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Sensor Fault Diagnosis for a Class of Time Delay Uncertain Nonlinear Systems Using Neural Network 被引量:4
1
作者 Mou Chen Chang-Sheng Jiang Qing-Xian Wu 《International Journal of Automation and computing》 EI 2008年第4期401-405,共5页
In this paper,a sliding mode observer scheme of sensor fault diagnosis is proposed for a class of time delay nonlinear systems with input uncertainty based on neural network.The sensor fault and the system input uncer... In this paper,a sliding mode observer scheme of sensor fault diagnosis is proposed for a class of time delay nonlinear systems with input uncertainty based on neural network.The sensor fault and the system input uncertainty are assumed to be unknown but bounded.The radial basis function (RBF) neural network is used to approximate the sensor fault.Based on the output of the RBF neural network,the sliding mode observer is presented.Using the Lyapunov method,a criterion for stability is given in terms of matrix inequality.Finally,an example is given for illustrating the availability of the fault diagnosis based on the proposed sliding mode observer. 展开更多
关键词 Uncertain nonlinear system time delay radial basis function (RBF) neural network sliding mode observer fault diag-nosis.
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WVAELET TRANSFORM IN TANDEM WITH AUTOREGRESSIVE TECHNIQUE FOR MONITORING AND DIAGNOSIS OF MACHINERY
2
作者 He Zhengjia Zhao Jiyuan Meng Qingfeng (Xi’an Jiaotong University) 《Chinese Journal of Mechanical Engineering》 SCIE EI CAS CSCD 1996年第4期311-317,共2页
A new approach is advanced based on wavelet transform in tandem with autoregressive technique. Wavelets and wavelet packets decompose dynamic signal into different bands and pro- vide multiresolution or multiscale vie... A new approach is advanced based on wavelet transform in tandem with autoregressive technique. Wavelets and wavelet packets decompose dynamic signal into different bands and pro- vide multiresolution or multiscale view of signal. Autoregressive technique possesses effective function for short data processing. The approach is abopted to analyse nonstationary vibration sig- nals of mining excavator. The results indicate that nonstationary operating condition can be moni- tored and diagnosed. Transient toothmeshing frequency and rotating speed are measured. Weak vibration signal of defective ball bearing is extracted from strong vibration of gearbox and diag- nosed successfully. This approach is effective for nonstationary condition monitoring and early di- agnosis of latent fault. 展开更多
关键词 Wavelet transform Wavelet packets Autoregressive technique Monitoring diag- nosis
全文增补中
Design of Distributed Fault-Tolerant Industrial Network
3
作者 路林吉 邵志南 《Journal of China Textile University(English Edition)》 EI CAS 2000年第1期96-99,共4页
