基于指定元分析的多故障诊断方法

为了克服传统主元分析(Principal component analysis, PCA)因模式复合现象而无法进行多故障诊断和诊断结果难以解释的不足, 本文引入指定元分析(Designated component analysis, DCA)的思想, 建立DCA多故障诊断理论的空间投影框架, 从而把异常检测问题转化为将观测数据向故障子空间投影后投影能量的显著性检测问题. 在确定系统存在异常的情况下, 再将观测数据向故障子空间中各故障模式方向分别进行投影, 根据投影能量的显著性进行多故障诊断. 并利用正交补空间构造法证明了基于非正交模式指定元分解形式的可行性和收敛性, 建立了一种逐步DCA多故障诊断方法以解决指定模式非正交情况下的多故障诊断问题. 包含5种共存故障的观测数据的仿真研究验证了新方法的有效性.     

基于分层约简模型的接地网故障诊断软件设计

在文献[11]提出的接地网分层约简模型和文献[9]提出的多激励迭代最小二乘故障诊断方法的基础上,利用MATLAB完成了一套接地网腐蚀故障诊断的软件设计。详细论述了分层约简模型的自动生成方法、接地网可测性分析的软件实现、不确定支路组及其原形自动分解的软件实现和不确定支路电阻范围估计的软件实现,并以一个60支路的实验接地网为例进行了说明,结果表明提出的方法是可行的。     

基于主元空间统计的传感器故障诊断与重构

针对主元分析故障诊断方法中所采用SPE统计量的局限性,通过分析主元模型的整体框架,提出一种通过T2统计量来研究传感器数据超限的故障检测与重构,确定故障大小与类型,采用迭代法恢复传感器示值的方法。仿真结果表明,该方法对传感器进行故障检测与重构后,其故障幅值完全处于精度范围内,且低于所要求的控制限。     

接地网故障诊断中的拓扑分解及其应用研究

为了对接地网进行故障诊断,通过对接地网支路拓扑结构进行分析,提出了一种以可及节点为裂点的分层拓扑分解方法,将接地网分解为元版块网、可及接地网和本征接地网。根据不同的数据结构,实现了接地网网络拓扑自动分解,明确了由拓扑结构决定的各层支路的关联性,采用结构判断和诊断后判断结合的方法对接地网支路的可测性进行了研究,可以自动识别诊断结果唯一确定的明晰支路,为科学利用诊断结果具有指导意义。对一个60支路的实验接地网采用所提出的算法进行分解和可测性判断,验证了提出的方法的正确性和实用性。     

接地网磁感应强度分布规律及故障研究

接地网是电力系统安全运行的重要保障。在我国由于接地导体一般是钢材质,导致接地网的腐蚀较易发生危及电网安全。本文基于电磁感应原理,研究了不同因素对地表磁感应强度的影响并分析比较了接地网无故障情况和有故障情况下的地表磁感应强度的分布特征,为接地网导体故障诊断奠定基础。     

基于免疫遗传算法的接地网腐蚀故障诊断

为了解决在接地网腐蚀故障诊断问题的研究中,接地网诊断模型复杂,故障诊断效率和精度低的问题,提出了基于改进免疫遗传算法的接地网腐蚀故障诊断方法:根据节点撕裂法将接地网分块并建立多目标优化函数来减少约束条件,再采用改进的免疫遗传算法对诊断模型进行求解,对选取算例的仿真实验结果表明:该方法能快速收敛于模型优化函数最优解,且得到的支路诊断结果与实际状态一致的达90%,能够准确有效地诊断出接地网各处的腐蚀程度,具有一定的工程应用价值。     

基于多块相对变换独立主元分析的故障诊断方法

针对复杂工业过程中故障诊断技术存在数据可分性差、噪声干扰、故障定位困难的问题,提出一种基于多块相对变换独立主元分析(MBRTICA)的故障诊断方法.为了使所提取的故障特征具有可分性,采用相对变换原理与FastICA算法融合的方式构建相对变换独立主元分析方法(RTICA)用于检测故障的发生.通过引入多块理论,将高维数据分成多个子块单元,并在每个子块单元内分别进行RTICA处理,确定故障发生的位置.最后用电主轴轴承裂纹故障的实验对所提方法进行验证,实验结果表明,基于MBRTICA的故障诊断方法可提高数据的可分性,能够有效减少噪声,同时提高故障检测的精度, 实现故障定位功能, 全面地对故障进行分析.     

新型Petri网故障诊断算法研究

Petri网是一种高效的离散事件动态系统建模工具。该文基于Petri网的基本原理,结合故障诊断问题的特点,对petri网在故障诊断中的应用进行了研究,提出了新型Petri网故障诊断算法。并以多轴机床为例建立了Petri网故障模型,分析了故障传播的机理,验证了该算法的有效性。     

基于多块核主元分析的复杂过程的分散故障诊断

提出多块核主元分析算法, 基于此算法针对复杂过程提出了新的故障检测和诊断方法. 通过对整体过程分块统计残差实现非线性过程的分散故障诊断目的, 相应的控制限用来分离引起故障的位置或发现引起故障的变量. 提出的方法应用到田纳西过程得出的结论为: 该方法能够有效地提取块内和块间的非线性信息并显示出优越的故障诊断能力.     

