基于小波变换的泄露故障特征提取研究

为研究液压系统管路泄漏对压力脉动信号的影响,提出利用改进的小波消噪算法和小波包对压力脉动信号进行消噪和特征提取;针对传统小波变换阈值函数在去噪处理中存在的恒定偏差、不连续等缺点,提出一种改进阈值函数和新阈值相结合的新方法,将该方法与平移不变量方法相结合,避免了传统小波变换去噪时在不连续点存在的Pseudo-Gibbs现象;通过利用改进小波消噪方法和小波包对FESTO试验系统采集的正常和故障压力脉动信号进行分析比较,研究结果表明,不同工况下压力脉动信号3个主要能量频带的分布特性,可以作为泄露检测和识别的故障特征。     

基于多种群混沌遗传神经网络的模拟电路故障诊断

针对标准遗传算法优化BP神经网络收敛慢,易陷入局部最优的问题,提出了改进的多种群协同进化遗传算法,该算法改变了以往的随机初始化方法,采用了附加混沌扰动的tent映射初始化均匀分布的种群,提高了初始解的质量;每个种群采用自适应交叉率和变异率,引入移民算子实现种群间的横向联系;算法通过多种群的协同进化和种群间的个体移植提高了算法的搜索均匀性和效率;仿真实验表明该算法误差小,收敛速度快,诊断正确率高,较好地解决了模拟电路的软故障诊断问题。     

小波神经网络在雷达故障诊断中的应用研究

根据某型雷达接收机的信号特点,提出了基于小波神经网络和专家知识相结合的雷达智能故障诊断方法,探讨了该方法在某型雷达接收机故障诊断中的应用,采样信号经过小波去噪和小波特征向量提取后再进行归一化处理,作为小波神经网络的输入向量,小波神经网络隐含层的激活函数选用小波函数,完成雷达接收机典型故障的诊断;MATLAB实例仿真结果表明,该方法诊断准确,智能化水平高,有很好的自学习能力,提高了故障诊断的正确性和效率。     

攻击型无人机切换控制系统容错算法研究

攻击型无人机单侧发射或投放重型武器时,可将飞行控制系统看作是一个切换控制系统。针对常见的常值型和时变型两种执行器故障,提出了一种自适应观测器设计方法,同时结合状态反馈控制设计了容错控制器。通过Lyapunov函数推出了观测器的误差是关于故障界输入状态实际稳定的充分条件,通过平均驻留时间方法证明了切换控制系统是全局输入状态实际稳定的。某型攻击型无人机仿真实例表明,此方法能在准确估计故障大小的基础上,有效保持切换飞行控制系统的性能,应用前景十分广阔。     

基于集成神经网络的多故障诊断方法

铝电解过程是一个非线性、多耦合、时变和大时滞过程,受强电场、强磁场、强热场交互干扰,形成了复杂多变的槽况特征,故障种类繁多,发生频繁,有效地故障预报和诊断,对电解系列平稳供电,节约电能、提高铝的产量和质量有重要意义。根据铝电解过程故障特点,提出了基于主成分分析的集成神经网络铝电解多故障诊断方法,建立分层故障诊断模型结构,包括子神经网络层和决策融合神经网络层,子神经网络模块采用了改进型的Elman神经网络,强化信息的记忆功能,并通过主成分分析优化了神经网络结构;决策融合神经网络通过各子网络传递的相关信息,进一步验证对子神经网络诊断结果和复合故障进行综合决策。仿真结果表明,具有良好的诊断效果,验证了该故障诊断方法的可行性和有效性。     

基于综合优化方法的风力发电机故障诊断

支持向量机(SVM)一种新型的统计学习方法。但是作为分类算法,它存在计算量大、运行时间长的缺点。针对LSSVM的参数选择问题,引入物理学中的黑洞概念,建立黑洞模型,结合模拟退火算法,提出了黑洞粒子群-模拟退火算法(BH-PSOSA)。该算法可以增加粒子的多样性,克服PSO算法优化过程中陷入局部极值的问题,提高了优化性能,改善了收敛特性。利用BHPSO-SA算法对LSSVM的参数进行优化选择,用UCI数据库的数据进行分类验证,相比CV参数优化的LSSVM,提高了分类速度和精度。最后把BHPSOSA-LSSVM算法应用到风机齿轮箱的故障诊断中,取得了良好的效果。     

港口机车故障监测与诊断系统研究

针对港口机车运行现状,介绍了一种基于Visual Basic语言和Microsoft SQL Server2000数据库的机车故障监测与诊断系统的研究。该系统通过传感器采集数据信息,经预处理后,通过无线网络将整合数据传送给计算机,最后利用知识库对数据进行处理分析以及显示。该系统具有设计简单、操作方便、界面友好及可靠性好等特点。     

故障硬盘的数据备份与销毁

硬盘承载着重要数据,它的精密度很高,而且它内部的机械运动快速而准确。一旦这个精密装置的某一部分出现了故障,存储在里面的数据就无法访问,甚至有可能会永久丢失。修复硬盘,找回数据,是数据恢复工程师的神圣使命。一般来说,经修复的硬盘稳定性已大为下降,所以不建议继续使用。但硬盘不用后也不能随意丢弃,因为里面还存储有机密数据,应当将其数据销毁。本文就针对带有坏扇区故障硬盘的数据如何实现数据备份与销毁,以便用户能读出(或销毁)其中重要的数据。     

信息融合技术在变压器油气识别故障诊断中的研究

变压器故障分为放电性故障和过热性故障两大类别,它们均会在变压器油中有所反映。本文通过对变压器油中主要气体的分析,判断变压器的故障类型。具体方法是:利用改进算法的BP网络和信息融合技术,以变压器油中五种主要特征气体作为神经网络的输入,以六种变压器状态作为相应的输出,通过加入动量因子,可以提高学习率系数,充分发挥改进算法的BP网络具有自适应学习能力的优势。仿真测试结果表明,本方法能够在较大范围内准确有效地进行变压器的故障诊断。     

线性系统的H2/H-故障检测优化方法设计

针对一类具有未知扰动的线性系统的故障检测(FD)问题,通过对系统进行重构,设计出了系统的H2/H-优化FD观测器。利用构造的Lyapunov函数和线性矩阵不等式,证明并给出了FD观测器有解的充分条件和优化设计方法。所设计的观测器使系统具有渐近稳定性,抑制干扰能力强,满足所给的范数指标。仿真结果验证了所设计方法的有效性。