A token-bus-based design method of the distributedfault-tolerant industrial network is presented in this pa-per.The dual-link network is of hot-redundancy.The performance of the network is also discussed.
关键词 fault - TOLERANCE REDUNDANCY NETWORK diag-nosis NETWORK reconfiguration.
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基于伪极值点的ALIF方法及其应用
4
作者 吴占涛 曹清泉 +3 位作者 袁毅 程军圣 杨宇 李宝庆 《湖南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第12期178-186,共9页
针对自适应局部迭代滤波(Adaptive Local Iterative Filtering,ALIF)方法的模态混叠问题,提出了基于伪极值点的自适应局部迭代滤波(Pseudo-extrema-based Adaptive Local Iterative Filtering,PEALIF)方法.此方法采用增加伪极值点的方... 针对自适应局部迭代滤波(Adaptive Local Iterative Filtering,ALIF)方法的模态混叠问题,提出了基于伪极值点的自适应局部迭代滤波(Pseudo-extrema-based Adaptive Local Iterative Filtering,PEALIF)方法.此方法采用增加伪极值点的方式使得信号极值点的分布更均匀,有效地抑制模态混叠问题的同时,亦保证了算法分解的顺序性.详细介绍了EPALIF方法的原理,同时构建仿真信号,将此方法与EMD、EEMD、CEEMD和ALIF方法进行分析和对比.结果表明PEALIF在分解能力、抑制模态混叠和抗噪声干扰等方面都具有一定的优越性.最后,将此方法应用在双半内圈轴承故障诊断中,实验结果表明PEALIF方法能获取更突出且易于辨识的故障特征信息,证实了该方法应用在轴承故障诊断分析上的实用性. 展开更多
关键词 自适应局部迭代滤波 伪极值点 模态混叠 故障诊断 双半内圈轴承
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基于信息融合技术的电力变压器故障部位诊断 被引量:9
5
作者 王蓓蓓 郭基伟 +2 位作者 谢敬东 周建华 唐国庆 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2003年第1期49-52,共4页
首先对变压器故障诊断中的可用信息进行分类,然后在分析目前诊断信息欠缺的基础上,提出信息融合诊断的思想,并针对变压器故障部位诊断,探讨了识别框架的形成、基本概率赋值函数的构造以及运用D-S证据理论进行证据组合与推理的过程,并用... 首先对变压器故障诊断中的可用信息进行分类,然后在分析目前诊断信息欠缺的基础上,提出信息融合诊断的思想,并针对变压器故障部位诊断,探讨了识别框架的形成、基本概率赋值函数的构造以及运用D-S证据理论进行证据组合与推理的过程,并用实例验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 信息融合 电力变压器 故障部位诊断 信息分类 人工智能 专家系统 D-S证据理论
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放电强度矢量不平衡法识别劣化绝缘子的研究 被引量:6
6
作者 张炳达 陈伟乐 +1 位作者 曾启明 黄大鹏 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第8期130-134,共5页
高压输电线路上的劣化绝缘子随时威胁着电力系统的安全。该文采用脉冲电流法检测三相绝缘子串的放电脉冲信号,在三相不平衡法的基础上提出了放电强度矢量不平衡法。该方法用放电强度矢量描述放电脉冲的分布,用放电强度矢量和、区域视在... 高压输电线路上的劣化绝缘子随时威胁着电力系统的安全。该文采用脉冲电流法检测三相绝缘子串的放电脉冲信号,在三相不平衡法的基础上提出了放电强度矢量不平衡法。该方法用放电强度矢量描述放电脉冲的分布,用放电强度矢量和、区域视在放电强度不平衡度作为辨识劣化绝缘子的依据。同时,采用C-均值聚类法排除偶然出现的异常统计信息,采用增量法解决三相绝缘子串固有的放电强度矢量不平衡问题。对110kV三相绝缘子串实验结果表明:用放电强度矢量不平衡法辨识劣化绝缘子是行之有效的。 展开更多
关键词 高压输电线路 电力系统 脉冲电流法 放电强度矢量 不平衡法 识别 劣化绝缘子
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基于PSO-RVM算法的发动机故障诊断 被引量:15
7
作者 毕晓君 柳长源 卢迪 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第2期245-249,共5页
针对汽车发动机失火故障问题,提出一种新的智能诊断方法。建立了汽车尾气中各气体的体积分数与失火故障原因的映射关系,对归一化处理的数据进行机器训练,将训练好的相关向量机模型应用于故障分类诊断。算法中的惩罚因子和径向基核函数... 针对汽车发动机失火故障问题,提出一种新的智能诊断方法。建立了汽车尾气中各气体的体积分数与失火故障原因的映射关系,对归一化处理的数据进行机器训练,将训练好的相关向量机模型应用于故障分类诊断。算法中的惩罚因子和径向基核函数参数对分类准确率有着很大的影响,利用粒子群算法对超参数进行了优化。将优化训练后的相关向量机模型与目前较成熟的遗传优化的神经网络及支持向量机方法进行了对比,实验结果表明新方法比传统方法在诊断精度和鲁棒性方面均有一定的提高。 展开更多
关键词 机器学习 相关向量机 核函数 粒子群优化 故障诊断
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瞬时功率频谱分析在牵引电机转子故障诊断的应用研究 被引量:19
8
作者 阳同光 蒋新华 付强 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第10期95-99,共5页
