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相关辨识与极大似然估计在可控硅直流调速系统故障诊断中的应用

FAULT DIAGNOSIS OF A DC MOTOR SYSTEM USING CORRELATION IDENTIFICATION AND MAXIMUM LIKELIHOOD ESTIMATION
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摘要 本文将相关辨识、相关滤波、AIC准则与极大似然估计有机联系起来,并将应用于可控硅动态系统的故障检测。本文提出的诊断过程如下:(1)加入激励信号为正常给定信号的0.1%~10%的逆重复M序列伪随机信号,以不影响系统正常运行为准.(2)求出各可测点与输入信号的相关函数,得到多条相关滤波曲线.(3)用极大似然估计与AIC准则判定各可测环节中是否出现故障.其中,估计用的输入输出数据是通过相关滤波后的数据.本文给出的物理实验结果,证明本文所提的诊断方法是有效的. In the paper correlation identification, correlation filtering, criterion of AIC and maximum likelihood estimation are combined to detect the fault of a DC motor system. The results of physical simulation are presented to show the effectiveness of the method.
作者 田小林
出处 《北方工业大学学报》 1989年第1期50-56,96,共8页 Journal of North China University of Technology
关键词 故障诊断 相关辨识 极大似然估计 system identification, maximum likelihood estimation, fault diagnosis
  • 相关文献

参考文献1

  • 1钟延炯.逆重复m序列及系统辨识[J]自动化学报,1979(02).

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