新型空气滤清器滤清效率的实验研究

原始设计的高速旋转自清洁式空气滤清器采用切向进口和轴向出口 .这种结构的滤清器滤清效率比较低 ,达不到最低滤清效率极限 .通过改进这种滤清器的进出口结构 ,采用蜗壳型式的进口和切向型式的出口 ,对滤清效率进行了实验研究 ,使滤清器的滤清效率超过了最低极限值 ,使这种新型滤清器可进行进一步实用性开发 .     

高速旋转式动态空气滤清器的可行性研究

介绍了一种全新的车用空气滤清器———高速旋转式动态空气滤清器的结构、工作原理及可行性实验研究 .测试了在不同的转子转速下动态空气滤清器的流量特性、进气阻力特性与滤清效率 .对原理样机的台架试验研究表明 ,这种动态空气滤清器具有滤清效率高、进气阻力小、自净化能力强、易于系列化等优点 .该滤清器在原理和结构上可行 ,具有极大的实用化开发价值     

直升机飞行操纵系统拉杆裂纹故障探讨

针对某型机操纵系统拉杆裂纹故障,介绍了操纵拉杆的制造工艺,阐述了故障检查结果,分析了故障原因,并提出了改进措施,为同类故障设计改进和预防提供了参考。     

多重假设法的改进及在配电系统故障定位中的应用

为了处理繁杂的故障信息,提出了一种改进的多重假设法应用于故障定位,能够更高效地分析包含了智能电表、故障指示器的正确报告及误报漏报信息,并且使数据分析具有容错性。根据真实的故障场景以及智能电表和故障指示器的数据,提出一系列假设故障场景,计算出每种假设的可能性来确定最有可能激活动作的保护装置和发生故障的线路区段。配电系统馈线上的测试算例结果验证了改进的多重假设法在配电系统故障定位中的有效性。与改进前相比,改进的多重假设法能够列出更完备的假设,具有更高的准确率。     

基于改进距离相似度的故障可分离性分析方法

为了定量分析故障分离的难易程度,提出基于改进距离相似度的故障可分离性分析方法。 以基于等价空间的故障诊断残差产生器为例,根据不同故障引起残差向量在概率分布上的差异建立改进故障分离条件,利用残差向量的距离相似度和方向相似度评价故障分离的难易程度,提出基于改进距离相似度的故障可分离性定量评价指标。通过仿真试验分析某固定翼无人机纵向飞行控制系统的故障可分离性。结果表明:该方法能够准确判断故障分离条件,定量分析系统进行故障分离的难易程度,与现有方法相比,改进故障分离条件更为直观,基于改进距离相似度的故障可分离性评价指标能够实现残差向量在距离差异和方向差异的综合评价。     

数控系统故障部位及其原因分析

根据对某型号数控系统跟踪一年半得到的故障数据,对其故障部位、故障原因进行了分析,同时对故障多发部位进给驱动单元进行了深入研究。通过分析发现,该数控系统发生故障的主要原因是元器件损坏,同时伺服驱动板应进行可靠性改进设计并提出了相应的改进措施,为数控系统的可靠性设计和分析提供了依据。     

基于DIgSILENT仿真含分布式电源的故障定位算法

随着电网的智能与科学发展,大量分布式电源接入配电网系统,使得配电网系统向多电源复杂网络转变,传统的故障定位方法无法适用。首先经过比较分析现有的含分布式电源的故障定位算法,改进了一种基于网络拓扑结构的故障定位矩阵算法,构建反映网络拓扑结构的网络描述矩阵和反映故障潮流方向的故障信息矩阵,给出相应的故障区域的判断方法。在此基础上搭建仿真算例,结合电力仿真软件DIgSILENT验证了算法在单点故障、多点故障以及故障信息不完备的情况下的准确性。最后,将故障定位改进矩阵算法与其他矩阵算法进行对比分析,总结得出改进矩阵算法在单点、多点故障情况下只需一次矩阵运算,显著降低了运算量。     

