汽车故障诊断模糊综合评判方法

针对汽车故障诊断中故障现象与故障原因间复杂的不确定关系,提出了汽车故障诊断的模糊综合评判方法,建立了模糊诊断矩阵和诊断算法模型,提高了汽车故障诊断水平。     

故障诊断树生成技术研究与实装验证

讨论了基于相关性矩阵的故障诊断树生成技术和优化方法：采用设置故障测试点,得到故障信息相关性矩阵,以描述系统各单元的逻辑关系。利用故障检测、故障隔离化简相关性矩阵,并通过生成故障诊断树的方式得出故障测试最优步骤,从而将故障快速定位到可更换单元。通过介绍某装备系统的故障诊断树生成过程说明诊断树的生成步骤,并用该诊断树对装备进行故障检修,说明其正确性、实用性和优越性。     

基于电路特征信息矩阵的容差模拟电路故障诊断

针对模拟电路软故障诊断问题,提出了一种基于电路特征信息矩阵的故障诊断方法。依据电路在不同激励下各测点的响应特征向量组建立电路特征信息矩阵,利用加权马氏距离表征各故障特征向量之间的相似程度。再通过将待测电路马氏距离矩阵与各故障模式的马氏距离容差矩阵进行对比计算,获得电路的特征信息相似度矩阵。对其进行相应的离散度和模糊度加权处理,求取待测电路对电路各故障模式的总体相似度矢量。最后根据电路故障判断准则确定电路故障模式。诊断过程利用相关软件进行数据采样、分析和处理,减小了工作量,提高了诊断效率。实验结果表明,方法适用于容差条件下软、硬故障的诊断,相对于利用单一故障特征的诊断方法,具有更高的检测准确率。     

基于模糊神经网络火控故障诊断系统研究

针对火控系统实时故障检测与诊断难题,对火控故障诊断系统的功能结构和故障特征进行分析研究.系统将状态监控、故障诊断、诊断意见集成为一体,采用分布式主从结构,提高了系统的可靠性和适应性.诊断算法以故障征兆特征与故障原因构成故障样本,在特定故障发生时其故障征兆就会呈现,通过神经网络训练提高了故障识别的准确性;选择蕴含算子并计算了故障信息模糊隶属度矩阵,分级进程推理完成故障识别和故障源的判定以提高诊断速度.通过实验证明了算法的有效性.     

基于模糊诊断理论的航空发动机自动停车故障原因的分析

针对某型航空发动机空中自动停车故障诊断中故障症状与故障原因之间关系极为复杂、不确定等问题,提出了该型发动机故障的模糊诊断方法,建立了发动机自动停车故障模糊诊断的数值理论模型,利用专家知识动态建立了模糊诊断矩阵过程模型,并结合具体自动停车故障案例,实现了该型发动机自动停车故障的模糊诊断,验证了该方法应用于发动机系统故障诊断中的可行性.     

一种模糊因果故障诊断方法

目的对Bandekar提出的一种因果故障诊断方法进行改进,提出一种能够利用故障概率、对根故障集进行排序的方法.方法在因果关系图基础上,利用模糊阈值和模糊评判矩阵,提出了一种可给出根故障集中各元素故障概率的模糊诊断方法.结果与结论根据根故障集中各元素的故障概率,可很方便地对故障进行定位,同时该方法具有较快的诊断速度.由于使用了模糊阈值和模糊评判矩阵,还使诊断结果对噪声及参数选择更具鲁棒性.     

基于模糊推理的机械式自动变速器控制系统的故障诊断

阐述了一个基于模糊推理的机械式自动变速器控制系统的故障诊断方法。根据电控机械式自动变速器的结构、开发与维护中积累的故障症兆与故障的关系及专家经验给出了模糊诊断关系矩阵,较详细地论述了诊断算法,并对其特点和实验结果进行了讨论     

基于模糊推理的机械式自动变速器控制系统的故障诊断

阐述了一个基于模糊推理的机械式自动变速器控制系统的故障诊断方法。根据电控机械式自动变速器的结构、开发与维护中累积的故障症兆与故障的关系及专家经验给出了模糊诊断关系矩阵,较详细地论述了诊断算法,并对其特点和实验结果进行了讨论。     

基于分步动态核主元分析的故障诊断方法

目的研究复杂工业系统动态、非线性特点,提出分步动态核主元分析（KernelPrincipalComponentAnalysis,KPCA）的故障诊断方法．方法该方法首先构造增广矩阵,然后将增广矩阵分成一系列子矩阵,将各子矩阵的构建一个新的数据增广矩阵,并对每个子矩阵使用KPCA提取变量数据的非线性空间相关特征,最后通过监测统计量监测出系统故障,用贡献度的方法识别发生故障变量．结果该方法改进了传统的动态方法,引入分步动态的定义,并且能充分考虑工业过程中的非线性和动态性,更精确的描述Y--,Ak过程特性,更精确的监测复杂工业系统的故障,并准确的识别出故障变量．结论对热连轧过程中活套故障诊断的仿真结果表明：基于分步动态KPCA的故障诊断方法能准确有效地诊断出故障,并识别出产生故障的原因．     

