重症护理仪器管路约束定位装置控制系统设计

重症护理仪器管路约束定位装置可以解决管路约束与定位问题,但应用中依然存在着缺陷,在重症护理仪器管路较多背景下控制精度较低,无法满足医院ICU的治疗需求,因此,提出重症护理仪器管路约束定位装置控制系统设计研究。为了提升装置控制精度,设计新的重症护理仪器管路约束定位装置控制系统,硬件单元包括可编程逻辑控制器选型单元、电机选型单元与通讯电缆选型单元;软件模块包括电机驱动程序制定模块、通讯程序制定模块与控制程序制定模块。通过上述硬件单元与软件模块的设计,实现了重症护理仪器管路约束定位装置控制系统的运行。系统应用性能实验数据显示：在不同管路数量条件下与现有系统相比较,设计系统控制相对位移较小,即控制精度较高,充分证实了设计系统装置控制效果更好,适合大力推广与应用。     

血流动力学检测装置转换器故障自动诊断方法

在医院血液科的护理中,需要实时进行血流动力学检测装置转换器故障分析,为了提高血流动力学检测装置转换器故障自动诊断能力,提出一种基于频谱特征分析的血流动力学检测装置转换器故障自动诊断方法。构建血流动力学检测装置转换器故障信号采集模型,对采集的血流动力学输出压力特征、脉动特征以血流冲量等特征量进行联合特征分析,结合关联谱分析方法进行血流动力学检测装置转换器故障信号各频率分量检测识别,实现血流动力学检测装置转换器故障信号的频谱特征分析,根据频谱差异性进行故障辨识和诊断。仿真结果表明,采用该方法进行血流动力学检测装置转换器故障诊断的准确性较高,自动化水平较好。     

基于神经网络的配变无功补偿装置故障远程监测方法研究

传统配变无功补偿装置故障远程监测方法采集信号存在干扰信息,影响了信号特征量的提取效果,故障类型识别准确率较差。为此,该文提出基于神经网络的配变无功补偿装置故障远程监测方法。设置监测主站和采集终端,采集补偿装置状态信号,预处理后提取信号特征量,得到装置运行状态属性参数,评估运行参数判断故障,利用神经网络识别故障类型,同时追踪故障参数变化情况。实验结果表明,所提方法减小了信号采集频偏,提高了故障信号提取精度,应用效果优于传统方法。     

基于高精度生理传感器的人体生理状态自动检测技术

在传统的人体生理状态检测中,对基础数量数据的采集结果存在一定误差,导致最终的检测结果无法满足应用需求,为此,提出基于高精度生理传感器的人体生理状态自动检测技术。通过在可穿戴装备内层部署传感装置,实现对人体状态数据的自动采集;利用柔性可穿戴传感器采集检测心尖搏动和脉搏谱图,血压传感器芯片采用光电式容积脉搏波描记心率、脉搏信息,呼吸传感器采借助压电材料采集腹部收缩和舒张压力数据信息,采集到的数据信息经前置放大处理后,以数据形式输出。采集装置中的算法芯片根据采集结果与生理状态常态化特征中心之间的距离,自动输出检测目标的生理状态。测试结果表明:设计技术对测试对象生理状态的检测数据与专业仪器的检测结果具有较高的一致性,并且能够做出准确的预警。     

基于相关性原理起重机负载电机监测系统设计

对起重机负载电机进行了研究,采用西门子公司的S7-200 SMART PLC采集负载电机的机械振动信号,通过工业Wi-Fi无线模块以无线数据包的形式将采集的数据汇总到上位机LabVIEW监测平台;上位机的LabVIEW监测平台对电动机振动信号进行相关性和频谱分析,将实时振动数据频谱信号和已知常见负载电机的轴承外圈故障、轴承内环故障和滚子故障3种典型的故障状态频谱信号进行相关性运算,得到实时信号与已知状态的相关系数;提出了以相关系数作为故障诊断判定阈值的方法进行故障诊断,实现了对起重机状态进行监测以及监控信息发布。     

基于小波包能量特征的移动护理静脉输液设备故障监测方法

为了提高移动护理静脉输液设备故障监测能力,提出基于小波包能量特征的移动护理静脉输液设备故障监测方法.构建移动护理静脉输液设备故障采集模型,采用传感器分节点集合方法提取移动护理静脉输液设备故障信息特征量,对提取的移动护理静脉输液设备故障样本信息实现小波能量信息融合,采用功率波动的幅频特性分析方法,对提取的移动护理静脉输液...     

