大型机电一体化设备电控故障诊断系统设计

设计了某大型机电一体化设备电控故障诊断系统。该故障诊断系统能与该大型机电一体化设备快速对接,通过以太网与故障现场适时通信,并能模拟该大型机电一体化设备各检测部分激励信号。故障诊断程序采用模糊推理机制,能把故障快速定位到单板级。     

水下航行体故障诊断策略的设计与实现

为解决水下航行体合段状态下的故障诊断与定位难题,设计并实现了一种基于SQL Server 2005数据库的故障诊断策略;采用多线程监控技术、数据融合技术处理实时数据,提取并隔离故障信息,建立故障模型库、故障知识库和辅助决策支持库完成故障匹配、诊断及定位;经数百次故障排查试验证明,所提出的故障诊断策略具备自主学习和主动预测能力,能够快速、准确完成段、组件级在线故障检测任务。     

航电设备故障诊断专家系统

故障诊断专家系统在自动测试与诊断领域有着广泛的应用,它是自动测试系统的核心技术之一．介绍了某型机航电设备故障诊断专家系统,运用规则推理与Hash算法相结合的综合推理方式进行故障快速定位及故障预测,提出视情维修建议,提高了航电系统的故障检测率及故障诊断效率．     

一起500千伏变压器多维状态监测与故障诊断

为了提升变压器故障诊断水平并有效实现状态检修,本文针对一起500千伏主变压器内部潜伏性故障案例介绍了利用多种在线监测、离线检测等手段与故障诊断方法快速准确查找出变压器故障原因及位置。它通过采用油色谱检测、变压器振动及声音检测、容性设备在线监测、变压器局部放电检测、带电测试等多维状态监测技术开展变压器状态评价及故障诊断,并帮助实现对主变压器内部故障的准确定位和制定状态检修策略。该主变在通过状态监测及故障诊断后实现隐患故障快速准确定位,并通过紧急处理重新恢复正常运行状态,从而避免一起重大设备事故发生。结果表明,应用变压器油溶解气体色谱分析检测技术,可通过排除法准确地判断变压器故障性质和严重程度,它是早期发现变压器潜伏性故障特别有效的方法。同时,采用基于交叉小波的变压器振动信号特征量提取方法分析评价结果表明,变压器铁芯发生接地故障后其振动信号存在大量50赫兹谐波分量。借助振动及声音检测技术,能够有助于变压器故障诊断及准确定位,提高设备状态检修效率。     

基于神经网络的无人机传感器故障诊断技术研究

无人机传感器的故障诊断和容错控制是一项关键技术,为了能够实时监测传感器的运行状态、快速定位故障和控制重构,文章采用BP神经网络设计了一种由主、从神经网络构成的无人机传感器故障诊断算法,其中主网络用于传感器的故障检测,从网络完成对故障的识别;该算法减少了故障诊断运算量,提高了故障诊断的实时性;通过仿真研究表明了该算法可以有效地检测、识别出故障,并能给出故障传感器估计值用于容错控制.     

基于两级神经网络的传感器在线故障诊断技术研究

针对水下航行器控制系统的故障状态,采用BP神经网络设计了一种由主网络和局部网络构成的两级神经网络故障诊断算法,其中主网络用于水下航行器控制系统的故障检测,一旦发现有故障发生,则局部网络完成对故障的识别。通过仿真研究表明该方法可及时完成传感器故障的分离与定位。     

基于故障字典和神经网络理论的故障诊断方法

鉴于传统的故障诊断方法对复杂系统或设备进行故障诊断时,有诊断速度慢、对多故障同时发生的情况难以准确定位等缺点,提出了基于故障字典法和神经网络理论的综合故障诊断方法;在叙述该综合诊断方法的基础上,以某型飞机自动驾驶仪飞控盒的主要故障为例,分析说明了运用该方法进行设备故障诊断的具体过程,并进行了仿真研究;实现了对此设备单故障和多故障的快速准确定位;结果表明该综合故障诊断方法解决此类故障诊断问题是有效的.     

