基于免疫机理的气阀故障诊断

生物免疫系统众多的工作机理为研究新的故障诊断方法提供了方向.该文研究了一种结合克隆和变异原理的反面选择算法.比较气阀正常和故障时的频谱,提取出气阀某一故障的特征频段,利用反面选择算法产生适于这一故障的检测器集.通过对3种气阀故障的检测,说明了该算法的有效性.     

终身学习的否定选择算法

针对否定选择算法（NSA）仅模拟了人类适应性免疫系统的中枢耐受过程,而未模拟其外周耐受过程,不具备终身学习能力的问题,提出了具有终身学习能力的否定选择算法（LNSA）.LNSA的学习过程模拟淋巴细胞经历中枢耐受和外周耐受的成熟过程,通过外周耐受实现终身学习,从而提高了抗体区分自体与非自体的能力.与NSA和树突细胞算法（DCA）的比较结果表明,LNSA可有效降低检测误报率,并具有与NSA同样高的检测率.     

CVT暂态引起距离保护超越的研究

利用EMTDC/PSCAD和Matlab进行仿真实验后发现,受电容式电压互感器(CVT)暂态影响,采用传统傅氏算法,发生反方向出口故障时距离保护可能会发生超越现象,而发生正方向出口故障时保护会延迟动作,对距离保护超越的原因进行定量分析后,提出了利用改进半波傅氏算法配合提高低压距离继电器门槛值或扩大小矩形动作区范围的改进方案,解决了CVT暂态引起的距离保护超越问题,并通过仿真验证了该方案的可行性。     

流形学习算法在中文文本分类中的应用

传统的流形学习局部线性嵌入 (locally linear embedding, LLE) 算法通过欧氏距离来选择邻域,如果数据集选自多个类别,这种距离度量方法无法得到正确的邻域关系。本研究提出一种改进的局部线性嵌入 (modified LLE,MLLE) 算法,该算法通过改进距离矩阵,使得类间的距离大、类内的距离小,从而使得邻域的选择尽量在一个类中。将MLLE算法应用到中文文本分类中,结果表明:与传统的算法比较,MLLE在分类结果可视化效果和识别率等方面都有显著提高。     

聚类算法在证券公司CRM中的应用

将聚类分析技术应用于客户关系管理可以有效实现客户细分,改善客户关系。文章使用层次凝聚法和K—means算法实现了客户的自动聚类,并且在权衡算法效率和聚类精度的基础之上提出了改进的聚类距离公式和K—means算法。     

用于变压器故障预测的决策树--蒙特卡洛方法

提出了将决策树方法中的ID3(InteractiveDicremiserversion3)算法和蒙特卡洛(MonteCarlo)模拟法结合用于变压器故障预测的方法。基于变压器的大量观测数据,首先利用ID3算法简化引起变压器故障的属性特征,再应用蒙特卡洛方法的分布函数和ID3算法得出的故障发生规则,通过随机变量对变压器故障进行模拟,从而得到设备故障的概率,以此来指导变压器的故障诊断或状态预测,为状态检修提供依据。并对变压器油色谱监测中得到的各气体含量数据进行分析和处理,介绍了方法的运用并对其可行性进行了验证。     

基于Internet/Intranet内部网关路由协议的应用分析

中描述了路由算法的设计目标和种类，介绍了链路状态法和距离向量法两大类路由选择协议，从路由算法的角度，对RIP、IGRP、EIGRP、IS—IS、OSPF等内部网关协议的运行机理和特点进行了深入分析和研究，对组建大、中型网络时进行IGP协议的选择，具有一定的工程指导价值。     

组合优化问题的人工鱼群算法应用

通过模仿鱼类的行为方式 ,提出了一种基于动物自治体的优化方法—人工鱼群算法 (ArtificialFish-schoolAl gorithm) ,并将其用于组合优化问题的求解 .介绍了该算法在此类问题求解中的距离、邻域等概念 ,给出了具体的实现方法 .最后以TSP问题为例对该算法进行仿真测试 .结果表明它具有快速收敛的能力 .     

基于KPCA数据重构的参数优化方法

传统的多变量统计过程监控技术采用的故障模型是线性的,该模型在具有强非线性特征的工业过程的故障诊断及预测方面的效果不够理想。针对复杂系统,需采用非线性数据模型的故障描述,研究基于核主元分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA),KPCA数据重构的最优参数选择方法十分必要。采用网格搜索法和交叉验证法相结合的方法确定KPCA算法和支持向量机(Support VectorMahine,SVM),SVM回归算法的最优参数,使重构误差为最小。以TE过程为仿真实例,仿真结果表明:所提出的基于KPCA数据重构的最优参数选择方法是有效的。     

关于带宽、延迟和成本控制的AODV分布式QoS路由算法

文章首先介绍了无线单播网络路由中的热点问题，接着提出在AODV协议环境下的关于带宽、延迟和成本控制的QoS路由问题BDCFC(Band DelaY—Constrained Fewest-Consume)，它们可以归结为图论中的NP完全问题。文章提出了BDUR(Band—Delay Unicast—Routing)算法，用时间多项式的思想来解决AODV中的BDCFC问题。     

