变压器油色谱分析与故障判断及处理

阐述变压器油气体色谱分析与变压器内部故障之间的内在联系，通过色谱分析监测变压器的运行状况，并介绍变压器油气体色谱超标在线脱气处理方法。     

分布式系统可靠性研究的问题和挑战

分布式系统中软件可靠性是应用软件的发布者和用户关心的重要问题。针对大规模分布式应用,包括电子政务、电子商务、多媒体服务和端到端的自动化解决方案,已经产生了各种各样的模型来评价或预测其可靠性,但是这些系统的可靠性问题依然存在。相反,为了确保分布式系统的可靠性,要求在预测或评价整个系统可靠性之前,检查与企业分布式应用相关的每一个单个构件或因素的可靠性,且实现透明的错误检测和错误恢复机制为用户提供无缝交互。因此,文章从检查单个构件可靠性的角度,提出了在分布式系统上运行的应用软件可靠性的问题和挑战。     

基于信息融合的机械设备故障诊断算法设计与应用

为提高大型复杂机械设备故障诊断的准确率和效率,针对故障诊断的多源信息综合分析问题,研究设计了基于信息融合的故障诊断算法,并应用于机械设备监测与故障诊断系统中。算法采用BP神经网络和D-S(Dempster-Shafer)证据理论,实现了对故障模式可信度的合理调配和多源信息的有机融合。文章以某舰船柴油机作为故障诊断对象,诊断结果分析表明,算法在机械设备故障诊断方面具有较高的准确度。     

基于分层模型的组合服务故障定位算法

在面向服务的架构中,服务之间的依赖关系具有单向性的特点。基于这种单向性依赖,提出了服务故障传播的分层模型并设计了服务的分层算法,将服务节点分层。根据分层模型设计了服务故障定位的监测探针和诊断部署,减少了监测探针的数目。在探针探测结果的基础上,提出了分层模型下基于贝叶斯网络的故障定位算法,该算法通过计算故障发生时服务的影响因子和可信度,快速定位故障。仿真结果验证了该算法可以较准确地定位组合服务中的故障,且保持较低的误报率。     

型腔体组件装配尺寸检测技术分析与运用

为解决型腔体组件装配尺寸的检测问题,以某枪型的型腔体组件为例,分析该型腔体组件的结构特点,设计组合型检测装置,实现准确检测目的.归纳总结了型腔体组件装配尺寸检测技术运用过程中检测装置的设计要领,采用设计与被测型腔体组件相匹配的组合型检测装置,有效解决了型腔体组件装配尺寸检测过程中的定位困难、操作繁琐、检测准确性差等问题.该检测技术对确保型腔体组件装配尺寸的检测稳定性、检测可操作性、检测准确性等方面具有现实的指导意义.     

裁断机实时监控与故障诊断专家系统

针对轮胎帘布裁断机监控系统功能单一、集成化和智能化程序低的现状,采用虚拟仪器开发平台LabVIEW,在IPC+PLC硬件架构上开发了实时EtherNet/IP工业以太网通信的监控与故障诊断专家系统.通过故障树分析,建立裁断机故障树模型并计算最小割集以及相应重要度,建立了专家系统知识库,解决了专家系统知识库获取难的问题.基于故障树割集重要度的推理机推理过程简洁直观,灵活通用.设计的裁断机监控系统交互界面简明清晰,故障诊断快速准确,在厂测试和设备交付后的反馈情况表明,系统能有效缩短设备故障停机检修时间,提高了设备利用率.     

基于RecurDyn的旋转弹发射出筒过程动力学仿真

针对某旋转弹筒弹分离试验时出现尾翼座与筒壁刮擦的问题,用Recur Dyn对弹体出筒过程进行动力学仿真.对筒弹分离试验进行故障复现,分析故障原因;根据故障分析结论对筒弹设计方案提出更改建议并再次仿真;第二次试验结果表明该分析结论和仿真结果正确.此外,还给出设计方案更改后正常发动机推力状况下的弹体出筒过程的重要总体仿真结果.该研究缩短产品设计周期、降低研制成本.     

Isolation of Whole-plant Multiple Oscillations via Non-negative Spectral Decompositio

Constrained spectral non-negative matrix factorization（NMF）analysis of perturbed oscillatory process control loop variable data is performed for the isolation of multiple plant-wide oscillatory sources.The technique is described and demonstrated by analyzing data from both simulated and real plant data of a chemical process plant. Results show that the proposed approach can map multiple oscillatory sources onto the most appropriate control loops,and has superior performance in terms of reconstruction accuracy and intuitive understanding compared with spectral independent component analysis（ICA）.     

Stochastically resilient extended Kalman filtering for discrete-time nonlinear systems with sensor failures

Missing sensor data is a common problem, which severely influences the overall performance of modern data-intensive control and computing applications. In order to address this important issue, a novel resilient extended Kalman filter is proposed for discrete-time nonlinear stochastic systems with sensor failures and random observer gain perturbations. The failure mechanisms of multiple sensors are assumed to be independent of each other with different failure rates. The locally unbiased robust minimum mean square filter is designed for state estimation under these conditions. The performance of the proposed estimation method is verified by means of numerical Monte Carlo simulation of two different nonlinear stochastic systems, involving a sinusoidal system and a Lorenz oscillator system.     

一类非线性随机时滞系统的故障诊断

针对一类非线性随机时滞系统提出了一种新的故障检测算法,该方法不同于传统的故障检测方法,是通过构建一种带有Consensus滤波器的故障诊断滤波器的方法来进行故障诊断.首先采用一组传感器测量系统实际输出,然后根据传感器的测量值构建一组残差生成器,将每个残差生成器看作一个小世界网络模型中的一个节点,采用动态Consensus算法计算出残差生成器的残差,并根据残差来判断系统是否有故障发生.仿真结果表明了本文所提出方法的可行性和有效性.