基于神经网络自适应滤波器的故障检测与诊断

在稳态过程的故障检测和诊断中 ,有大量反映故障状态的数据 ,在用测量方法来获取这些数据的情况下 ,异常数据能被快速、有效的检测出来就显得非常重要。用自适应滤波器无疑是一个可行的方法 ,但采用这种方法进行故障检测和诊断时 ,有计算速度慢 ,难以跟踪输入信号变化的缺点。据此 ,本文提出了用神经网络自适应滤波器来完成故障检测和诊断的方法 ,它具有速度快的特点。如能用硬件完成 ,并调整好参数 ,检测速度是极短的 (2× 10 -10 s) ,能很好地完成故障检测和诊断任务。     

双线性检测滤波器及其故障可检测条件

研究了双线性检测滤波器的故障可检测条件. 设计了一种检测滤波器, 并得到了其故障完全可检测的严格条件. 结果表明要使检测滤波器故障完全可检测, 系统独立的传感器和独立的状态数至少和系统故障种类相同. 这个结果符合线性空间的性质. 最后利用所构造的滤波器分析了算例.     

神经网络自适应非线性滤波器及在线故障检测

提出一种BP神经网络在线自学习方式及用该方式建立自适应非线性滤波器的方法,并提出了基于该BP滤波器对机器人系统进行在线实时状态跟踪、预报和突变性故障检测的方法。为了快速、正确地检测出故障,设计了一复合故障检测策略。对所提方式、方法及策略进行了仿真验证。     

一种新的自适应滤波器及其应用

依据状态空间模型与时间序列模型的基本关系,考虑抽油机井热洗清蜡实际,本文提出了一种新的自适应滤波器,应用这种滤波器确定的热洗周期具有很高的精度,对生产具有重要意义。     

一种用于图像边缘检测的自适应指数滤波器

本文提出一种用于图像边缘检测的自适应滤波器,利用它既可滤除图像噪声,又可获取精确度高的图像边缘。文中比较详细地分析了这种滤波器,并给出了递归实现算法。理论分析和实验结果表明,自适应指数滤波器的性能优于高斯滤波器。     

卡尔曼滤波器用于发动机传感器故障检测

讨论了采用卡尔曼滤波器对发动机传感器故障进行检测，分离问题，当传感器参与控制过程时，必须避免故障传感器输出对其它传感器的影响，并有效地检测出已故障的传感器，还就实时控制时信号重构过程进行了全数字仿真，结果表明所采用方法能有效检测，分离故障，并进行信号的重构与切换。     

基于检测滤波器的俯仰角速率传感器故障检测研究

针对飞控系统俯仰角速率传感器故障情况复杂以及故障检测困难的问题,通过分析飞控系统俯仰角速率传感器的故障种类和故障模式,建立不同情况相关数学模型;依据检测滤波器法检测系统故障的原理,设计飞控系统俯仰角速率传感器故障检测的滤波器;在某飞机处于Ma=0.8,H=50m的飞行状态,利用Matlab和Simulink对飞控系统俯仰角速率传感器故障检测进行仿真验证,仿真表明所建证的飞控系统传感器故障数学模型是正确的,同时表明滤波器检测故障的方法可以高效地检测出飞控系统俯仰角速率传感器的故障.     

一种适用于故障检测的归一化滑动窗协方差格形滤波器

本文介绍了一种最小二乘归一化滑动窗协方差格形波波器，并基于该滤波器构造了一种故障检测工具，文末的仿真逄例对理论分析的正确性进行了验证。     

故障检测滤波器的鲁棒性设计

该文设计了全维非线性未知输入观测器，实现检测滤波器对于被控对象模型误差和系统不确定性因素的干扰解耦。某型航空发动机控制系统传感器和执行机构的故障检测仿真实验表明，具有干扰解耦的故障检测滤波器可以准确地对传感器和执行机构的故障进行检测和隔离，提高了检测滤波器对于故障检测的鲁棒性。     

一种基于自适应滑动窗格形滤波算法的故障检测器

一种基于自适应滑动窗格形滤波算法的故障检测器李渭华,萧德云,方崇智（清华大学自动化系北京１０００８４）关键词：格形滤波器,故障检测,自适应１引言基于δ算子前加窗格形滤波器的故障检测方法对系统故障反应灵敏．只是由于该滤波器的数据窗是无限宽的,因而难以迅...     