面向故障诊断的供水管网水压监测点优化布置方法

为解决供水管网故障诊断中准确率不高、经济性不佳的问题,设计了一个基于改进的果蝇优化算法核极限学习机的供水管网故障诊断模型。经验证,该模型具有学习速度快、故障识别率高等优点。以该模型为核心提出了基于果蝇优化算法的供水管网水压监测点优化布置方法。该方法首先利用果蝇优化算法形成多组水压监测点方案,然后用供水管网故障诊断模型计算每种方案的诊断准确率,选择其中诊断准确率最高、经济性最好的方案作为候选最优方案,并以此方案为基础,使用果蝇优化算法不断循环迭代,最终找到故障诊断准确率高且经济性最好的水压监测点布置方案。利用Matlab语言代码对提出供水管网水压监测点优化布置方法进行了编码实现,使用实际管网数据进行了实验,结果表明,所提出的供水管网水压监测点优化布置方法是一个有效的水压监测点优化布置方法。     

潜油柱塞泵MMAGA-RBF故障诊断方法

针对潜油柱塞泵无法使用传统地面示功图方法进行故障诊断的问题,提出了一种适用于该抽油机的故障诊断方法.该方法首先利用多变异位自适应遗传算法(MMAGA)对RBF神经网络进行参数寻优,然后从潜油直线电机的运行参数和油井井口的仪表参数等综合数据中,提取出反映油泵运行状态的特征参数,并将其作为故障诊断模型的输入向量,从而实现潜油柱塞泵故障工况的诊断.结果表明:MMAGA-RBF故障诊断方法能够在较少的训练样本下达到较高的综合诊断准确率,在训练样本集达到1 000组以上时,其综合误判率可低于4%,相对于普通遗传算法优化的模型,其泛化能力更强.MMAGA-RBF故障诊断方法符合潜油柱塞泵的工况特点,能够达到其综合诊断准确率的要求.     

车辆动力传动系统监测与故障诊断技术

目的　研究车辆动力传动系统监测与故障诊断技术 .方法　针对车辆动力传动系统科研、生产和使用维护中经常出现的各类问题 ,提出系统状态监测与故障诊断技术研究的重要性与迫切性 ;在讨论了车辆动力传动系统监测与诊断技术国内外研究现状的基础上 ,提出了将要开展研究工作的主要内容 .结果　针对动力传动系统的实际 ,探讨了状态监测的系统配置及在动力传动系统故障诊断中将要应用的几项具体技术 .结论　所讨论的研究内容、监测系统和诊断技术 ,对车辆动力传动系统监测与故障诊断具有重要意义     

基于关联维数的双跨转子轴承系统故障诊断

以双跨转子轴承系统为研究对象,针对其状态监测与故障诊断中存在的问题,利用虚拟仪器软件平台开发了一套基于关联维数的故障诊断系统。通过提取实验台振动信号并计算其关联维数实现对系统的故障诊断。结果表明,不同工作状态下系统的关联维数各不相同,正常运转时关联维数最小,发生故障时关联维数增加,且关联维数随着嵌入维数的增加成增长的趋势,并趋于稳定。该系统以关联维数作为特征兆量,能够快速准确地对双跨转子轴承系统进行状态监测与故障诊断,具有一定的应用价值。     

一类非线性系统的故障诊断

针对一类非线性系统,设计了一种用于故障检测和诊断的滑模神经网络观测器.在故障发生之前,保证滑模的存在,并以此为条件,通过检测残差信号是否在规定的滑动区内,从而判定是否发生故障.当不满足判定条件时,说明滑模被破坏,有故障发生,则启动观测器中的“故障估计项”,利用神经网络在线辨识故障的形态.应用李亚普诺夫理论证明了该方法的稳定性.     

振动诊断在水轮机故障诊断与失效分析中的应用

振动故障预测和诊断是保障水轮机安全运行的有效技术手段.根据水轮机常见振动故障特点,提出建立故障诊断专家系统,提高故障诊断的识别和故障部位的判断,结合状态监测检修系统对水轮机运行状态进行实时监测,对机组进行故障诊断和综合状态评估,从而判定是否需要维修、何时维修、维修部件和部位,并给出状态检修建议,为检修计划、失效与否提供依据.     

基于"能量-故障"诊断模式的转子断条故障在线监测

为了克服转子断条故障特征分量易受基频分量影响的困难,采用了一种基于“能量－故障”的诊断模式,利用小波理论对电动机定子电流采样信号进行特征频率提取,求出对应的能量分布,建立了表征转子断条故障的特征向量,用模方法实现了转子断条故障的快速在线监测与诊断。     

LabVIEW在水轮发电机组状态监测中的应用

将LabVIEW应用于水轮发电机组状态监测系统中的状态监测、信号分析、故障诊断3个模块中,通过实例验证,用户可以简单明了地观测到各部件的运行状况.     

风力机状态监测与故障诊断技术研究

风力发电机在恶劣的自然环境下工作,极易出现故障.利用状态监测与故障诊断系统可以对其运行状态进行实时监控,并对可能出现的故障进行诊断.回顾了状态监测与故障诊断技术的历史与现状,介绍了状态监测与故障诊断系统的基本结构.对风力机常用状态监测技术及主要测量参数进行了分析研究,并分析了风力机部件的常见故障,研究了部件的故障机理.最后,分析研究了适合于风力机的多种故障诊断方法.     

基于交叉覆盖算法的模糊神经网络在车用发电机故障诊断系统中的应用研究

文章针对车用交流发电机的特点,建立了故障现象与故障征兆列表,并应用基于交叉覆盖算法的模糊神经网络,实现了对该类发电机故障的模糊诊断。