航空发动机传感器故障诊断与自适应重构控制

针对航空发动机控制系统中最易发生故障的传感器,提出了基于状态观测器的故障诊断与自适应重构控制方法.设计了多个状态观测器用于传感器的状态估计,采用阈值判别法对传感器进行实时故障监视与诊断,并用正常传感器测量值的加权均值代替故障传感器测量值反馈回闭环系统,实现了对发动机闭环系统的自适应重构控制.数字仿真结果表明,该方法能及时准确地定位故障,并进行有效的自适应重构控制,将其应用于航空发动机的故障诊断与自适应重构控制是可行、有效的.     

基于谱聚类集成的变压器在线故障诊断

为了提高基于油中溶解气体分析技术(DGA)的变压器故障诊断准确率,本文提出了一种基于谱聚类集成的变压器在线故障诊断(TOFD-SCE)方法.以加权二次抽样算法抽取样本、构建基础谱聚类的样本集,以基础谱聚类学习问题的局部知识;平衡多样性与正确性选择集成成员;集成多个成员谱聚类的结果来提高变压器故障诊断的准确率.传统变压器故障诊断方法基于历史数据建立模型,缺乏在线学习的能力;TOFD-SCE利用历史与在线新增两种DGA数据来训练、修正模型,提高了其故障诊断的准确率.对SSP300000/500型变压器的故障诊断实验结果表明:TOFD-SCE的准确率优于IEC三比值法、BP神经网络法及支持向量机法,验证了其有效性.     

基于模糊聚类分析的能源产业信息自动挖掘建模研究

针对当前能源产业信息挖掘结果完整性差的问题，提出一种基于模糊聚类分析的能源产业信息自动挖掘建模方法。在模糊聚类分析算法中引入核学习算法，添加Gaussian核函数，搭建核模糊分析算法。确定核模糊分析算法的初始聚类中心，利用粒子群优化算法优化初始聚类中心，根据优化的初始聚类中心建立能源产业信息自动挖掘的目标函数，获取适应度值。根据适应度值与目标函数选择最佳个体，求解最佳个体的聚类有效性函数，解码输出聚类有效性函数最大时所对应的最优聚类数量与对应的聚类中心，以此搭建能源产业信息自动挖掘模型。实验结果表明，该模型可有效挖掘能源产业信息，在数据集规模不同的情况下该模型的调整兰德系数均较高，挖掘结果的完整性较高，自动挖掘效果佳。     

基于多传感器信息融合的汽包水位诊断系统设计

文中旨在克服传统汽包水位故障诊断方法中存在的弊端,将基于RBF网络的信息融合技术应用于水位传感器的故障诊断,通过构建高精度RBF网络逼近器,结合其他聚类融合方法,引入多种类、多数量传感器信号和控制决策预测信号的汽包水位多传感器数据融合控制系统,其利用多传感器信息融合技术对火电厂锅炉系统中相关传感器提供的大量数据进行融合,从而得到汽包水位的高精度逼近值,以逼近值作为监测水位传感器状态的参考基准,来实现对汽包水位的有效故障诊断。仿真结果证明了所设计的系统能够准确、快速的融合处理底层传感器信号,并做出有效的控制决策。     

无人机分布式飞行控制计算机故障诊断研究

以分布式飞行控制计算机为对象,设计相应的故障诊断方法。提出了一种硬件余度和模型解析余度相结合的方法,对计算机外部传感器、外部执行机构以及计算机内部功能模块进行故障诊断。通过设计诊断体系结构,能够有效进行外部传感器、外部执行机构和飞行控制计算机内部数字控制器的故障检测和隔离,解决了传统单一故障观测器无法诊断计算机内部故障的不足,提高了飞行控制系统的故障诊断覆盖率和可靠性。     

基于改进RBFNN算法的瓦斯传感器非线性校正

为了提高瓦斯传感器的精度和灵敏度,提出将改进的径向基函数神经网络(RBFNN)算法应用于瓦斯传感器系统中,对瓦斯传感器的非线性进行校正,同时分析了温度对瓦斯浓度预测的影响,然后利用RBFNN进行离散训练。实验结果表明,经过改进径向基函数神经网络(RBFNN)后,得到的数据比实际测量的瓦斯浓度要更接近于真实值,所产生的平均误差≤±0.1%。预测效果很好,达到了预期的技术指标,提高了瓦斯检测的灵敏度和精度。     

一种投票权值调整的神经网络集成增量学习方法

针对神经网络集成增量学习中集成输出投票权值的设定问题,给出了一种投票权值调整的神经网络集成增量学习方法。该方法定义了神经网络集成中子神经网络训练集的类核函数,通过计算待识样本与类核函数之间的核函数距离得到集成输出中子神经网络的投票权值。这种投票权值设定方法可以根据子神经网络分类器对待识样本的分类性能自适应地调整集成输出的投票权值,是一种更加合理的集成输出投票权值设定方法。仿真实验表明,这种投票权值调整的神经网络集成增量学习方法比投票权值固定的方法增量学习性能更优。      

基于龙贝格观测器的PMSM无位置传感器控制系统设计

针对基于低分辨率霍尔位置传感器的永磁同步电机系统在中高速时出现的估算精度低与响应速度慢等问题,在建立永磁同步电机数学模型的基础上,将龙贝格观测器与锁相环结构相结合,提出一种永磁同步电机无位置传感器控制算法。利用MATLAB/Simulink工具搭建控制系统仿真模型验证该控制系统的可行性,并通过搭建基于PAC5232的实物平台对比验证龙贝格观测器相对于霍尔位置传感器的优越性。实验结果表明,该无位置传感器控制系统有效地提高了系统的响应速度和估算精度,使其能够更好地跟踪转子速度以及转子位置信息。     

多通道信息融合技术在故障诊断中的应用

目前的轴承故障诊断中,较多的是对单传感器信号的处理,不能充分利用多传感器测量得到的大量有价值信息.针对这一问题,本文提出了一种信息融合模型.该模型通过设置不同传感器的权重值来融合多个传感器的信号,以达到充分利用传感器信息的目的.通过一个轴承故障诊断的例子,证实本模型具有实现简单、准确率高的优点,在轴承故障诊断中具有一定...     

基于改进C均值的故障诊断

本文提出改进的C均值算法.改进算法引入数据场模型,通过故障点在数据场中的势值找出噪声点并踢出,利用故障点在数据场中呈现的自然聚集特性选择初始聚类中心指导FCM聚类.仿真实验的结果表明,改进算法弥补了FCM算法的缺陷,提高了聚类的效率和准确性,在故障诊断过程中有很好的表现.