基于圆故障模型的模拟电路故障诊断方法

针对模拟电路故障诊断中故障字典法的电路故障响应状态的不可数性,提出了一种新的复平面空间圆故障模型诊断方法。该方法利用电路响应与元件的位置及电路拓扑结构之间的关系,在复平面空间上建立圆函数作为故障特征。故障诊断时,利用测试值到圆中心之间距离与圆半径相等的原理来精确定位故障。实验证明圆故障模型既能解决故障响应不可数问题又能简化故障字典,降低仿真和测试代价。同时,该方法不但能诊断软故障和硬故障,而且也能很好地解决容差问题。     

基于EEMD的ICNN故障诊断方法

针对轴承微弱故障特征提取困难和故障诊断准确率低等问题,提出一种基于集合经验模态分解的改进卷积神经网络的故障诊断方法。首先,利用集合经验模态分解(EEMD)对信号进行降噪等预处理,并将预处理后的信号转换为二维信号;其次,为了解决数据特征不确定性和卷积神经网络(CNN)内部参数爆炸的问题,在CNN的卷积层和池化层之间增加批量归一化层进行标准化处理,得到改进的卷积神经网络(ICNN);最后,以风电机组轴承微弱故障数据集为例,验证了所提方法相较于其他诊断方法更具有优越性,能够有效提取故障特征,具有较高的准确率和诊断效率。     

基于DGA的变压器故障可视化诊断

采用Matlab程序设计语言和GUI界面图形对象工具实现变压器绝缘故障诊断的三维可视化输出,并改进三比值法,利用模糊数学方法构造编码隶属度函数刻画边界点的模糊区间.实例应用分析结果表明：该可视化设计技术不仅简化了传统的繁琐计算过程,提高了效率,而且故障定位准确直观,更全面地反映变压器故障信息与可能的故障原因,具有很强的实用价值.     

基于SVPWM控制策略的PMSM驱动系统

在详细研究空间矢量脉宽调制（Space Vector Pulse Width Modlulation,SVPWM）基本原理和实现方法的基础上,分析了永磁同步电机（Permanent Magnet Synchronous Motor,PMSM）的矢量控制策略,在Matlab/Simulink环境下建立基于SVPWM控制策略的转速和电流双闭环永磁同步电机调速系统仿真模型,并进行实验仿真;以英飞凌单片机XC2267为硬件驱动进行永磁同步电机SVPWM控制策略的实验验证,利用CAN总线分析仪对电机运行状态进行检测。仿真和实验结果表明了SVPWM控制策略在永磁同步电机驱动系统应用中的有效性,为相关电机控制系统的设计和调试提供了相应思路。     

基于卡尔曼滤波的PMSM 驱动器死区补偿

针对矢量控制永磁同步电机驱动器, 提出了一种基于卡尔曼滤波的在线死区补偿方法.通过 分析功率器件的通态压降及死区对逆变器输出相电压的影响, 给出了死区补偿时间和死区补偿电 压的表达式.采用卡尔曼滤波器在线估计两相旋转坐标系中q 轴扰动电压, 进而计算出死区补偿时 间和三相死区补偿电压, 最后将各相死区补偿电压与参考电压相加对逆变器死区进行补偿.仿真结 果表明:该方法能够较好地消除零电流钳位现象, 有效地降低输出电流的脉动.     

基于故障树的导弹故障快速诊断决策支持系统

导弹系统复杂性的增加，使得导弹故障种类也相应增多。目前，采用人工方式诊断导弹故障的效率较低。但对诊断技术人员掌握故障知识的要求却越来越高。为了提高诊断效率，降低故障诊断对人的过分依赖，设计了一种导弹故障快速诊断决策支持系统。该系统利用故障树对故障知识进行表达，采用深度优先搜索算法将故障树所表示的知识转化为故障规则，可最大限度的利用现场信息进行故障诊断；该系统具有良好的知识编辑环境，能提供直观的诊断结果，特别适用于将故障手册电子化，以提高导弹系统故障诊断的效率。     

基于模糊神经网络的设备故障诊断分析

建立了一个模糊神经网络,用主成分分析法提取故障发生的特征运行参数,确定所建立的模糊神经网络的输入向量个数,再用动态聚类法对所采集的大样本进行故障分类,确定所建立的模糊神经网络的输出向量个数.根据采集的样本训练出模糊神经网络的连接矩阵,然后对单个的联想记忆网络进行合成,实现故障的诊断.通过具体的实例,给出诊断过程.     

基于积分滑模控制器的PMSM调速系统

针对传统PI调节器鲁棒性差、抗干扰能力弱、容易受诸多因素影响以及永磁同步电机存在不确定性和负载扰动等问题,通过对永磁同步电机数学模型的分析,并结合滑模变结构控制理论,在永磁同步电机矢量控制系统的基础上,设计了一种积分滑模控制器。分析表明,在常规滑模面中引入状态量的积分量,可增强系统的抗扰动能力。仿真结果表明,所提方法具有较好的抗扰动能力,提高了调速系统的鲁棒性,改善了系统的动态性能。     

基于滑模速度控制器的PMSM矢量控制系统

以趋近律滑模控制为例,设计了一种速度滑模控制器。搭建了三相PMSM调速系统的仿真模型。实验结果表明,三相PMSM调速系统的动态品质得到改善,所设计的滑模速度控制器在PMSM的矢量控制系统中是可行的。     

