基于SDG推理规则和定量分析的故障诊断技术

符号有向图（Signed Directed Graph,SDG）是一种基于定性模型和因果分析的故障诊断方法,针对最初的算法效率低下,不适合实际大规模过程的特点,给出了一个将SDG模型转化为一系列规则的方法,这样不仅可以大幅度地提高诊断的速度和精度,同时可以同已有的诊断专家系统相结合;诊断时应用所建立的规则进行比较,得到故障模式的定性诊断结果。然后对某些定性特征一样而定量值不同的故障模式,通过结合模糊理论在SDG中加入适当定量信息,并计算和比较被诊断模式对已知故障模式的隶属度来确定系统的故障。案例试验表明本文所给出的方法是可行的。     

除氧器故障诊断的含未测节点的符号有向图方法

符号有向图(SDG)模型已被用于系统运行操作的故障诊断,系统图模型中节点表示部件,边表示故障传播特征,主要分析已知报警集合寻找潜在故障源的问题.工业过程中许多过程状态不能测量或不能在线测量,使得原相容性故障传播通道失效.针对SDG模型中的部分节点因未测量造成的信息缺失,给出含未测节点的SDG模型的数学表达;并通过对路径函数和节点函数的转化,结合有向图(DG)的可达性理论,给出了两种转化故障诊断方法:完全转换的含未测节点严格符号有向图方法和部分转换的含未测节点严格符号有向图方法.算例研究表明,该方法具有较强的故障诊断能力.     

主元分析方法在火电厂锅炉过程故障检测中的应用

研究了将主元分析方法(PCA)应用到火电厂锅炉控制过程的故障检测的若干问题，提出了适合于此类过程的改进PCA建模方法和在线故障检测方法。对过程数据的处理、变量相关关系的发掘和主元检测模型的建立以及在线检测算法等方面进行了阐述。最后，基于现场采集的长期历史数据，给出了在锅炉过程传感器故障检测中的应用实例，试验结果表明了所提出的方法的可行性。图3表1参10     

基于符号有向图模型的故障诊断方法

根据变工况的特点分析符号有向图(SDG)模型在变工况环境中的应用问题.某些工业过程的运行工况频繁变动,使得基于单一稳态工况的节点模式失效,而其运行参数的正常值却未因工况变动而变动.给出变工况节点模式参数正常值的数学表达和SDG故障诊断方法;以实际算例说明了变工况环境对故障诊断的影响.     

基于随机森林的火电机组SCR脱硝反应器建模

火电机组选择性催化还原技术(SCR)脱硝反应器过程复杂多变,采用机理建模的SCR脱硝反应器出口NO_x质量浓度预测难以取得良好的效果。基于火电厂的历史运行数据,将主成分分析(PCA)和随机森林(RF)相结合建立了SCR脱硝反应器出口NO_x质量浓度预测模型。在建模过程中,采用主成分分析方法计算各个变量的贡献率来筛选变量,进而对随机森林模型进行试验验证,并与支持向量机(SVM)模型和BP神经网络模型的预测性能进行对比。结果表明:采用PCA变量选择方法确定SCR系统模型的输入变量是可行和有效的;与SVM和BP神经网络模型相比,RF算法得到的SCR系统模型具有更好的预测效果。     

基于ＳＦＦＳ￣ＲＢＰＣＡ 的高维复杂工业过程故障诊断方法研究

基于重构的故障分离方法能够抑制残差污染影响,有效降低误诊率,但该类方法计算量会随系统维度和故障变量数量呈指数级上升,难以直接应用于高维复杂工业过程的在线故障诊断。因此,提出的主成分分析法是一种基于序列特征选择算法的重构主成分分析故障诊断方法,该方法基于历史数据建立主成分分析监测模型,利用综合指标对实时数据进行故障检测,在故障分离过程中引入序列特征选择方法来定位故障变量,并〖JP2〗采用数学仿真算例和实际工程算例对该方法的诊断性能进行验证。结果表明：所提方法可以在较小计算量的情况下保证高诊出率和低误诊率,在诊断精度和诊断效率之间达到良好平衡,能够有效处理高维系统复杂故障,满足了在线诊断需求。     

基于关联规则分类的船用柴油机故障诊断

鉴于数据驱动的故障诊断方法诊断过程和结果难以解释,提出了一种基于关联规则分类(CBA)的船用柴油机故障诊断和故障作用机理解释方法．通过GT-Power柴油机故障仿真试验建立了柴油机故障数据库,采用关联规则分类算法构建了故障分类器,并基于可视化方法提取了重要规则,解析故障作用机理和模型的诊断过程．结果表明：基于关联规则分类的柴油机故障诊断方法对测试集的故障识别率高达98.67%,提取的规则较好地吻合相关热力学知识,可用于故障作用机理与诊断的进一步研究．     

电站锅炉补给水处理流程全工况故障检测方法研究

复杂工业流程存在多稳态工况切换及切换的过渡过程,导致传统PCA(principal component analysis)故障检测方法易于误报故障。本研究提出了基于稳态因子的过渡过程判别方法及基于相似因子的工况自适应匹配方法,将其融入PCA构建了新的故障检测方法,且将该方法用于电站锅炉补给水处理流程的故障检测。以该流程的全工况运行数据对算法进行了验证,结果表明:此方法能有效消除过渡过程的影响,并能通过工况匹配提高故障检测性能且减少故障误报,可以实现水处理流程的全工况故障检测。     

诊断键合图在动态系统故障诊断中的应用

基于解析冗余关系故障诊断方法的关键是建立解析冗余关系。系统键合图模型经过转换可以得到系统的诊断键合图模型,利用该模型中的虚拟传感器与系统组件的关系可以方便地建立系统解析冗余关系和具有残差方向的故障特征矩阵。然后,通过观测特征与故障特征的比较进行故障检测和隔离。通过在五箱系统的仿真验证,证明该方法是非常有效的。     

