搜索结果: 1-15 共查到“管理科学与工程 故障诊断”相关记录25条 . 查询时间(0.06 秒)
作为各种新能源发电设备和驱动系统的核心部分,逆变器的安全性和可靠性对整个系统的安全稳定运行至关重要。近年来,高电压等级、高功率密度和高集成化的逆变器已成发展趋势,但增加更多的开关器件也会增大其故障概率,因此,采取快速有效的方法对逆变器的故障进行诊断十分重要。针对逆变器功率管故障诊断,目前的分类方法主要分为基于解析模型、基于信号处理和基于数据驱动3种。
基于电流畸变特性的整流器开路故障诊断系统设计与实现
电压源整流器 在线故障诊断 多开关开路故障 电流失真
2024/3/11
半导体开关是影响电压源整流器VSR（voltage source rectifier）系统整体故障率的重要因素。为此,提出一种基于电流畸变特性的三相开路故障诊断系统,该系统由诊断模块、寄存器模块和决策模块组成。诊断模块使用滞环比较器来判断电流的变化趋势,从而诊断开路OC（open-circuit）故障;寄存器模块用于实现多开关OC故障诊断;决策模块用于输出最终结果。实验结果表明,该方法能够正确实现...
基于粗糙集和图论的电力系统故障诊断方法
故障决策表图 邻接矩阵 属性约简 故障信息覆盖度
2014/3/11
将粗糙集与图论相结合处理电力系统故障诊断，提出了故障决策表图的新概念，得到一种基于粗糙集和图论的电力系统故障诊断方法，并进一步提出了故障信息覆盖度和故障诊断规则分级的概念。利用故障决策表图及其邻接矩阵，得到了快速识别决策表核属性和属性约简的方法，并将规则分级应用于故障规则提取。利用所提出的方法对具体实例进行处理，仿真结果表明，该方法能有效地减少时间和空间复杂度，可根据设定的阈值提取诊断规则。
基于双重支持向量机的网络故障诊断
网络故障诊断 支持向量机 样本选取 双重训练
2014/3/11
为了提高网络故障诊断模型的建立和诊断速度，提出一种双重支持向量机(Dual-SVM)算法。通过两次SVM训练确定诊断模型：第1次SVM训练通过两类样本的类中心和样本点在类中心连线方向上的投影分布情况直接确定近似最优分类面；第2次SVM训练根据第1次的训练结果选择边界样本点并计算其模糊隶属度，通过模糊SVM获得诊断模型。在DARPA数据集上的实验表明，Dual-SVM相较SVM能够获得更快的训练速度...
基于迭代学习的离散线性时变系统故障诊断
离散线性时变系统 迭代学习 虚拟故障 故障诊断
2014/2/25
针对一类离散线性时变系统的故障诊断问题，提出一种新的故障检测与估计算法。该算法通过引入虚拟故障构建离散故障跟踪估计器，在选取的优化时域内，利用估计器输出和系统实际输出产生的残差信号，采用迭代学习算法来调节虚拟故障，使虚拟故障逼近系统中实际发生的故障，从而达到对系统故障诊断的目的。该方法不仅能检测出系统不同类型的故障，还可以实现对故障信号的精确估计。仿真结果验证了所提出方法的有效性。
大型装备传动系统非线性频谱特征提取与故障诊断
故障诊断 数控装备 特征提取
2014/9/29
基于Volterra 级数的非线性频谱分析方法, 建立了大型数控装备传动系统伺服电机的非线性频谱模型, 对传动系统两类参数型故障的频谱特征进行了分析. 在此基础上, 提出一种实用的在线频谱特征提取与故障识别方法, 采用自适应辨识算法求解时域Volterra 核, 用快速多维傅立叶变换获得非线性频谱特征. 实验结果表明, 该方法实时性好, 故障识别率高.
不同精度的冗余传感器故障诊断研究
卡尔曼滤波 传感器 动态模型
2014/9/29
针对高精度传感器硬件冗余成本巨大的问题, 提出了不同精度的冗余传感器故障诊断方法. 该方法采用动态模型不确定性影响最小化而故障影响最大化的原则, 对低精度传感器数据进行预处理, 轮流使用一个传感器作为输入, 另一个作为输出建立卡尔曼滤波方程组, 并通过所得新息进行故障诊断. 实验表明, 所提出方法能有效抑制低精度传感器的噪声干扰, 降低成本以及系统建模复杂性, 在传感器故障诊断的工程应用中具有较好...