射频指标自动测试及故障诊断系统研究

自动测试与故障诊断的联合研究已经在电子设备实际工作中得到较为广泛的应用。文章针对通信设备研发阶段射频指标测试效率低下以及测试故障定位难度较大等问题,开发了基于虚拟仪器技术的自动测试系统以及适用于射频指标自动测试问题定位的智能故障诊断系统。故障诊系统采用基于专家系统的知识库及推理机制,解释机制采用预制文本法进行设计。实际运行结果表明该系统能够高效准确地完成射频指标自动测试,并对测试过程中出现的问题进行较为准确的定位。     

软件密集型装备软件故障诊断技术研究

针对当前软件密集型装备软件故障诊断方法的缺陷,提出了一种基于粗诊断与细诊断技术相结合的软件故障定位方法。对故障进行初步定位,找出软件故障可疑模块集,利用切片技术对故障模块集进行检测,将故障定位到程序语句集中,采用代码分析辅助诊断工具对可疑代码集进行排查、定位。软件密集型装备故障诊断原型系统的应用表明,该方法能有效地进行软件故障的定位。     

通用型汽车故障诊断仪在iOS平台上的设计

针对目前汽车故障诊断设备通常需要单独硬件支持并且扩展性、便携性较差等问题,在如今智能手机日益普及的环境下,通过分析车载CAN网络诊断协议ISO15765以及UDS统一诊断服务,提出建立可跨平台与车系的诊断数据库。设计蓝牙通信模块并在此基础上基于iOS平台开发汽车故障诊断软件,实现便携式的汽车故障诊断。通过在实验平台上的测试结果表明,所设计的汽车故障诊断仪能够准确诊断和解析汽车ECU中的故障,实现不需要额外硬件成本仅利用移动终端完成的汽车故障诊断与定位。     

深空探测航天器姿态控制系统故障定位

执行机构与敏感器故障检测与定位是深空探测任务卫星平台可靠运行的前提和保障.本文从数据的角度出发,结合姿控系统工作机理,提出一种基于神经网络和支持向量机结合的故障诊断方法用于检测并定位故障.故障诊断方法分为3步,首先采集姿控系统的状态信息,采用神经网络对闭环姿控系统中未知动态特性建模并进行预测;然后将姿控系统敏感器信号与神经网络预测输出比较生成残差并提取故障特征;最后采用支持向量机辨识残差特征检测故障,并结合运动学特性分析定位故障.仿真结果表明本文所提方法可以有效提取、辨识故障特征,实现执行器与敏感器的故障检测定位.     

铁道信号电子设备联锁故障自动检测器的嵌入式设计

针对嵌入式铁道信号设备联锁故障诊断方法检测效率低、诊断精度低等问题,提出一种铁道信号电子设备联锁故障自动检测器的嵌入式设计方法。首先,结合嵌入式设计方法,设计信号采集器完成铁道信号电子设备状态信号的采集,设计铁道信号联锁设备故障分类器,实现对嵌入式铁道信号电子设备联锁故障信号的自动提取;然后采用EMD-ICA算法实现对信号的预处理;最后,提取故障信号高维特征,配合嵌入式硬件,获得电子设备故障特征向量,完成故障自动检测。实验结果表明,基于嵌入式的铁道信号电子设备联锁故障自动检测器,可对信号进行有效去噪,且故障诊断准确率较高,平均故障诊断时间仅为2.30 s,应用效果较好。     

基于模糊控制和大数据算法模型的电力运维故障诊断设备方法

针对现有技术中对电力运维故障检测灵敏度低、诊断误差大等问题,设计了一种新型故障诊断方案。该方案将PID模糊控制计算器与大数据算法模型相结合,并采用实时布线的方法减少诊断面积,基于改进型大数据算法模型提取电力运维设备故障数据特征,对电力运维设备运行工况构建诊断网络,通过分析电力运维设备工况的功能系统完成数据诊断。为了减少诊断误差,该研究设计了一种故障诊断设备,采用集成芯片化设计和算法程序,减小体积的同时保证检测结果的准确性。实验结果表明,该研究方法故障诊断误差小,准确率最高达到98.6%。     

集成电路故障诊断方法研究

集成电路的故障诊断分为故障检测和故障定位.以往的检测,只是施加测试以判断被测电路是否存在故障,但不能对故障进行定位、确定故障类型、明确故障发生的根本原因,必须进一步分析测试的结果,确定故障的性质,以便在集成电路设计或工艺环节进行改进.随着技术的不断发展,对芯片故障诊断特别是其中的故障定位的要求也越来越高.本文介绍了故障诊断的常见策略和基于电流的集成电路诊断方法.     