故障齿轮啮合刚度综合计算方法

为了有效、准确地计算含故障齿轮的时变啮合刚度,提出了一种基于传统能量法的改进方法,结合改进能量法和有限元法的各自优点,即应用改进能量法快速计算故障齿轮无故障轮齿的啮合刚度,利用有限元法精确地计算故障轮齿有故障部位的啮合刚度.仿真示例结果表明:与能量法和有限元法相比,该方法能快速、准确地仿真故障齿轮的时变啮合刚度并且适用于齿轮系统振动响应的计算.     

基于改进SE-CNN的风电机组故障诊断方法研究

针对风电机组发生故障时难以有效地提取故障特征并精准地识别故障等问题，提出了一种基于改进SE-CNN的风电机组故障诊断方法。首先，基于数据采集与监视控制(SCADA)系统采集到的故障风机历史运行数据，使用滑动窗口进行数据扩充，其次使用改进后的压缩激励网络(SEnet)对样本数据的权重进行调整，然后引入全局最大池化层对卷积神经网络(CNN)进行改进，最后使用改进后的CNN学习数据中的故障特征进行故障诊断。实验结果表明，改进SE-CNN的故障诊断性能均优于RNN、PCA-DNN、BiLSTM方法，验证了所提方法在风电机组故障诊断上的有效性。     

基于改进导纳法的小电流接地系统接地故障选线方法

针对小电流接地系统单相接地故障时选线的难题,采用改进中性点导纳法对10kV配电网接地故障的故障特征进行研究分析;针对不同故障初相角、故障位置以及过渡电阻,研究各线路的零序电流和暂态故障分量变化情况。基于ATP-EMTP的仿真分析验证该改进中性点导纳选线方法的可行性,结果表明改进中性点导纳法可以避免因补偿系数变化等引起的故障区域和非故障区域的重叠问题。     

基于新型ESF的一类非线性系统故障滤波方法

针对传统非线性系统故障诊断方法中存在的线性化误差、滤波发散等问题,对一类含有测量噪声及执行器时变故障的非线性系统研究一类新的故障诊断方法。通过将系统的非线性动态及故障扩张为一新的状态,构造一种可用于故障诊断的扩张状态滤波器,并在此基础上推证出增广系统渐进稳定的充分条件,给出具有鲁棒H_∞性能的故障诊断滤波器设计方法,同时借助于原系统中已知的非线性动态,对滤波后的新扩张状态进行故障分离,实现对故障的滤波及诊断。用该方法对具有测量噪声的典型非线性系统Van der pol振荡器,在分别发生恒值和时变故障情形下进行仿真研究。结果表明,所提方法能较好地解决含噪非线性系统的滤波及故障诊断问题。     

X尾翼无人机的故障诊断和容错控制方法

作动器是无人机的关键执行机构,针对作动器卡死、增益损失、偏差等故障问题,采用检测滤波器和卡尔曼滤波相结合的方法进行故障检测和故障参数估计:使用检测滤波器输出带有作动器故障信息的残差向量,并利用阈值检测和残差方向特性检测和隔离故障;在得到故障警报后使用卡尔曼滤波方法对故障参数进行在线估计,得出故障的具体性质和程度;针对不同的故障形式,采用控制命令补偿或重构的方法进行容错控制。 基于X型尾翼无人机的转弯速率模型进行仿真试验,结果验证该方法有效可行,能够实现较快的故障诊断,容错策略可以较好的恢复系统性能。     

设备故障诊断信息预处理系统研究

将RISC架构的ARM芯片、嵌入式Linux操作系统与信息预处理技术相结合,建立了设备故障诊断信息预处理系统。对系统的总体方案和软件进行了设计,并设计了一个数字滤波工具箱。仿真实验证明,该系统能快速、可靠、精确地滤除信号中的干扰和噪声,提高信息纯度,为后续信息处理和故障诊断打下良好基础。     

