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[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] 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] 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] 统计与决策
[作者]
夏文汇 谢非
贝叶斯(Bayes)决策理论方法是统计模式识别中的一个基本方法。文章针对制造业生产物流装备系统状态监测和故障诊断,分析、研究基于最小错误率和最小风险的Bayes决策判据,提高装备系统故障诊断水平。
关键词：
物流装备系统 故障诊断 Bayes决策
[期刊] 工业工程
[作者]
朱清香 焦朋沙 刘晶 郝红红
关联规则挖掘算法实现了对复杂设备的通用、快速、脱离主观经验的故障诊断。经典的关联规则算法以各项目均匀分布为前提,而实际的故障诊断过程中不同的故障因素对故障诊断的贡献度不同。针对这种情况,将"最小支持期望"和矩阵引入关联规则,提出一种适用于设备故障诊断的基于矩阵的加权关联规则模型——MWARMA模型,实例证明该模型在提高挖掘效率的同时,明显提高了故障诊断的准确率。以该模型为基础设计并实现了一套设备故障诊断系统。
[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] 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] 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] 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] 工业工程
[作者]
王宇凡 张淑娟 梁工谦
为了提高设备故障诊断的精度和准确性,利用模糊支持向量机(fuzzy support vector machine,FSVM),处理设备故障样本中的噪声数据。单个核函数构成的FSVM可以处理单一特征的样本集,但不能满足现有设备故障分析实际应用的需求。本文在现有核函数的基础上,进行复合核函数构建,可以有效解决设备故障样本集异构和分布不规则的特征,并可以对于故障进行有效分析,得到较为诊断准确的研究结果。通过对滚动轴承故障实验数据的分析,证明基于复合核函数的FSVM方法,可以有效提高故障诊断的准确度。该方法相比传统FSVM的分析结果,其故障数据信息利用更加充分,故障诊断准确性有效提高,具有较好的有效性...
关键词：
非线性 复合核函数 支持向量机 故障诊断
[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] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
黄刚劲 范玉刚 黄国勇
为了提取滚动轴承早期微弱故障特征信息,提出一种互补总体平均经验模态分解(Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition,CEEMD)与广义形态差值滤波结合的故障诊断方法.该方法首先对振动信号进行CEEMD分解成若干不同尺度的本征模函数(Intrinsic Mode Function,IMF)分量,利用相关系数-峭度准则来选取故障信息丰富的IMF分量信号,并对其进行重构;然后采用广义形态差值滤波器对重构后的信号进行滤波,以滤除噪声干扰;最后利用Teag
[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
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