基于频谱增强的软件多故障定位

检测故障是繁琐而耗时的,为了提高传统软件故障定位方法的效率以及精确度,提出了一种基于频谱的故障定位新方法;充分利用了失败的测试用例与故障之间的关系,通过使用频谱增强的方式,采取逻辑与运算的关键技术和方法,对失败的测试用例进行精简,优化失败测试用例中的频谱信息,从而得到频谱增强后的测试用例,克服了冗余测试用例对定位效果的消极影响,再根据新的频谱信息计算可疑度值,最后生成优化后的可疑度排序列表;首次将频谱增强的方法同时运用到单故障与多故障程序场景中,在包含植入故障的西门子程序和真实故障的Defects4j程序中,经实验检测证明本研究方法能够显著减少代码检查的范围,尤其是在高性能范围内(EXAM5%),并且仅通过检查Top-1至少能有效地定位超过原有约20%的故障,结果表明基于频谱增强的故障定位方法有效提升了检测率,可以更好地帮助程序员精准定位故障位置。     

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.     

虚拟逆变装置电压故障检测系统的设计

电力电子逆变设备是工业生产中的关键设备。针对电力电子逆变设备的故障,设计了一种基于LabVIEW的逆变装置故障检测系统,构建了多功能操作界面,实现了5通道信息的实时采集及显示、频谱分析、故障检测及报警、历史数据查询等功能。所设计的检测系统经过测试,可以实时检测故障信号并记录故障信号的特征,对解决实际问题具有可行性和实用性。     

基于非线性输出频率响应函数的液压管路故障诊断研究

航空液压管路系统受到多源激励的影响,在工程应用中经常发生管路系统振动故障。针对长跨距管路系统振动故障定位困难的问题,采用光纤布拉格光栅（Fiber Bragg Grating,FBG）测试技术开展了长跨距管路系统振动信号分布式测量,并提出结合非线性输出频率响应函数（Nonlinear Output Frequency Response Function,NOFRF）分析方法实现液压管路系统卡箍松动和管体碰撞故障的准确定位。采用FBG传感器对长跨距管路系统振动信号进行分布式测量,克服了传统加速度测试过程中的电磁干扰和复杂布线问题;采用NOFRF指标提取卡箍松动和管体碰撞的故障特征,实现了对微弱故障的早期监测和准确定位。试验结果表明,所提方法可有效定位卡箍松动和管体碰撞故障。     

基于贝叶斯网络的无线通信网络故障节点自动定位方法研究

为避免故障节点影响无线通信网络内信息的顺利交互,研究基于贝叶斯网络的无线通信网络故障节点自动定位方法。创建无线通信网络多层节点交互状态模型,实时采集无线通信网络中节点的交互状态信息,并利用链路函数获得故障节点所处链路层位置,提取此区域内故障节点特征,将提取结果作为依据,使用贝叶斯网络锁定此区域内全部故障节点,实现无线通信网络故障节点自动定位。实验结果表明：该方法可以准确、全面地定位无线通信网络不同层级和不同服务器的故障节点,并清晰地呈现故障节点定位结果;在无线通信网络内产生大量数据的情况下,网络各层级最高信道冲撞率仅为0.29%,能有效保证大规模数据交互的畅通性。     

配电网集中式馈线故障自动化定位方法研究

配电网线路众多且纷杂,加上恶劣的环境,查找故障的难度大,需要耗费大量的人力和物力。为此,研究了一种配电网集中式馈线故障自动化定位方法。利用录波器采集行波信号并利用小波变换方法对信号进行去噪处理。利用VMD方法分解行波信号,确定分解后每个模态分量的边际谱,提取每个模态分量的特征,包括频谱均值、方差、带宽、最高幅值对应的频率,组成特征量集合。输入特征,利用多分类SVM模型定位故障类型并通过行波法确定故障位置,完成配电网集中式馈线故障自动化定位。结果表明,所研究方法的定位误差达到相对最小值,定位结果更准确。     

基于SVD和TKEO的轴承振动信号特征提取

为了解决滚动轴承振动信号中微弱故障信息难以提取的问题,提出了一种基于奇异值分解（Singular Value Decomposition,SVD）和Teager-Kaiser能量算子（Teager-Kaiser Energy Operator,TKEO）的轴承振动信号特征提取方法。采用SVD将突变信息从背景噪声和光滑信号中分离,提取信号的突变信息;利用TKEO计算突变信息的瞬时能量,对该能量信号进行频谱分析,从而提取出轴承振动信号的能量频谱特征,用于故障检测。将该方法应用于轴承外圈、内圈局部故障状态下的振动信号特征提取,利用特征信息能够准确检测并识别出故障类型,表明了该方法的可行性和有效性。     

基于GPS-PTK技术的变电站故障高精度定位方法

为了提高变电站故障高精度定位能力，提出基于GPS-PTK技术的变电站故障高精度定位方法。构建变电站故障高精度特征分布式融合模型，结合对变电站故障稳态信息采集样结果，提取变电站故障特征分布的谱信息分量，考虑涌流的衰减过程，实现变电站故障的属性类别辨识；通过对变电站故障分布的涌流波形状态分布，采用GPS-PTK技术进行变电站故障特征聚类，根据特征聚类结果，实现对变电站故障高精度定位。仿真结果表明，采用该方法进行变电站故障定位的效率较高，检测定位性能误差率较低，提高了变电站故障的准确识别和诊断能力。     

