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[期刊] 实验技术与管理
[作者]
刘龙浩 张厚升 蒋俊杰 靳舵 王傲 赵翔宇 邢雪宁
随着仿真软件的快速发展，虚拟仿真实验已成为高校教学中的重要组成部分。为了提高学生的系统建模分析能力，实现电机驱动系统的安全可靠运行，针对五相永磁同步电机（FPMSM）驱动系统单相开路故障问题，提出了一种基于电流特征分析的故障诊断定位方法，并利用MATLAB/Simulink仿真软件进行验证。首先，研究根据故障前后三次谐波平面电流的不同表现特征，依次使用有效值计算、均方根等方法处理三次谐波平面电流，提取故障信号。其次，利用反正切函数求取的故障相位角以及滑动采样获取的符号信息进行故障定位、隔离，克服因谐波污染造成的诊断短时失效问题。最后，搭建Simulink仿真模型并进行相应分析。结果表明，所提的故障诊断算法能够快速准确地实现FPMSM驱动系统单相开路故障诊断，避免因故障长时间存在而产生的系统二次损伤及生产事故问题，为后续容错操作及故障后系统持续稳定运行奠定基础。同时，该研究为电机控制类高校虚拟教学实验提供了一个潜在案例，具有较高的理论与实用价值。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
邓晓刚 张学鹏 王平
针对传统慢特征分析（SFA）无法充分解析连续搅拌釜式反应器（CSTR）非线性特性问题，提出一种改进的慢特征分析故障诊断方法——随机傅里叶SFA(RFSFA)，并开发了相应的仿真实验平台。该方法引入随机傅里叶映射技术实现过程变量的非线性变换，进而利用慢特征分析建立非线性统计监控模型。为了避免模型随机参数的影响，应用贝叶斯推理理论构建了集成学习模型。为验证该方法的有效性，设计了一个CSTR故障模拟与算法测试实验平台，包括正常工况模拟、故障工况模拟、故障检测等多个子系统。测试结果表明，RFSFA方法具有比传统SFA方法更好的故障检测性能，所开发的实验平台易于操作，开放性好，能够很好地验证算法的有效性。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
张柯 夏静萍
利用Matlab开发了多智能体系统仿真实验,通过编写m文件求解故障诊断观测器增益矩阵,可以进一步加深对多智能体系统分布式故障诊断算法的理解。利用Simulink搭建的仿真实验,学生可以直观、清晰地学习故障诊断观测器在线故障诊断,并准确辨别出现故障的智能体以及完成准确故障诊断。将该开发的仿真实验应用到研究生课程教学中,取得了良好的教学效果。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
李峥 李宗 王天杨 秦朝烨 卢文秀 褚福磊
机械故障诊断实验具有工程实践背景,对于培养学生的综合能力有着重要意义。为此基于MATLAB GUI设计开发了机械故障诊断实验系统,系统包含振动信号的时域、频谱、时频分析3大功能模块,借助案例分析有效地验证了系统的适用性。该实验系统的开发与应用有助于学生理解相关领域的原理与分析方法,切实提高了学生在机械故障诊断领域里的实践和应用能力,为学生今后开展相关研究奠定了理论与工程实践基础。
[期刊] 工业工程
[作者]
叶祎旎 李艳婷
海上风电场地处偏远环境，长期受到盐碱腐蚀。为解决风电机组运行过程中产生的多种故障检测识别问题，在传统卷积神经网络LeNet-5的基础上构建模型。该模型采用ReLU函数作为激活函数，增加了卷积层、池化层和全连接层。针对风电机组的监督控制和数据采集(supervisory control and data acquisition, SCADA)系统及状态监控(condition monitoring, CM)系统所提供的数据集，进行多元类别故障诊断。并对多台风电机组进行聚类分析，应用集成学习方法，构建多风电机组故障诊断模型。实验表明，所提方法取得了97%～99%的诊断精度。通过将实验结果与其他算法进行对比，验证了该方法的有效性。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
曹玉苹 邓晓刚 田学民 刘润华 任旭虎 张冬至
设计了一套基于数据驱动方法的模拟电路故障诊断实验平台。该平台利用OrCAD PSpice软件模拟电路的正常运行状态和故障运行状态,利用人工神经网络、支持向量机和随机森林等数据驱动的故障诊断方法建立故障模型并识别电路故障。该平台涵盖了电路故障模拟和故障诊断等实验教学内容,有助于学生深入认识电路故障、增强调试故障电路的能力,为本科生和研究生研究先进数据驱动方法提供实验条件。
关键词：
模拟电路 故障诊断 数据驱动 旋转森林
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
王祝平 李小昱 王为 张军
内燃机工作状态的正常与否直接关系到整个系统的安全性和可靠性,对内燃机的燃气系统进行快速无拆卸故障诊断在生产实际中具有重要意义。采用美国NI公司虚拟仪器开发平台LabVIEW,组建了一套基于关联维数的内燃机状态监测与故障诊断系统。用490BPG发动机分别在怠速、1 200 r/min2、400 r/min无负荷时进行了测试,结果表明:缸盖振动信号在正常工况时的关联维数最高,漏气故障的关联维数次之,断油故障的关联维数最低,且不同工况下的关联维数区分显著。该系统以关联维数作为特征参量,能快速准确地对内燃机的工作状况进行连续、在线监测与故障分类。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
