离心式制冷机系统传感器故障诊断的试验研究

传感器的可靠性及准确性对制冷机系统的可靠控制和系统的最优运行起着至关重要的作用。同时,传感器的读数也是进行部件故障诊断的基础。本文提出了基于主元分析法的制冷机传感器故障诊断方法,该方法的主元分析模型由离心式制冷机系统中的相关测量变量在正常条件下的观测样本构成。这一方法利用这些变量在正常条件下的相关性来对传感器的测量观测值进行故障检测与诊断及测量重构,并分别用Q-统计及Q-分布图来对传感器故障进行检测及诊断。本文利用实验室离心式制冷机的试验数据对这一基于主元分析法的传感器故障诊断方法进行了验证。     

冷凝器结垢故障对传感器故障诊断方法的影响分析

传感器测量质量是实施系统监控，优化控制及部件故障诊断的重要保证。制冷机系统的部件故障和传感器故障很有可能同时发生。因而在研究传感器故障诊断的方法及应用这一方法进行传感器故障诊断时必须考虑到制冷机的部件故障的影响。根据离心式制冷机的试验数据研究了冷凝器结垢故障对基于主元分析法的制冷机传感器故障诊断方法的影响，研究结果表明基于主元分析的制冷机传感器方法对冷凝器结垢故障不敏感，该方法对有无结垢故障条件下的传感器故障都能成功地进行检测诊断及数据重构。     

基于主成分分析法的空调系统传感器自动故障诊断

由于各种各样的故障,空调系统在整个建筑生命周期内其性能很少能够达到设计目标。为了改善空调系统的性能,在整个建筑生命周期内对其进行定期或连续检测是很必要的。随着空调系统的日益复杂化和对快速可靠检测的需求,人工检测已远远不能满足要求,这使自动检测成为了必须。目前国际上研究建筑空调系统自动检测的技术很热门,但较少考虑空调系统传感器的准确性。传感器读数准确性是空调系统可靠控制和检测的先决条件。本文提出了一种基于主成分分析法的鲁棒故障诊断策略,该策略可以有效地对空气处理单元中的传感器进行自动检测。结合建筑自动化系统,该诊断策略可以实现空调系统传感器故障的在线检测。     

用小波分析法分离变风量系统流量传感器故障

阐述了主成分分析法对变风量（VAV）系统流量传感器故障识别失效的原因,给出了小波分析法的特点及其原理,着重描述了如何运用小波分析分离VAV系统中的共线性流量传感器故障。实例研究结果表明：小波分析能够很好地识别共线性的流量传感器故障。     

基于小波变换的信号奇异性检测的研究

指出了相对于传统的傅里叶变换,小波变换具有良好的时频局域化能力,介绍了小波变换的基本概念和小波奇异性检测原理,算例表明,小波变换能快速地检测出信号的奇异点（突变点）,为结构损伤诊断提供了全新的技术手段。     

基于神经网络的传感器故障诊断技术的研究

感器故障诊断技术的研究对提高系统的可靠性具有重要意义。论述了近年来国内外基于神经网络传感器故障诊断技术进行的研究 ,介绍了有代表性的研究成果 ,对基于神经网络的传感器故障诊断技术的发展趋势和有待于解决的问题进行了探讨。     

基于映射的图像多角度复小波变换

图像处理在众多领域中都有广泛应用。离散小波变换（DWT）是信号和图像处理领域里一个十分有用的工具,但它只能从出垂直、水平和对角三个方向进行图像分解,得到的相位信息有限。基于映射的复小波变换具有良好的方向性和平移敏感性,易于得到清晰的相位信息。将映射理论与复小波变换技术结合进行实验分析。结果证明,基于映射的复小波变换可以很好的实现图像的多角度分解和完全重构,且设计简单,具有广泛的应用前景。     