基于滑模速度控制的PMSM矢量控制策略

针对永磁同步电机采用传统滑模控制算法时存在滑模抖振、超调较大、抗扰动能力差等问题,提出一种新型混合趋近率的滑模变结构控制策略。在传统指数趋近率的等速项中引入以转速误差作为关联变量的对数函数,降低空载启动的超调现象,加快趋近速度;采用更加平滑的双曲正切函数取代符号函数,有效抑制系统抖振,并利用Lyapunov函数验证了新型趋近率的稳定性,新型滑模控制策略显著提高了系统的鲁棒性和稳定性。     

基于复合式光电编码器PMSM的启动方法

简述了复合式光电编码器的工作原理,针对现有永磁同步电机转子位置检测方法的不足,提出了使用复合式光电编码器对永磁同步电机转子初始位置检测及电机启动的方法,并通过以数字信号处理器（DSP）为核心的实验平台进行实验,实验结果表明,该方法可以满足实际使用的要求,实现了电机可靠启动、运行。     

基于SMO的PMSM磁极位置检测技术

为构造低成本、高可靠性的永磁同步电机(PMSM)无位置传感器控制系统,对基于滑模观测器(SMO)的PMSM磁极位置检测技术进行研究.基于滑模变结构和矢量控制理论设计了滑模观测器,用于估算电机的反电势,并构造了采用锁相环(PLL)结构的磁极位置检测单元.仿真和实验结果表明,所设计的观测器能较准确地估算电机反电势,但存在一定的高频抖振,而锁相环单元能在很大程度上减小高频分量对角度估算的影响,提出的方法能实现较高精度的磁极位置检测.     

数控车床故障的诊断

现代科学技术日益发达,日新月异,在这样一种现状下,对于机械产品自然也提出了高精度、高复杂性的要求。同时,产品的更新换代迅速,因而对于机械产品也进一步提出了通用性以及灵活性方面的要求。数控车床是一门新兴数字程序控制机床,这是一种高效的自动化机床,它涵盖的技术成果比较多,有计算机、自动化等等。文章通过对数控车床在平时的使用过程中容易出现的一些故障进行诊断,进而提出相应的解决措施。     

基于改进Transformer的复合故障解耦诊断方法

大多复合故障诊断方法视复合故障为一种新的单一故障类型,忽视了内部单一故障的相互作用、故障分析粒度含糊和解释性差.为了解决复合故障难解耦的问题,针对工业环境中复合故障数据极少的情况,提出一种基于改进Transformer的复合故障解耦诊断方法.诊断流程分为预处理、特征提取和故障解耦3个步骤.故障解耦引入Transformer的解码器,利用交叉注意力机制使得每个单一故障标签可以在提取的特征层中,自适应地关注到与故障特征相对应的判别特征区域,进一步预测每个单一故障标签的输出概率以实现复合故障解耦.设计多组复合故障试验与业界先进算法进行对比,以验证方法的有效性.结果表明,所提方法在少量单一故障训练样本和极少量复合故障训练样本情况下,有较高的诊断准确度.当训练集中复合故障样本数仅为5时,复合故障诊断准确度达到88.29%,与其他方法比较更具有显著优势.     

基于深度学习的机械轴承故障智能诊断

智能故障诊断对于提高智能制造的可靠性具有重要意义。基于深度学习的故障诊断方法在工业领域已经取得了很大的成功,但是不同的模型提取的特征存在一定的差异。针对数据特征提取不全面等问题,提出一种基于深度学习的融合网络模型(CLOD)。首先通过傅里叶变换对故障信号进行时频分析,得到时频谱样本,然后将样本送入经过LSTM模型和改进的CNN模型融合后的卷积网络模型(CLOD)中训练学习,最后通过更新网络参数来提高模型性能,实现轴承故障精确智能诊断。与传统方法比较,CLOD在保证准确率的基础上,极大的增加了模型的拟合速度和稳定性。     

一种基于模式识别的故障在线诊断方法

该项研究的目的是为了提高快速实时自动控制系统的在线故障诊断能力。介绍了一个基于模式识别的故障在线诊断系统,并结合一个电力电子电路故障诊断实例说明了该系统的具体实现。针对采用软件实现时在线诊断能力不强的缺点,提出了一种软硬件相结合的方法,以提高在线诊断能力。重点讨论了实现这一方法的专用波形采集卡的结构和功能,以及相关的技术处理措施。实验结果表明,该方法思路正确,显著地提高了在线故障诊断能力。     

基于改进Elman神经网络的变压器故障诊断方法

针对变压器故障诊断困难的问题,提出了一种基于改进Elman神经网络的变压器故障诊断方法.利用核主成分分析算法对Elman神经网络进行改进,通过引入累积贡献率计算得到改进Elman神经网络最优输入特征参数,基于数据集和测试集将改进Elman神经网络应用于变压器的常见故障诊断中,并将试验结果与其他故障诊断方法的诊断结果进行对比.结果表明,所提方法诊断准确率超过90%,与支持向量机和BP神经网络诊断方法相比,该方法的诊断准确率更高.     

基于TWFPN算法的配电网故障主动诊断研究

针对传统矩阵计算对闭环有源配电网故障诊断存在的逻辑简单、维护困难问题,基于闭环有源配电网时序规则与加权模糊Petri网(WFPN),设计了一种时序连接加权模糊Petri网(TWFPN)故障诊断模型.首先,引入时序连接,防止对配电网故障线路误判;然后,采用高斯分布函数集中预处理SOE信息,避免信息丢失或拒动;最后,通过实...