基于相关分析的非线性模拟电路参数型故障诊断方法
非线性模拟电路 Volterra 核 子带滤波 相关分析
2014/9/25
针对非线性模拟电路故障诊断中参数型故障元件定位的难题, 基于Volterra 频域核的频谱比较, 提出了利用小波滤波器组结合相关分析定位故障元件的方法. 首先选择特定的激励信号测定Volterra 频域核的非参数频谱; 然后用小波滤波器组对得到的正常电路和故障电路的频谱序列进行子带分解; 通过计算子带响应序列的相干函数, 对正常电路和故障电路进行相关分析, 实现参数型故障元件的特征提取. 对比实验...
免疫检测器证据理论集成的机组复合故障诊断
集成诊断 复合故障 免疫检测器 D-S 证据理论
2014/9/25
针对机组复合故障诊断准确率较低的状况, 基于免疫机理的人工免疫智能方法, 构建对故障比较敏感的无量纲指标免疫检测器. 采用自适应调节匹配阈值和从非己空间产生的候选检测器, 能有效减少黑洞和边界不清晰. 通过免疫编程优化策略获得最佳识别能力的新特征指标. 利用证据理论对多类免疫检测器进行集成诊断, 提炼出能直接应用于复合故障诊断的优秀无量纲免疫检测器, 机组实验结果表明, 所得免疫检测器能快速、准确...
一种改进的支持向量数据描述故障诊断方法
粒子群 故障诊断 不均衡类 滑动窗口
2014/9/24
针对故障诊断中故障类样本难于获取以及不均衡类问题, 提出了基于粒子群和滑动窗口的支持向量数据描述(M-SVDD)故障诊断方法. 该方法利用粒子群优化支持向量数据描述的核参数, 同时引入滑动窗口技术, 通过大窗口大小来控制故障诊断模型的训练样本数, 根据小窗口的预测误差变化动态调整大窗口的大小. 采用该方法对铜转炉吹炼过程进行故障诊断的实验结果表明, 该方法能有效抑制过拟合现象, 具有故障敏感性高、...
一类仿射型非线性系统智能故障诊断
仿射型非线性系统 观测器 故障诊断
2014/9/22
针对一类仿射型非线性系统, 在状态不完全可观测的条件下, 研究其智能故障诊断问题. 首先, 利用微分同胚，提出系统观测器设计问题; 然后针对该系统提出基于RBF 神经网络逼近故障特性函数的故障诊断方法. 所设计的观测器不仅能保证观测器稳定, 而且通过观测误差信号识别系统故障的发生, 保证了故障检测算法的鲁棒性和故障系统的稳定性; 同时该设计方法对于设计常规的高增益观测器有一定帮助. 最后, 仿真示...
基于数据驱动的故障诊断方法综述
统计分析 信号处理 定量人工智能方法
2014/9/22
首先介绍了基于数据驱动的故障诊断方法研究动机和国内外发展现状, 以新的视角将现有故障诊断方法分为基于数据驱动的方法、基于分析模型的方法和基于定性经验的人工智能方法, 说明了该方法在整个体系中的地位,并从数据利用及其与基于分析模型的方法比较等方面探讨了该方法的应用背景; 然后综述了按照新分类中基于数据驱动故障诊断的现有方法, 分析比较了各方法的区别和联系; 最后指出了基于数据驱动故障诊断方法的几个具...
针对一类移动机器人航迹推算系统的故障诊断问题, 提出一种多模态进化Rao-Blackwellized 粒子滤波器(MERBPF) 算法. 为解决由粒子贫乏引起的不一致性问题, 采用交叉与变异种群策略优化, 根据粒子多样性加入扰动因子. 利用专家规则判定机器人运动状态所对应的MERBPF, 构造复杂逻辑表述方法. 仿真实验结果表明: 在强过程噪声下, MERBPF 仍具有较高的鲁棒性, 提高了诊断机...
基于观测器的离散时滞系统的故障诊断
故障诊断 离散系统 时滞系统 观测器
2014/9/18
研究含有测量时滞的线性离散系统的故障诊断问题, 提出一种测量时滞的无时滞转换方法和基于降维状态观测器而不利用残差体现故障的故障诊断方法. 首先通过构造一个含有故障状态的增广系统和进行测量时滞的无时滞转换, 将时滞系统的故障诊断问题转化为无时滞增广系统的状态观测问题; 然后给出了其诊断误差能按预先指定的指数速率趋于零的故障诊断器的设计方法. 仿真算例验证了该方法的可行性和有效性.