基于小波变换的信号奇异性检测研究

信号的突变性或奇异性经常携带有比较重要的信息,它是信号重要的特征之一。本文介绍了小波变换的基本概念,讨论了小波变换的奇异性检测方法,可以应用于海洋声波信号的奇异性检测。阐述了高斯和Daubechies小波函数的信号奇异性检测原理及其MATLAB仿真实现,分析了信号奇异点的定位方法和小波检测效果,并指出了利用此方法时对所用小波函数的要求及小波尺度的选取对检测结果的影响,为非平稳信号的奇异性检测的研究提供了一种行之有效的方法。     

基于累积残差贡献率的传感器故障定位方法

为准确定位结构健康监测系统中的故障传感器,提出了基于累积残差贡献率的传感器故障定位方法。基于主元分析的基本原理,将车辆荷载和地脉动激励下传感器采集的数据分为主元空间和残差空间,采用SPE统计量对故障进行识别。在此基础上,通过对残差贡献值的推导,提出了累积残差贡献率指标,改进了现有的残差贡献图,提高了故障定位的准确率,并将单传感器故障定位拓展到两个故障传感器的同时定位。数值模拟结果表明:主元分析法能准确识别出预设的4类常见传感器故障,累积残差贡献率不但能更好地定位单传感器故障,两传感器同时发生故障时也能准确定位。     

动力刚度的小波变换

小波分析具有能够同时兼顾时域和频域分析的特点,因而在结构非线性动力分析过程中能够满足进一步的分析需要.本文利用小波固有特征,针对动力分析中的动力刚度进行研究.采用Marr小波基,按照小波变换的叠加性原则将频域动力刚度表达式转换为小波变换表达式,为小波分析在动力分析中的应用打下基础.     

基于主成分法的VAV系统传感器故障检测与诊断

众所周知，VAV系统对控制的要求很高，作为控制系统中非常关键的元件——传感器，一旦出现故障将直接影响控制系统的决策，从而使VAV系统的运行偏离设计要求。因此，VAV系统传感器的故障检测与诊断研究是很有必要的。本文采用主成分分析法(PCA，Principal Component Analysis)对传感器故障的检测、确认与重构进行分析，以期获得一种可行的方案。     

建筑能源管理与控制系统中传感器故障及其检测与诊断

描述了传感器故障类型，给出了其故障函数。用主成分分析法对建筑能源管理与控制系统测量数据进行建模并对空调检测系统中的四类传感器故障进行检测与诊断。结果表明主成分分析法具有很好的故障检测和故障诊断能力。     

小波滤波在小故障检测中的应用

为了提高小故障检测能力,对基于主成分分析的方法进行了改进,用小波滤波法对数据进行过滤。实验表明,小波滤波法能提高小故障的检测能力,而且与指数权重滑动平均滤波法相比更具有故障检测的及时性。     

频谱分析在建筑设备电机故障检测与诊断中的应用

本文以建筑设备电机为研究对象,总结了电机故障诊断的方法及特点,阐述了 FFT 频谱分析诊断电机故障机理。通过试验模拟电机故障,对电流信号进行了 FFT 频谱分析。分析结果表明,FFT频谱分析法可以实现电机故障的诊断。     

基于专家规则的空调系统在线故障检测与诊断

本文针对一次回风空调系统过渡季全新风经济运行模式中的易发性故障进行了研究,提出了故障检测与诊断的专家规则集,并采用HVACSim+软件分别模拟了空调系统联动风阀卡在非全新风状态、冷冻水供水温度远高于设计值、冷冻水阀卡在大或小开度处以及新风传感器偏差过大5种故障下的运行状态。模拟结果验证了规则集的正确性,表明基于该规则集的故障诊断方法可有效用于空调运行的实时监测和故障诊断,有助于系统运行的优化。     

基于线性预测和小波变换的语音基音周期检测新算法

将小波变换与语音信号短时线性预测（LPC）及自相关函数相结合，得出了清、浊音判决及基音周期检测的新算法，实验结果表明该算法性能良好．