基于MSPCA方法的VAV系统传感器故障检测的应用研究——运用小波变换改进PCA故障检测方法

变风量(VAV)空调系统对控制的要求较高,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,从而使空调系统的运行偏离设计的要求.因此,变风量空调系统传感器的故障检测与诊断研究是很有必要的.将采用多尺度主元分析法(MSPCA, Multidimensional Scaling Principal Component Analysis)对传感器故障的检测与识别进行分析.     

基于改进主元分析方法的空调系统传感器故障检测和诊断研究

传感器在空调系统中主要起着监测和控制的作用,影响空调系统的正常运行,从而带来能耗增加等不良影响。本文提出了结合小波变换的数据优化,以及基于神经网络的故障诊断优化的改进主元分析方法,用于空调系统传感器故障检测和诊断研究。通过对比数据优化前后主元分析的结果,发现同样0. 850 0累计贡献率原则上,采用小波变换去除噪声后,主元个数减少了两个,蒸发器进口温度传感器的固定偏差、漂移、精度下降等故障检测效果分别提升了0. 020 7、0. 020 8、0. 041 5,风量传感器固定偏差故障检测效果提升了0. 160 6。为了进一步找出故障源,在小波变换和主元分析的基础上,将求得的主元作为神经网络的输入,对5个传感器固定偏差故障进行测试,故障诊断结果分别为0. 766 7、0. 866 7、0. 900 0、1. 000 0、1. 000 0。     

Fault Diagnosis Improvement Using Dynamic Fault Model in Optimal Sensor Placement: A Case Study of Steam Turbine

Health data are collected dominantly through sensors mounted on different locations in the system. Optimization of sensor network has a significant influence on the reliability of system health prognostics process. In this research, the effect of sensors reliability is studied on their placement optimization. Sensors are considered in this study as components in system failure model. This study is aimed to use ‘Priority AND’ gate for evaluating the effect of time dependencies of sensors as well as components failure on the optimal sensor placement. Because of that, PAND gate is added to the fault tree between all sensors and their corresponding components to develop the failure model of each sensor placement scenario. For calculating the probability of top event, a Monte Carlo‐based algebraic approach is proposed. In algebraic approach, temporal operator ‘BEFORE’ is proposed for calculating the probability of ‘PAND’ gate. The result of using ‘BEFORE’ operator is an analytical solution for probability of each cut sequence. Because of the complexity of analytical solution in practical problems, a Monte Carlo simulation is utilized on the solution in this research. Then the probability of each cut sequence is calculated. Consequently, the probability of top event for each scenario is obtained. Finally, all scenarios are ranked based on top event probabilities. As a case study, optimization of sensor placement has been demonstrated on steam turbine and results are discussed. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.     

A New UKF Based Fault Detection Method in Non-linear Systems

To detect the bias fault in stochastic non-linear dynamic systems, a new Unscented Kalman Filtering（UKF） based real-time recursion detection method is brought forward with the consideration of the flaws of traditional Extended Kalman Filtering（ EKF）. It uses the UKF as the residual generation method and the Weighted-Sum Squared Residual （WSSR） as the fault detection strategy. The simulation results are provided which demonstrate better effectiveness and a higher detection ratio of the developed methods.     

基于小波变换的多尺度主元分析在传感器故障诊断中的应用

讨论了多尺度主元分析方法在传感器故障诊断中的应用问题.为了解决传统的多尺度主元分析方法不能实现对传感器故障的全面检测问题,本文结合小波变换在相关传感器信号的各个尺度上建立主元分析模型,使这种方法能够同时检测到低频故障和高频故障.实际应用中设计了固定窗长的移动窗口,根据最后一个尺度系数计算残差空间的平方预报误差统计量进行故障检测;在检测到传感器故障后,再采用传感器有效度指标这种具有定量辨识标准的参数对故障传感器进行辨识.最后,通过液体火箭发动机试车台液氢供应系统的传感器故障诊断验证了这种方法的实用性和有效性.     