基于声振联合特征熵的断路器故障诊断方法

针对断路器机械故障复杂、诊断困难的现状,提出了一种基于声振联合分析的断路器故障诊断方法。利用小波包和特征熵理论对采集到的振动和声音信号进行分解和特征提取,故障状态与正常状态之间的差异由特征熵矩阵之间的偏差来反映。将形成的特征熵矩阵作为支持向量机的输入特征向量,对断路器的卡涩和螺丝松动故障进行了分类识别,并与传统的单一信号故障诊断方法进行了比较。结果表明:以声振联合特征熵矩阵作为输入的支持向量机,在分类的效果上明显优于单信号,更适合在断路器故障识别中应用。     

模糊关系方程在故障诊断中的应用分析

用求解模糊关系方程的方法,实现专家系统的推理过程,并将其应用到一个实际的变压器故障诊断专家系统中．经电力变压器故障实例验证,该系统诊断结果与实际发生的故障完全吻合,证实了采用这种方法以实现专家系统推理的可行性和有效性．结合专家系统的诊断结果,对这种方法做了进一步的理论分析,同时指出,在采用该方法时,合理确定描述故障原因与故障现象之间因果关系的模糊关系矩阵,是保证故障诊断正确性的重要前提．     

故障电力变压器油中气体的B型灰色关联度诊断法

在分析灰色关联度应用于故障诊断的基础上，提出了电力变压器故障的灰色关联度诊断法，从变压器的油中气体中提取特征参数，讨论了特征参数的无量纲化处理方法。通过仿真实验表明该方法具有良好的诊断果果。     

范德蒙矩阵的三角分解

范德蒙矩阵是一种重要的矩阵.以范德蒙矩阵或其转置为系数矩阵的方程组被称为范德蒙方程组,这类方程组在函数插值等方面有着重要的应用.本文给出将范德蒙矩阵及其逆矩阵分解为一系列稀疏上三角矩阵和下三角矩阵的乘积的方法,为进一步研究范德蒙方程组的数值解的快速算法提供了理论依据.     

一种基于模糊神经网络的故障诊断方法的研究

针对故障与征兆之间的复杂非线性映射关系，提出了一种新的诊断系统结构模型。用模糊神经网络从以往诊断实例的统计中得到诊断矩阵，用模糊变换法进行推理，通过动态权值综合法综合各规则的推理结论得出最后诊断结果，从而解决了规则不正交的问题，使诊断结果具有统计意义，且解决了常用方法中规则获取的困难和在使用中不易修改的问题。经对A320飞机故障实例的诊断仿真，得出了比较满意的结果。     

一种矩阵求逆方法

给出一种有利于机助求解大型逆矩阵的方法——按位替换求逆法．此方法采用矩阵三角分解原理,将矩阵表达为分解上、下三角阵的乘积,利用上、下三角阵的求逆结果求得原矩阵的逆阵．矩阵求逆分三步进行：第一步求约化系数,第二步求上、下三角阵的逆阵,第三步求原矩阵的逆阵．每一步计算均采用按位替换求解法,即将矩阵中不同位置的元素表达为相应位置的位置函数值,每一步计算是用新的位置函数值替换相应位置的原有位置函数值,最终将原矩阵中各位置的元素替换为其逆矩阵中相应位置的元素．求逆公式简单,利于编程,节省所需内存空间。     

一类矩阵中负元素的个数

元素全是非正实数的矩阵A称为负矩阵.文中利用低阶负矩阵的研究结果考虑了一类四阶负矩阵中负元素的个数,同时论证了该矩阵在一些附加条件下负元素的个数最多为10.     

线性控制系统按转移矩阵配置的一个问题

探讨了线性时变状态反馈控制系统当控制矩阵不列满秩时按转移矩阵配置的问题．推证出了状态反馈矩阵的一个新公式．对于控制矩阵列满秩如何配置转移矩阵的问题，本文也作了综述．     

印刷电路板诊断信息流模型及其应用

从故障诊断的角度分析印刷电路板的原理图,建立了电路板的诊断信息流模型。模型反映了试验及试验与故障之间的观察关系。基于该模型讨论了印刷电路板的故障诊断问题,实例说明了模型的有效性,该模型还具有一定的处理多故障的能力。     

基于小波能谱矩阵相似度的电力暂态信号识别

暂态保护技术正呈现加速发展态势,但如何正确识别各类故障和非故障暂态,是暂态保护实用化必须解决的一个最大难题.信号经过小波分析之后得到的小波能谱能很好的反映信号不同时间的能量分布.电力系统中,不同电力暂态信号其时频特性必然不同,其在多个尺度下的小波能谱的分布必然存在差异,因此,在构造小波能谱矩阵的基础上,借鉴数字图像处理中的相似度的思想,提出基于小波能谱矩阵相似度的分类方法.建立各种电力暂态的标准能谱矩阵,计算测试样本的能谱矩阵与各种标准能谱矩阵的相似度,按照相似度最大原则实现分类.对电力系统单相接地故障暂态、线路正常开关操作暂态、电容投切操作暂态和雷电扰动暂态的仿真分析表明,该方法对电力暂态的识别率高.     

可逆方阵的伴随矩阵的性质

讨论了可逆方阵的伴随矩阵的可逆性、对称性、正交性，以及两个可逆方阵的伴随矩阵相似的充分条件．