王向华 王静远 任衍恒 盖文东
这是利用风力机实验平台和MATLAB开发的故障诊断实验项目。利用风力机实验平台上的传感器采集齿轮振动信号并传输到电脑，利用MATLAB软件对振动信号进行特征提取，所提取的特征包括时域特征和频域特征。对于时域特征，直接利用计算公式即可求出具体特征值；对于频域特征，先利用傅里叶变换将采集的时域信号转换为频域信号，再通过公式计算频域特征值。从时域和频域特征中，选择了不同工况间特征值差距较大的两个特征，并利用所选择的特征和阴性选择算法进行了风力机齿轮的故障诊断。该文详细阐述了风力机齿轮故障诊断的实验原理和具体过程，旨在帮助学生掌握基本的信号处理方法和具体的故障诊断流程。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
窦东阳 李昌 王启立 彭耀丽 陈昌贺
为培养本科生创新思维和工程实践能力，达到工程教育认证中“具备解决复杂工程问题”的毕业要求，推动虚拟仿真实验教学改革和实验设备数字化，设计了基于ABAQUS和MATLAB的振动筛大梁裂纹故障诊断仿真实验系统，并通过产学研融合与现场效果进行了验证。该仿真实验系统采用ABAQUS有限元软件建立大梁裂纹模型，研究大梁的振动规律并模拟振动信号，同时在某选煤厂奥瑞AHS3661矸石筛大梁上安装加速度传感器采集振幅信号。通过对实测与仿真信号的振幅峰值和奇异谱熵进行时域波形分析和对比，这两个指标可被用于现场大梁的故障监测。最后借助于MATLAB开发通俗易懂的人机界面，调用底层仿真逻辑，完成相关实验操作流程。该系统能够满足过程控制相关专业的实验教学任务与创新拓展训练，取得了较好的应用效果。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
李郁侠 刘立峰 陈继尧 张宝芳
以D em pster-Shafer证据理论为基础,提出了一种神经网络局部初步诊断与证据理论融合决策诊断相结合的水电机组振动故障诊断方法,通过故障征兆信息的有效组合,从不同侧面对水电机组振动故障进行了初步诊断,对每一个子神经网络的输出结果归一化处理后,作为此证据下各种状态的基本概率分配函数,再用证据组合理论融合各个证据信息,得出最终的诊断结果。仿真试验结果表明,诊断结论的可信度显著提高,不确定性明显减少,证明了该诊断方法是有效的。
[期刊] 工业工程
[作者]
陈光林 于丽娅 张成龙 周鹏 李笑瑜
对滚动轴承做健康监测和故障诊断可以保证机械设备持续有效地进行工作。利用深度学习对工业大数据背景下的海量复杂数据进行建模时，需要耗费大量的计算资源，出现训练停滞或难以训练等问题。尝试采用宽度学习系统代替深度学习进行轴承故障诊断，同时针对宽度学习系统分类效果受限于自身超参数的选择这一问题，利用元启发算法中的麻雀搜索算法对宽度学习系统的超参数进行优化，提高宽度学习系统的准确率。将优化后的模型应用于西储大学轴承数据集，并与多种神经网络模型进行对比以验证所提方法的故障诊断能力。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
蔡鹃 谢宏 何怡刚 张波
提出用离散Hopfield神经网络预测模型算法对传感器的故障进行检测;采用Hopfield神经网络与模糊评判结合方法,对阀门进行了故障诊断;提出一种改进离散Hopfield神经网络算法,该改进算法中,为使得样本构造记忆矩阵中包含抑制信息,将故障输入矢量和输出诊断矢量对由二值状态矢量对转换为两极对形式,构成离散Hopfield神经网络的输入-输出两极对.实时检测重油混烧控制系统的故障和异常,构造输入故障矢量,通过判断是否与神经网络原训练样本完全匹配或由计算贴近度确定一个最靠近的样本与之对应,给出混烧控制系统的故障诊断和故障信息提示.
[期刊] 工业工程
[作者]
陈琦 赵涛
灰关联分析属非函数型的序列模式,能有效处理杂散数据。应用灰关联理论对工程机械的故障进行诊断,通过建立工程机械动力系统故障树,运用灰关联分析对关联度进行计算及排序,给出各种故障模式发生的可能性排序,从而为处理故障、控制故障的发生以及改进系统的可靠性提供了理论依据。通过实例验证该方法是有效可行的。
关键词：
灰关联分析 故障诊断 故障树 工程机械
[期刊] 工业工程
[作者]
刘晶 季海鹏
采用加权关联规则算法对设备历史数据库进行挖掘,建立加权关联规则模式库。设备监控数据通过与模式库匹配,实现设备故障诊断。同时,针对钢铁企业中液压设备的特殊性,提出利用自组织竞争神经网络模型确定权值,即将设备故障信息的3个主要属性:重要程度、易损程度、故障等级作为模型的输入,通过训练样本确定设备故障的加权关联规则的权值。实例证明了该方法的有效性。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
宋佳 石若凌 郭小红 刘杨
针对高超声速飞行器反作用控制系统(reaction control system,RCS)的推力器故障,展开了基于核极限学习机(kernel extreme learning machine,KELM)的故障诊断方法研究,并对该诊断方法进行了参数优化和核函数优化,为飞行器执行器故障提供了快速准确的诊断方法.结果表明:该方法可以克服对飞行器模型的依赖,以数据驱动的方式对飞行器执行器故障实现快速准确的诊断.
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