence of the actuator faults when at least one actuator fault occurs indeed. The full-order observer is adaptive one because an adaptation law which can adjust the Lipschitz constant of Lipschitz term is introduced. For this reason, the Lipschitz constant can be unknown in our design. After this, a kind of reduced-order observer is developed by choosing a special observer gain matrix. Based on the reduced-order observer, we provide a kind of unknown information estimating method which can be used to not only reconstruct the actuator faults but also estimate the disturbances of the system. In simulation, a real model of the seventh-order aircraft is used to illustrate the effectiveness of the proposed methods.     

Actuator fault diagnosis for a class of nonlinear systems and its application to a laboratory 3D crane

In this paper, an actuator fault diagnosis scheme is proposed for a class of affine nonlinear systems with both known and unknown inputs. The scheme is based on a novel input/output relation derived from the considered nonlinear systems and the use of the recently developed high-order sliding-mode robust differentiators. The main advantages of the proposed approach are that it does not require a design of nonlinear observer and applies to systems not necessarily detectable. Conditions are provided to characterize the feasibility of fault detection and isolation using the proposed scheme and the maximum number of isolatable actuator faults. The efficacy of the proposed actuator fault diagnosis approach is tested through experiments on a laboratory 3D Crane, and the experimental results show that the proposed actuator fault diagnosis approach is promising and can achieve fault detection and isolation satisfactorily.     

一种具有容错功能的快速总线裁决机构

本文重点探讨了具有容错功能的总线裁决机制。在一种全模块化的快速裁决器的基础上，提高了对裁决器故障进行快速诊断的设计方案，以及对偶然性和固定性错误进行处理的。     

高压电力电缆故障的起因诊断和处理

主要针对高压电力电缆的常见故障,探讨电力电缆故障诊断的一般方法和步骤,并举出实例提出了相关处理意见。     

LPV model-based robust diagnosis of flight actuator faults

A linear parameter-varying (LPV) model-based synthesis, tuning and assessment methodology is developed and applied for the design of a robust fault detection and diagnosis (FDD) system for several types of flight actuator faults such as jamming, runaway, oscillatory failure, or loss of efficiency. The robust fault detection is achieved by using a synthesis approach based on an accurate approximation of the nonlinear actuator–control surface dynamics via an LPV model and an optimal tuning of the free parameters of the FDD system using multi-objective optimization techniques. Real-time signal processing is employed for identification of different fault types. The assessment of the FDD system robustness has been performed using both standard Monte-Carlo methods as well as advanced worst-case search based optimization-driven robustness analysis. A supplementary industrial validation performed on the AIRBUS actuator test bench for the monitoring of jamming, confirmed the satisfactory performance of the FDD system in a true industrial setting.     

基于故障字典的数字电路故障定位过程研究

分析了LASAR仿真生成的故障字典、管脚网络表和节点真值表等文件的内容,找出了其中进行电路故障定位所需的信息,总结出在此基础上对电路进行测试、实现故障定位的过程,设计了数字电路故障诊断系统,可将故障点定位至元件管脚。