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讨论现有基于模型的故障诊断与容错控制方法的局限性,并由此提出一个基于v-间隙度量来处理故障诊断与容错控制的新框架.并且,讨论了如何在此框架下对故障进行分类和分级以及提出如何进行容错控制的一般性控制结构. 相似文献
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针对现有故障诊断方法难以诊断涵盖多种不同类型故障的问题,提出一种基于分层DSmT的多故障诊断方法.利用主元凝聚层聚类方法实现证据聚类,将辨识框架分成若干个子框架;利用证据主元将BP神经网络所生成的各种故障模式的基本概率赋值函数在不同辨识框架下重新分配;利用DSmT对子框架下的证据进行融合并得出诊断结果.仿真实验结果表明,所提出的方法能将不同类型故障从辨识框架中分离出来,提高多故障诊断结果的可靠性,减少计算量,提高诊断效率. 相似文献
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针对故障诊断算法特点,给出了MapReduce框架实现故障诊断算法的基本方法。通过对故障诊断算法和MapReduce运算框架的分析,得出诊断算法MapReduce化的基本方法和思路。在算法研究的基础上,针对非迭代诊断算法,采用传统MapReduce框架实现。针对迭代诊断算法,采用添加了传送模块的迭代式MapReduce框架实现。分别以最近邻法和模糊C均值聚类算法为例,给出非迭代和迭代诊断算法MapReduce化的具体实现。实验结果表明,本文所提基本方法可以运用在故障诊断算法中,为诊断算法MapReduce化提供依据,将MapReduce运用到故障诊断算法中可以有效提升故障诊断效率。 相似文献
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为了优化自动测试流程以及将故障诊断算法动态插入到雷达故障诊断循环中,提出了一种新的测试软件框架.该软件框架将雷达故障状态测试流程与故障诊断算法流程分离,使得测试流程与算法流程可以成为计算机中不同的线程或进程.基于该软件框架,定义了一种测试流程优化目标函数.利用此函数,讨论了一种基于预定义测试流程的动态优化方法.实现了在测试人员自主修改测试路径后,默认测试流程自动优化. 相似文献
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基于知识和神经网络相结合的实时故障诊断专家系统 总被引:3,自引:0,他引:3
以钢厂冷轧生产线为对象,介绍如何将神经网络方法与传统的专家系统方法复合在一起,更好地解决故障诊断。具体介绍了系统的框架设计,神经网络的设计研究,并举例了说明了神经网络故障诊断的推理过程。 相似文献
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针对工业生产关键设备故障数据稀疏的问题和故障诊断的需求,本文提出了一种基于知识图谱和多任务学习的工业生产关键设备故障诊断模型MKFD (multi-task learning for knowledge graphenhanced fault diagnosis),通过对故障根因的推断实现故障诊断.设计了多任务学习框架,并构造了一种改进十字绣单元用于实现框架内子任务之间的信息共享.利用运维数据构建故障现象–故障根因关联矩阵,使用多层感知机搭建知识图谱嵌入模型;分别将关联矩阵嵌入和知识图谱嵌入作为多任务学习框架中的两个子任务,通过子任务的交替学习,优化MKFD模型参数,实现对故障根因的推断,从而达到故障诊断的目的.最后,基于国内某工业企业的运维数据所构建的两个工业生产关键设备故障知识图谱对上述方案进行了验证实验,结果证明所提出的方法具有良好的性能. 相似文献
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控制系统故障诊断的理论与技术 总被引:6,自引:0,他引:6
阐述了控制系统故障诊断技术的研究现状,将现有的各种故障诊断方法分为三类:(1)基于系统动态数学模型的方法;(2)基于信号处理的方法;(3)基于知识的方法。介绍了(1)的特点和当前的研究动态,指出鲁棒残差设计和对非线性系统的诊断是其关键和难点;对(2)中近年来发展的几种诊断方法作了评述。该类方法易于实现,适合故障检测,对故障分析较弱;简述了(3)中典型故障诊断方法的优缺点及应用方式等,其目前的研究趋向于多种方法的有机结合。最后指出了该领域有待进一步研究和主要问题和发展趋势。 相似文献
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旋翼飞行机器人故障诊断与容错控制技术综述 总被引:2,自引:0,他引:2
对故障诊断和容错技术的发展过程进行了简要概述,以旋翼飞行机器人为研究对象,在分析了旋翼飞行机器人故障诊断与容错控制特点的基础上,介绍了当前国内外在该领域的研究进展和主要方法.最后,总结了该领域待解决的难点问题,并指出了该研究领域的发展趋势. 相似文献
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基于解析模型的非线性系统鲁棒故障诊断方法综述 总被引:10,自引:1,他引:10
研究非线性系统的鲁棒故障诊断具有重要意义.本文着重讨论了两类方法:非线性未知输入观测器方法和基于自适应学习的方法,并简要概述了其它一些方法.还探讨了非线性系统鲁棒故障诊断的应用实例,并指出了其中的若干关键问题以及今后的研究方向. 相似文献
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基于计算智能方法的动态系统故障诊断技术 总被引:4,自引:2,他引:4
简要地综述了基于计算智能方法的动态系统故障诊断技术的最新进展。将计算智能方法与基于模型的方法结合,用于不确定非线性动态系统的故障诊断是这一领域新的发展趋势。重点分析了用于非线性系统故障诊断的基于状态/参数估计的计算智能方法,主要包括神经网络、模糊逻辑、遗传算法。探讨了提高诊断算法鲁棒性的途径。同时也对无模型的基于计算智能的故障诊断方法中的一些研究热点问题进行了分析。最后探讨了该领域今后的发展方向。 相似文献
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阐述了控制系统故障诊断的重要性及国内外研究水平和发展方向 ,简述了控制系统故障诊断的原理 ,最后分析了故障诊断两大类方法 :基于控制系统数学模型和不依赖于控制系统数学模型的故障诊断方法。 相似文献