基于数据挖掘的设备状态监测和故障诊断

从设备状态监测和故障诊断与数据挖掘技术之间的相互关系出发，在全面地介绍数据挖掘的起源、发展和相关产品的基础之上，重点讨论了它在特征提取、状态识别、诊断决策等与设备状态监测和故障诊断相关领域中的应用，指出将数据挖掘应用于设备状态监测和故障诊断领域具有重要的研究价值和实际应用意义。     

基于改进BP网络的冷水机组故障诊断

采用常规神经网络进行冷水机组的故障检测与诊断,存在整体检测率低或完全无法检测的现象。为了提高冷水机组故障检测效率及诊断精度,本文提出了一种基于贝叶斯正则化的改进神经网络故障检测策略。由于BP神经网络存在泛化能力差的缺陷,对神经网络进行贝叶斯正则化,从而提高模型的检测效率。贝叶斯算法通过限制神经网络权值,使网络反应更加光滑,模型更精确。通过利用ASHRAE Project提供的数据对FDD(fault detection and diagnosis)策略进行验证,检测率明显提高。     

基于DS–PCA模型的包装设备滚动轴承故障诊断方法研究

目的 针对包装设备长期连续工作的工作特性,对其滚动轴承的常见失效故障进行分析,提出一种基于DS–PCA模型的滚动轴承故障诊断方法,构建滚动轴承DS–PCA故障诊断模型,实现包装设备中滚动轴承的在线故障诊断。方法 先运用DS证据理论对采集到的滚动轴承径向振动数据和轴向振动数据进行融合,使得信息具有整体完备性,同时对采集信号进行决策规则下的去噪处理,剔除干扰噪声信息;然后利用主成分分析法(PCA)将融合后的振动信号数据进行Q与T²的统计量计算,并通过对故障轴承振动信号的Q与T²统计量计算,确立故障时的经验阈值;最后,依据实时统计量与经验阈值对比,判断滚动轴承是否发生故障。结果 通过对西储大学公开的滚动轴承试验数据分析计算,得到滚动轴承故障诊断准确率达到94%。结论 该方法满足包装设备故障诊断的要求,其应用将有利于提升包装企业的生产质量和效率。     

基于单类支持向量机的冷水机组温度传感器故障检测

冷水机组系统中,温度传感器出现故障会严重影响机组工作效率及使用寿命。针对冷水机组温度传感器偏差故障,本文提出一种基于单类支持向量机(one-class support vector machine,OC-SVM)的故障检测方法,采用冷水机组正常数据建立OCSVM模型,通过十折交叉验证法获得模型优化参数。分别采用工程实测数据和实验数据(共4组)对该方法进行了验证,结果表明:基于OC-SVM的方法能有效检测出4组冷水机组的温度传感器偏差故障。其中对于螺杆式冷水机组(数据集Ⅰ)的故障检测效果明显,当冷冻水侧温度传感器偏差故障幅值绝对值大于1℃时,检测效率达到100%。     

基于数据增强的滚动轴承智能故障诊断方法

目的 针对包装机械设备中滚动轴承应用场景多且有效故障数据难采集而导致的智能诊断方法诊断准确率较低的问题,提出一种基于数据增强的滚动轴承智能诊断方法.方法 首先根据轴承振动信号的故障特征,提出一种数据增强方法,有效扩充训练数据样本多样性.然后采用卷积神经网络对原始样本和增强样本进行故障诊断训练,从而大幅度提高诊断模型的诊断性能.为了验证所提方法的有效性,建立滚动轴承故障试验台并采集轴承故障数据.结果 实验结果表明,在标签训练样本不充足的情况下,提出的方法与不使用数据增强方法相比,模型在诊断准确率方面取得了较大的提高,能够准确地识别各类轴承故障.结论 该方法实现了准确地对稀缺标记样本下滚动轴承故障的诊断,为保证包装机械滚动轴承故障诊断的诊断精度提供了可靠的方法.     

基于改进变分模态分解的滚动轴承故障诊断方法

提出一种改进变分模态分解的轴承故障信号诊断方法。使用改进的奇异值分解降噪方法对信号进行降噪,然后对信号进行变分模态分解;利用分量信号的能量之和占原信号能量的比值,判断变分模态分解的分解效果,从而找出最佳分解层数;根据分量信号间的相关系数,判断中心频率相邻的分量信号是否来自信号中的同一调制部分;最后通过主要分量的包络谱找出故障特征频率,判断故障类型。通过对仿真信号和实际轴承故障信号进行处理,成功提取微弱频率特征信息,验证了该方法的有效性。