基于δ算子的格形故障检测滤波器

本文基于δ算子构造了Hilbert空间中的信号向量,推导了系统的输入输出关系,得出了前向和后向预测误差向量的表达式.借助格形滤波器理论导出了故障残差序列的递归算法,从而设计出故障检测滤波器.将该滤波器与自适应噪声抵消技术相结合,实现了对被噪声污染信号的故障实时在线检测.最后,仿真实验验证了这种故障检测方法的有效性.     

多故障鲁棒检测滤波器设计

研究多个执行机构故障的检测和隔离问题,首先提出多故障情况下检测滤波器的一种设计方法,然后针对性系统A,B阵的参数不确定性研究检测滤波器的鲁棒性问题,最后采用某型号飞机方程进行仿真验证。     

基于自适应卡尔曼滤波的运动车辆检测

卡尔曼滤波是一种根据时变随机信号的统计特性,对信号的未来值做出尽可能接近真值的一种估计方法,首先介绍了卡尔曼滤波原理,然后阐述了它在运动目标检测的应用。针对传统的固定值的卡尔曼滤波方法的缺陷,提出了自适应更新参数的卡尔曼滤波方法。通过与传统的卡尔曼滤波方法、帧差法、光流法和高斯混合模型方法的比较,证明了该方法的有效性。     

一种多故障检测滤波器设计的新方法

提出了一种适用于多种故障类型的检测滤波器设计方法。基于故障输出空间进行故障检测,避免了必须采用多个检测滤波器对不同的故障进行检测,从而使故障检测的实时性得到改善。仿真结果表明,文中提出的检测滤波器性能良好,满足工作要求。     

基于自适应PCA的高频电源故障检测

针对高频电源故障检测问题,考虑系统的时变性和各变量之间的相关性,在传统主元分析(Principal Component Analysis,PCA)的基础上,引入实时模型更新,提出一种改进的自适应主元分析方法。首先,正常工况下建立历史数据矩阵,对实时采集的无故障数据进行相似度计算,决定模型的局部更新,结合历史数据和更新数据进行协方差矩阵的权重分配,然后,建立新的主元模型,最后使用SPE和T2结合的统计量进行在线故障检测。Matlab环境下,对高频电源现场数据进行仿真验证,表明该方法具有较好的实时性和准确性。     

用于小目标检测的TDNLMS自适应预测器结构优化

讨论用于小目标检测的TDNLMS(Two-Dimensional Normalized Least Mean Square)自适应预测器VLSI实现中的结构优化问题．通过分析小目标图像的特点，使预测器直接处理隔行扫描图像，从而取消了帧存环节，大大减少了片内存储器数量．另外，在基本保持检测性能的基础上，通过对算法进行优化，提高了预测器的工作速度．达到实时图像处理．实验证明本方案不仅提高了预测器的数据通过率．而且简化了硬件电路，降低了设计难度．是一种为合理的方案．     

航空有源滤波器自适应谐波检测仿真研究

介绍了基于自适应滤波理论的谐波检测原理,分析了自适应神经元算法用于谐波检测的可行性,设计了基于自适应谐波检测的并联型航空混合有源滤波器,对滤波特性进行了仿真研究。结果表明,基于自适应滤波理论的谐波检测方法能够快速、精确地检测相电流谐波含量,在相电压波形发生畸变的情况下,也具有较好的自适应能力、快速补偿能力和跟踪性能。