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[期刊] 实验技术与管理
[作者]
黄鹏 陈虹丽 李强
研究使用基于模型的方法来发现一个突发故障并估计这个故障的大小。对XZ-II型旋转式倒立摆建立T-S模糊模型以及提出一种T-S模糊模型描述的非线性系统残差生成器的设计方法,以XZ-Ⅱ型旋转式倒立摆的模糊系统为基础,设计故障诊断器。利用Matlab对XZ-Ⅱ型旋转式倒立摆的故障诊断器进行仿真实验,并对实验仿真结果进行分析,验证提出的故障诊断器设计方案的可行性。
[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.
[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]
姜金贵
引入小波变换优化神经网络,建立了凝汽器故障征兆参数集,利用小波神经网自适应能力强、收敛速度快、精度高的特点对凝汽器故障进行诊断。应用结果表明,该方法能够有效地对凝汽器故障进行准确诊断。
关键词：
小波神经网络 凝汽器 故障诊断
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
吐松江·卡日 高文胜 张紫薇 莫文雄 王红斌 崔屹平
为了提高变压器故障诊断准确率,该文提出了一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)和遗传算法(genetic algorithm,GA)的电力变压器故障诊断方法。基于5种常用油中溶解气体分析方法的20种不同输入建立初始特征集合,采用二进制方式将支持向量机惩罚因子、核参数及特征子集编码至遗传算法染色体,建立基于5折交叉验证正确率的适应度函数,联合优化最优特征子集和支持向量机参数组合。然后依据最优特征子集和参数组合训练诊断模型,并利用测试集和故障实例验证诊断性能。实例分析结果表明:该方法能准确、有效地诊断变压器故障,比基于传统特征子集的支持向量机-遗传算法模型、IEC三比值法、反向传播神经网络和朴素Bayes等方法具有更高的诊断准确率。
[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] 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] 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] 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] 工业工程与管理
[作者]
夏丽莎 吕文元
针对工业系统监控数据不均衡导致的故障状态难以被识别问题,提出一种基于随机旋转森林的集成支持向量机(RRFESVM)故障诊断算法,通过将监控数据进行属性随机分割、组合、PCA变换和样本有放回重采样,组建多个新训练子集并使用支持向量机算法进行训练,得到多个支持向量机故障诊断基分类器,集成得到强分类器,由此既保证基分类器之间的差异性,又保证故障诊断精度和分类器性能稳定性,从而解决故障诊断易偏置问题,提高作为少数类的故障状态实时诊断准确率。亚轨道飞行器再入过程实验与TE化工过程实验都表明RRFESVM故障诊断算法能够有效提升不均衡数据情况下的实时故障诊断性能。
[期刊] 技术经济
[作者]
于焱 萩原正弥
[期刊] 工业技术经济
[作者]
高迎平 李洋 常文韬 尹立峰
本文针对化工设备故障具有模糊性、动态性的特点,提出了建立模糊动态故障树对其进行预测诊断,重点对模糊动态故障树定量分析方法进行了研究,提出了基于最小割集、割序的定量分析方法。该方法将模糊动态故障树分解为模糊静态子树和模糊动态子树,然后分别建立以最小割集和最小割序为基础的定量计算模型,同时引入了弱三角范数的概念以减少由于数据模糊性扩散而引起计算结果不准确的现象。最后给出了最小割集、割序和底部事件重要度的计算公式,分析了化工设备故障诊断的流程,并通过实例验证了该方法具有计算准确,效率高,通用性强的特点,适用于化
[期刊] 工业技术经济
[作者]
高迎平 李洋 常文韬 尹立峰
本文针对化工设备故障具有模糊性、动态性的特点,提出了建立模糊动态故障树对其进行预测诊断,重点对模糊动态故障树定量分析方法进行了研究,提出了基于最小割集、割序的定量分析方法。该方法将模糊动态故障树分解为模糊静态子树和模糊动态子树,然后分别建立以最小割集和最小割序为基础的定量计算模型,同时引入了弱三角范数的概念以减少由于数据模糊性扩散而引起计算结果不准确的现象。最后给出了最小割集、割序和底部事件重要度的计算公式,分析了化工设备故障诊断的流程,并通过实例验证了该方法具有计算准确,效率高,通用性强的特点,适用于化工设备的故障诊断。
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
王俊 刘刚
温室无线传感器网络中故障节点会产生并传输错误数据,不仅消耗节点的能量和带宽,而且导致错误决策。针对此问题研究一种准确判断节点故障状态的方法。采用时序分析和遗传BP神经网络,建立基于时间序列和神经网络的传感器节点故障诊断系统,通过对传感器样本数据进行时序分析,提取模型参数作为特征向量,并以此对遗传BP神经网络进行网络训练,实现传感器节点故障的诊断。试验结果表明:该方法能够有效地识别传感器节点故障类型,15组测试样本的输出矢量与同类故障基准矢量的欧式距离和为0.007,识别正确率为100%。
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
王家博 张海军 赵余祥 刘永华 肖茂华 鲁植雄 王光明
[目的]为了提高液压机械无级变速器换段液压系统的平稳性和安全性，设计了一种应对换段液压故障的诊断方法。[方法]利用自主研发的液压机械无级变速器试验平台，试验获得5种油路故障状态模式数据集；通过数据预处理及随机抽取的方法得到120组单一故障样本集和21组组合故障样本集，基于天牛须搜索算法（Beetle Antennae Search）和BP神经网络，对处理后的120组单一故障样本建立了故障诊断模型；对标准BP神经网络模型和优化型BP神经网络模型进行了实验测试和比对研究。[结果]所使用的BAS-BP方法对试验样本实现了5种油路状态模式分类；与标准BP神经网络相比，BAS-BP方法可以更好防止网络受限于局部极小值，且故障诊断正确率提升10%。[结论]与常规优化算法相比较，BAS-BP方法所需训练时间短、收敛速度更快，算法运行速率提升85.76%，拥有更好的稳定性和判别精度。特别需要指出的是，该方法对于组合故障的判别仍然有效。
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