非线性系统传感器故障诊断方法

传感器故障诊断的实施能够保证诊断系统获取实时准确信息,避免因错误的或可疑的信息千造成的负效应,保证数据的正确性,提高数据的可信度。因此,传感器的故障诊断是提高整个故障诊断系统可靠性的重要手段。基于强跟踪滤波器提出了非线性系统传感器故障诊断的一类算法,由于强跟踪滤波器方法是基于参数估计为主的一种方法,将系统的各种邦联都归结为一种参数偏差型邦联进行处理,所以,只要非线性系统的状态及参数是可以辨识的,那     

车载组合导航的自适应滤波

针对车载组合导航信息融合的高精度、高可靠性等要求,提出了一种组合导航的自适应集中滤波算法.该算法的主要思想是:以判别观测数据中的野值存在与否为算法切换条件,存在野值时采用改进的增益矩阵滤波处理方法,不存在野值时则采用模糊自适应集中滤波方法.将此方法用于SINS/GPS车载组合导航系统,实验表明,采用的这种自适应滤波方法,能够有效抑制滤波发散,滤波精度和收敛速度优于常规集中滤波,是一种有效的车载组合导航算法.     

动态系统故障诊断方法的评估

给出了故障诊断系统的性能评估指标体系的选取原则;建立了故障诊断系统性能评估的指标体系,将故障诊断系统的性能指标归结为3大类指标:检测性能指标、诊断性能指标、综合性能指标;结合故障检测滤波器方法、基于粗集模型故障诊断方法和基于粗糙神经网络故障诊断方法进行了具体的评估,评估中各指标的权重采用两两比较法进行确定,所得的综合评估结果与实际情况相符。     

线控转向汽车传感器的容错控制

以基于最优滤波理论的自适应渐消Kalman滤波技术的状态估计器为基础,提出了一种新的线控转向汽车主要传感器的容错控制方法,并进行了硬件在环仿真验证。结果表明:该方法可以应用于线控转向汽车传感器的容错控制,能够有效提高线控转向汽车传感器的可靠性和安全性。     

不确定网络控制系统鲁棒故障诊断

针对一类具有网络时延和范数有界未知输入影响的不确定网络控制系统,提出了一种基于观测器的鲁棒H∞故障诊断滤波器的设计方法。基于Lyapunov稳定性条件和线性矩阵不等式得到了使系统渐近稳定的H∞性能判据,并基于该判据给出了系统的鲁棒H∞故障诊断滤波器的设计方法。设计的滤波器不但保证闭环系统渐近稳定,同时使滤波误差系统的H∞范数小于一个给定的衰减水平。数值算例验证了本文提出算法的有效性。     

容错组合导航系统联邦滤波器设计中的信息同步

探讨了各子滤波器同步时间差及同步滤波信息的计算。仿真计算结果表明,经同步处理后,融合精度与理想情况即所有子滤波器完全同步时的精度十分接近。     

Fault detection and identification for dead reckoning system of mobile robot based on fuzzy logic particle filter

To deal with fault detection and diagnosis with incomplete model for dead reckoning system of mobile robot, an integrative framework of particle filter detection and fuzzy logic diagnosis was devised. Firstly, an adaptive fault space is designed for recognizing both known faults and unknown faults, in corresponding modes of modeled and model-free. Secondly, the particle filter is utilized to diagnose the modeled faults and detect model-free fault according to the low particle weight and reliability. Especially, the proposed fuzzy logic diagnosis can further analyze model-free modes and identify some soft faults in unknown fault space. The MORCS-1 experimental results show that the fuzzy diagnosis particle filter (FDPF) combinational framework improves fault detection and identification completeness. Specifically speaking, FDPF is feasible to diagnose the modeled faults in known space. Furthermore, the types of model-free soft faults can also be further identified and diagnosed in unknown fault space.