质子交换膜燃料电池故障检测研究

针对质子交换膜燃料电池(PEMFC)发电系统的故障检测和系统稳定性问题,结合其多传感器特性,采用基于实时PCA的质子交换膜燃料电池故障检测方法,根据燃料电池反应信号数据建立PCA模型,通过窗口过滤方式和遗忘因子算法实时更新模型,并将降维后获得的数据用统计方法进行处理,从而检测出故障。有效地简化了燃料电池系统故障检测的过程,改善了故障检测的实时性,提高了燃料电池系统工作的稳定性和可靠性。     

电控柴油机的在线失火诊断策略研究

为了满足日益严格的排放法规，电控发动机均要求装备OBD(在线诊断)系统。而在线的失火诊断则是电控柴油机故障诊断项目中的一个重要内容。为此采用曲轴的瞬时角加速度对发动机的失火故障进行监测，并制定了相应的诊断策略。实机试验表明，该失火诊断策略能实时有效地诊断出失火故障。     

锅炉能损模式的模糊识别

节能潜力诊断的根本目的是在线得到系统在实际运行时能量损失的性质、部位与程度,而能损性质（或模式）的确定又是能损部位与能损程度诊断的前提和基础。本文应用模糊识别技术,借助模糊集理论提出了一种锅炉能损模式的在线模糊识别方法,并进行了仿真测试。结果表明,该模糊识别方法能够对锅炉系统中几种典型的能损模式进行有效的在线识别。     

Smart grid adds to renewable resources hosting capacity: Collaboration of plug‐in hybrid electric vehicles in Volt/VAr control process

This paper develops an efficient energy management approach to increase the renewables share in energy provision of smart distribution grids (SDGs). Voltage violation ends in curtailment of renewables generations and, hence, decreases the economic success of distribution companies. To avert such deficits, this study fosters the collaboration of SDG components in an intelligent Volt/VAr control process. The investigated SDG is characterized with high penetration of photovoltaics (PVs), dispatchable distributed generations (DDGs), plug‐in hybrid electric vehicles (PHEVs), and infield control devices say as under‐load tap‐changing transformers (ULTCs). In charge stations, PHEVs are coupled to the SDG through bidirectional inverters which are offering simultaneous exchanges of active and reactive powers. Thus, regarding the PHEV aggregators, optimal schedules of active power charge/discharge signals with their inductive/capacitive reactive power provisions are determined. This notion effectively increases PV power injections and, consequently, provides significant monetary savings. Besides, this mechanism reduces ULTC tap operations in Volt/VAr control process maintaining its nominal lifetime. The proposed approach is formulated as a mixed‐integer non‐linear programming (MINLP) and solved based on DICOPT solvers in general algebraic modeling system (GAMS). Effectiveness of the proposed approach is explored on a typical distribution test system. The obtained results show 8.94% increment in harvested PVs power and hence 5.24% reduction on daily operation cost of SDG.     

初探大坝病变自适应分析诊断体系

基于大量与大坝安全相关的信息(数据、规则、知识等)，采用定性与定量综合集成的方法将信息、人工智能、材料、工程与管理等学科的理论和方法进行科学、有效的交叉融合。采用正向思维、逆向思维、系统思维、反馈思维等多元化思维模式，从大坝病变分析诊断模型出发，拟定了系统分析的方法和步骤，以期为大坝病变分析诊断建立统一框架作些初步尝试。     

基于控制设备状态诊断的变电站电压无功控制方法

为了防止变压器分接头和电容器开关频繁动作,提出一种设备状态诊断法来改进变电站电压无功控制。该诊断法由惰性因子、比例因子和加速因子构成,判定设备处于可动作或不可动作状态,并结合“十七区图”控制策略形成一种改进的电压无功控制方法。改进方法无需对负荷进行预测,直接利用电压、负荷实时数据对变电站实施在线控制,解决了控制设备频繁动作问题,且算法简单,易于实现。实例表明,其在保证电压无功质量的同时,有效地控制了设备动作次数,具有很好的实用性和实时性。     

锅炉运行能损的人工神经网络定位与分级

针对常规的基于模型的电站锅炉运行经济性诊断方法存在的弊端 ,提出了基于人工智能理论的电站锅炉节能潜力在线诊断方案的总体框架 ,建立了基于人工神经网络的锅炉运行能损的分类定位与分级诊断模型 ,并对该诊断模型的有效性进行了初步验证。借助于给出的电站锅炉能损定位与分级诊断模型 ,可以利用锅炉系统易于直接测量的运行参数在线地确定出系统所发生的各种主要能损的部位和能损程度 ,对于提高电站锅炉的运行经济性具有重要的指导意义     

基于趋势提取的稳态检测方法

提出一种新的火电机组运行过程的稳态检测方法。通过滑动窗滤波将数据动态趋势标准化，建立了BP神经网络提取趋势，得到稳定性模糊隶属度矢量，通过模糊推理计算出系统的稳定因子（SF），从而判断系统工况是否稳定。在某负荷变化过程的稳态检测实例中，与多种方法进行了对比，结果表明稳态趋势检测方法具有较高的准确性。将该方法用于某电厂125MW机组抽汽系统的多传感器故障检测系统中，有效地降低了过渡过程带来的误诊率，表明该方法具有一定的工程实用价值。图4表1参16     

一种确定内燃机各缸作功状况的动力学方法

提出一种确定内燃机各缸作功状况的动力学方法,以12V180机车柴油机为例,通过计算机模拟,结果表明,该方法诊断精度高,能满足故障诊断,各缸功率调整和内燃机控制等方面的要求。