基于虚拟仪器的某发射设备故障诊断系统

为实现对某发射设备快速故障定位,基于虚拟仪器技术设计开发了该设备的故障诊断系统,详细阐述了系统软硬件的设计与实现方法;针对顺序控制的特点,提出了按工步进行故障诊断的思想;利用数字滤波技术有效地消除了干扰,提高了诊断结果的可靠性;使用表明,系统性能稳定可靠,故障定位快速准确,极大地提高了设备维修保障效率和生存能力.     

基于多信号模型的故障诊断策略设计

对基于多型号模型的故障诊断策略设计进行了深入研究,介绍了多信号模型的定义和表示,提出了在单故障假设及不考虑组成单元可靠性、测试时间和测试费用影响下的故障检测用测试和故障隔离用测试优选算法以及故障诊断策略制定方法,并结合示例说明了诊断策略的设计过程;文中所提出的诊断策略设计方法能够以尽可能少的测试完成故障检测和隔离,按此方法设计的诊断策略具有自适应特性,适用于各类系统和设备的测试性分析与设计和故障诊断。     

基于Volterra 核二次型分布的非线性模拟电路软故障诊断

针对非线性模拟电路软故障诊断的难题,基于Volterra核二次型分布—–Wigner Ville分布(WVD),提出一种故障特征提取的新方法。首先计算待测试电路(CUT)的Volterra核;然后对该Volterra核进行WVD转换,得到WVD函数,从中提取出故障特征,完成非线性模拟电路的软故障诊断。仿真实验结果表明,该方法能有效地解决故障混叠难题,提升故障元件检测和定位的能力。     

基于模糊神经网络的平显设备故障诊断研究*

针对平视显示器（HUD）设备自检测和地面故障诊断设备的不足,提出了一种基于模糊BP神经网络的HUD故障诊断方法。简化了故障诊断系统的结构,实现了自动性能检测和故障诊断,能够有效地辨识故障源,隔离了从LRU 级到SRU级的故障,并给出了典型测试项的故障诊断实例。作为一种先进有效的故障诊断技术已经应用于某型飞机HUD和相关系统的故障诊断。     

多模型粒子滤波的故障诊断方法研究

近年来,非线性非高斯系统的故障诊断问题一直是热点问题也是研究难点.针对非线性非高斯系统的故障检测与定位问题,运用基于粒子滤波( Particle Filter)的似然概率密度函数值的方法来检测系统故障,在检测到故障发生时,运用多模型方法与粒子滤波相结合,进行故障定位,从而进一步改善故障诊断的效果.仿真结果表明,该方法可以对非线性系统进行快速、准确的故障诊断.     

基于MapReduce并行处理的机电特种设备故障诊断系统设计

针对直流接地故障检测系统检测结果误差大的问题,提出了基于MapReduce并行处理的机电特种设备故障诊断系统设计;根据系统总体架构,将硬件结构分为故障检测显示单元和数据处理及传输单元;整流电流,使用二极管整流装置设计集流故障检测指示电路;采用多层差分电路获取脉冲信号,以低电平电压位置的故障检测器作为检测点,设计电流突变检测模块;使用DH08型号开关状态检测模块,具有8路交流输入,由此检测设备断电故障;选配6AU1410-0AB00-0AA0型西门子报警模块,对故障点进行报警处理;设计MapReduce执行流程,分析4个MapReduce作业训练过程,计算数据属性特征词在每个故障类中的频率值,由此完成故障诊断;以轴承故障为例,进行实验验证分析;由实验测试结果可知,该系统与实际波形差别较小,其对A相、B相C相电流短路故障诊断的时间点波形变化与实际曲线基本一致,在0A附近波动,说明该方法具有精准检测结果,能够为机电特种设备广泛应用提供设备支持。