基于Petri网的飞机交流发电机故障诊断方法研究

针对目前飞机交流发电机排故工作过程繁琐、效率低下的现状,提出将Petri网理论应用到飞机交流发电机故障诊断中;利用Petri网的并行处理能力来提高排故效率;改进了一种适合故障特性的Petri网模型,以Petri网的变迁激活规则进行故障诊断推理,从而分析出异常行为过程间的因果关系,推理出故障的原因;最后,以飞机交流发电机的失频故障为例,建立诊断模型,通过仿真分析验证了该方法的可行性和高效性。     

一种面向故障诊断的接地网拓扑快速建模方法

为了给接地网故障诊断软件提供方便的人机界面,提出了一种简便灵活的接地网拓扑编辑录入方法。采用具有4列元素的边编辑表和具有3列元素的节点编辑表记录录入过程,论述了添加操作、变更节点类型操作和删除操作的处理方法,建议了由删除冗余记录、压缩节点和边的编号及生成节点支路关联矩阵A这3个步骤构成的编辑操作过程。以一个接地网为例进行了详细说明,结果表明提出的方法是可行的。     

Vague故障诊断方法在振动故障诊断中的应用

提出模糊数据[hij]化成Vague数据[hij]的转化公式：[Ki(hj)=hij=[tij,1-fij]=(hij)2,(hij)1/2],以及Vague集[H]和[G]之间的相似度量公式：[Mm(H,G)=1ni=1n3-f(m)hi-f(m)gi-c(m)hi-c(m)gi-d(m)hi-d(m)gi3+f(m)hi-f(m)gi+c(m)hi-c(m)gi+d(m)hi-d(m)gi]。应用Vague故障诊断方法,进行汽轮发电机组的振动故障诊断,其效果是理想的。     

Operative diagnosis of graph-based systems with multiple faults

The problem of multiple faults diagnosis in safety-critical systems is considered. Error propagation between system components is modeled as a directed graph, where the errors propagate instantaneously along the edges. Some of the system components are equipped with alarms, which ring when abnormal conditions are detected. A diagnosis algorithm identifies the set of potential failure sources based on the set of ringing alarms. The paper introduces the D-FAULTS algorithm, which diagnoses the system when at most two nodes can be failure sources at any time. The concept of sequential diagnosis is also introduced, to deal with an unknown number of faults. Sequential diagnosis is aimed at locating the smallest set of nodes containing at least one fault. Using this approach, a faulty system can be restored to normal condition by executing repeatedly the diagnosis and repair phases. To this purpose, we introduce the sequential diagnosis algorithm S-DIAG with optimal time complexity     

基于分层DSmT 的多故障诊断方法

针对现有故障诊断方法难以诊断涵盖多种不同类型故障的问题,提出一种基于分层DSmT的多故障诊断方法.利用主元凝聚层聚类方法实现证据聚类,将辨识框架分成若干个子框架;利用证据主元将BP神经网络所生成的各种故障模式的基本概率赋值函数在不同辨识框架下重新分配;利用DSmT对子框架下的证据进行融合并得出诊断结果.仿真实验结果表明,所提出的方法能将不同类型故障从辨识框架中分离出来,提高多故障诊断结果的可靠性,减少计算量,提高诊断效率.     

小波神经网络在齿轮故障诊断中的应用

提出了基于小波分析和SOM网络相结合的故障诊断方法,利用小波分析技术采集拖拉机齿轮故障特征信号,然后利用SOM神经网络对采集到的故障数据进行建模诊断.实验表明,该方法能有效提高齿轮故障诊断的准确率.     

基于案例推理的多故障诊断方法研究*

在分析多故障模式特点的基础上,建立了面向多故障的案例知识库,并提出了一种基于二次检索策略的多故障诊断方法。采用基于权重隶属度的候选案例生成方法对案例库进行初步检索,有效地减少了候选案例的数量;通过灰色关联分析对案例相似度进行计算,获得最有可能发生的故障案例,避免了多故障组合爆炸所带来的大计算量问题。最后通过实例对所提出的方法进行了说明。     

A data-driven test to compare two or multiple time series

In this paper, a data-driven test is proposed to compare two independent or dependent stationary time series, in terms of the second order dynamics. We show that the problem of time series comparison is equivalent to a goodness-of-fit test checking if a constant model is adequate. Using the same framework, the proposed test is easily extended to compare multiple time series and time series of different lengths. Different to previous methods, it is based on generalized score statistics in an estimating equation setting, with some weak and flexible conditions. An extensive simulation study illustrates the validity of the asymptotic result and finite sample properties, using the tapered periodogram. The proposed test is found to perform well for many different situations, including time series with heavy-tailed or skewed innovations. An application to damage detection using vibration data is discussed.     

多故障的奇偶方程-参数估计诊断方法

提出一种将奇偶方程与参数估计相结合的多故障诊断方法。构造了一种新的奇俩方程，其产生的残差仅对一个传感器故障和一个执行器故障敏感。将传感器和执行器故障模型表示成刘度因子和偏差的形式，应用卡尔曼滤没方法对各故障模型参数进行估计。某型号飞机控制系统的仿真结果表明，新方法能对传感器故障和执行器故障同时存在的线性系统进行诊断，有效地估计出各故障的模型参数。     

混合模糊聚类法在故障诊断中的应用

在汽轮发电机纽的振动故障诊断中,传统的基于模糊等价关系的传递闭包法和基于模糊划分的模糊C-均值(FCM)聚类法分别存在着"传递偏差"和初始化敏感问题.混合模糊聚类分析方法将上述两种方法结合起来进行故障诊断,实例表明,该方法得到的诊断结果更符合实际情况,且该方法不仅能对单一故障进行诊断,对多故障也能进行诊断.