电气传动装置局部故障信息自动控制仿真

电气传动装置局部故障信息的自动控制在提高故障检测率方面具有重要意义。首先对电气传动装置的局部故障信息进行分析,随后采集局部故障信号,根据电气传动装置故障的噪声和信号,对其进行小波分解,得到小波分解值,并对其进行归一化处理,得到电气传动装置故障经过去噪后的信号,利用故障信息的权值向量和偏置量计算电气传动装置故障信息的分类函数,引入惩罚参数,对电气传动装置局部故障的对偶优化函数进行计算,得到故障信号的约束条件,对去噪后的故障信号进行采集。利用批次电气传动装置局部故障信息变量中的列向量、偏度向量和峭度向量对批次故障信息控制的统计模量进行计算,并分别计算三个变量的值,根据统计模量对局部故障信息的向量建立训练矩阵,实现电气传动装置局部故障信息的自动控制。结果表明,提出方法能够准确且高效的对局部故障信息进行自动控制。     

基于Relief算法的集成测试仪器故障图像自动识别

为了实现对集成测试仪器故障的优化识别,结合图像处理方法,进行集成测试仪器故障检测,提出基于Relief算法的集成测试仪器故障图像自动识别方法.采用差异化的帧扫描技术进行集成测试仪器故障特征检测,结合高分辨的信息和技术进行集成测试仪器故障图像的边缘轮廓特征检测和模糊度辨识,通过模糊中心像素特征分离方法进行集成测试仪器故障...     

覆冰状态下高压输电线路运行可靠性自动检测方法

为了提高对覆冰状态下高压输电线路运行可靠性的自动检测能力,提出一种基于关联规则信息融合的覆冰状态下高压输电线路运行可靠性自动检测方法,采用自相关特征检测方法进行覆冰状态下高压输电线路运行状态挖掘,提取覆冰状态下高压输电线路运行的可靠性数据,根据数据提取结果进行信息融合和量化回归分析,结合异常谱密度特征检测方法,实现对覆冰状态下高压输电线路运行可靠性数据挖掘,构建覆冰状态下高压输电线路运行状态的特征分布模型,结合关联规则信息融合方法,实现覆冰状态下高压输电线路运行可靠性自动检测。仿真结果表明,采用该方法进行覆冰状态下高压输电线路运行可靠性检测的准确性较高,抗干扰性能较好。     

敏感SVD和EEMD的故障诊断方法研究

在噪声干扰下有效提取振动信号所包含的微弱故障特征,是轴承故障诊断的关键问题,提出了一种基于敏感奇异值分解(SSVD)和总体平均经验模态分解(EEMD)的故障诊断方法.对时域振动信号进行敏感SVD分析,通过敏感因子选择反映故障冲击特征的敏感SVD分量,并利用定位因子定位分量信号所对应奇异值进行振动信号重构,以滤除噪声干扰;对降噪信号进行EEMD,根据峭度准则选取故障信息丰富的敏感固有模态分量(IMF),有效提取局部微弱故障信息;利用Teager-Kaiser能量算子(TKEO)计算故障信息的瞬时能量,并对其进行频谱分析,获取故障特征频率,以识别故障类型.方法应用于轴承故障诊断,实验证明了所提方法的有效性.     

基于相关分析的非线性模拟电路参数型故障诊断方法

针对非线性模拟电路故障诊断中参数型故障元件定位的难题,基于Volterra频域核的频谱比较,提出了利用小波滤波器组结合相关分析定位故障元件的方法．首先选择特定的激励信号测定Volterra频域核的非参数频谱;然后用小波滤波器组对得到的正常电路和故障电路的频谱序列进行子带分解;通过计算子带响应序列的相干函数,对正常电路和故障电路进行相关分析,实现参数型故障元件的特征提取．对比实验结果表明,该方法能有效提取故障特征,提高了故障诊断效果．     

基于机器视觉的航空发动机转子裂纹故障识别系统

在大型设备早期故障诊断中,利用数字图像处理可以很好地对设备状态做出测试和分析,以航空发动机转子表面早期裂纹故障为例,首先利用CCD图像采集将被摄取目标转换成图像信号,其次通过像素分布和亮度、颜色分析,将这些信息转变成数字信号,再次利用现代数字信号处理技术对这些信号进行运算来提取目标特征,最后对设备的故障状态做出判断;以图像获取、预处理、图像分割、裂纹特征提取和故障识别为算法流程,设计了一套转子系统早期裂纹自动检测识别系统,实验分析表明,该系统在航空发动机转子早期表面裂纹故障检测识别中具有精度高、速度快的优点。