针对故障特征频率容易被基波频率淹没的问题,提出一种基于网侧瞬时功率的转子故障诊断方法。当交流调速系统牵引电机发生转子断条故障时,定子电流中故障特征频率(1±2s)f1分量通过变频器向变频器一次侧(网侧)传播。通过频谱分析发现... 针对故障特征频率容易被基波频率淹没的问题,提出一种基于网侧瞬时功率的转子故障诊断方法。当交流调速系统牵引电机发生转子断条故障时,定子电流中故障特征频率(1±2s)f1分量通过变频器向变频器一次侧(网侧)传播。通过频谱分析发现,变频器网侧电流信号和定子电流信号都存在故障特征频率容易被基波频率淹没的问题。该方法选用网侧瞬时功率进行频谱分析,使得转子断条故障特征频率转换成2sf1的频谱分量,消除了基波频率影响,突出故障特征频率。且只需采集单相电流,简化了硬件结构。实验表明:该方法能对转子故障进行有效诊断。 展开更多
关键词 交流变频调速 转子断条 瞬时功率 故障诊断 频谱分析
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基于神经网络的水轮发电机组振动故障诊断专家系统的研究 被引量:10
9
作者 刘峰 杨晓萍 +1 位作者 刘晓黎 贾嵘 《西安理工大学学报》 CAS 2003年第4期372-376,共5页
针对神经网络的缺陷和水轮发电机组振动故障原因多、征兆多的特点,利用网络分块技术,把BP网络规模控制在可以接受的范围内,并将专家系统与神经网络相结合,较好地解决了知识获取和自学习的问题。通过实例验证,该网络模型能有效地分离各... 针对神经网络的缺陷和水轮发电机组振动故障原因多、征兆多的特点,利用网络分块技术,把BP网络规模控制在可以接受的范围内,并将专家系统与神经网络相结合,较好地解决了知识获取和自学习的问题。通过实例验证,该网络模型能有效地分离各种故障类型,在水轮发电机组振动故障诊断中具有一定的诊断能力。 展开更多
关键词 专家系统 神经网络 水轮发电机组 振动 故障诊断
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基于PCA与蚁群算法的机械故障聚类诊断方法 被引量:6
10
作者 陈安华 周博 +1 位作者 张会福 潘阳 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第24期3333-3337,3344,共6页
针对现代机械复杂化、智能化的特点,为快速准确地诊断出设备故障,提出了基于PCA与蚁群算法的机械故障聚类诊断新方法。定义了聚类准确率判别因子,对主元的选取进行自适应调整,利用基于高斯径向基核函数的主元分析方法实现了故障特征提... 针对现代机械复杂化、智能化的特点,为快速准确地诊断出设备故障,提出了基于PCA与蚁群算法的机械故障聚类诊断新方法。定义了聚类准确率判别因子,对主元的选取进行自适应调整,利用基于高斯径向基核函数的主元分析方法实现了故障特征提取。以蚁群算法解决旅行商问题为原型,定义了城市圈,改进蚁群算法实现了双重寻优,把故障聚类转化为蚁群算法最擅长的寻求最优解问题,将改进的蚁群算法用于故障特征样本的聚类。实例分析证明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 主元分析 蚁群算法 聚类分析 故障诊断
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基于改进RIG算法的动态诊断策略生成 被引量:5
11
作者 李登 万福 +1 位作者 尹亚兰 周红波 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2014年第2期159-163,共5页
针对TEAMS生成的静态诊断策略无法满足现场诊断的需求,在研究rollout信息启发式(RIG)算法的基础上,提出了一种基于改进RIG算法的动态诊断策略生成方法。首先通过改进原有的RIG算法使之符合动态诊断的需要;然后根据现场诊断过程中出现的... 针对TEAMS生成的静态诊断策略无法满足现场诊断的需求,在研究rollout信息启发式(RIG)算法的基础上,提出了一种基于改进RIG算法的动态诊断策略生成方法。首先通过改进原有的RIG算法使之符合动态诊断的需要;然后根据现场诊断过程中出现的各种具体情况,获取局部D矩阵;在此基础上利用改进的RIG算法选择出下一步最佳的测试,最终实现了故障诊断策略的动态生成。仿真实例表明,若直接采用基于RIG算法的静态诊断策略,需要4种类型的测试;若采用基于改进RIG算法的动态诊断策略生成方法,只需选择一步测试即能诊断出系统故障。该方法能够实现维修人员的交互式诊断,有效地提高了故障诊断策略的实用性。 展开更多
关键词 诊断策略 D矩阵 RIG算法 故障诊断
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基于改进标准化最大似然估计的最小描述长度降噪方法 被引量:3
12
作者 王衍学 向家伟 +1 位作者 蒋占四 丁永彬 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2014年第1期137-140,共4页
针对现有各种降噪方法存在的缺点,提出了一种改进标准化最大似然估计的最小描述长度降噪方法。该方法增加编码过程中对集合本身码长计算,降噪中自适应确定降噪阈值。通过仿真信号和实际某轴承故障信号降噪分析,结果表明所提方法可以有... 针对现有各种降噪方法存在的缺点,提出了一种改进标准化最大似然估计的最小描述长度降噪方法。该方法增加编码过程中对集合本身码长计算,降噪中自适应确定降噪阈值。通过仿真信号和实际某轴承故障信号降噪分析,结果表明所提方法可以有效消除噪声并尽可能保留有用信号成分,降噪后信号的信噪比高于VisuShrink降噪和BayesShrink降噪等方法。基于改进标准化最大似然估计的MDL降噪方法进一步完善了MDL降噪理论,提升了其降噪效果。 展开更多
关键词 最小描述长度 标准化最大似然码长 振动信号 降噪 故障诊断
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故障传播模型的飞机电源系统故障诊断研究 被引量:3
13
作者 和麟 王彦松 +1 位作者 张慧敏 马存宝 《机械与电子》 2012年第9期7-11,共5页
研究了基于故障传播模型的故障诊断方法,并将其应用于飞机电源系统,建立了故障诊断模型,用Warshall算法实现了邻接矩阵到可达矩阵的转换,采用改进的CWSE-Tree算法产生候选诊断,最后利用基于贝叶斯理论的方法计算得到候选诊断的后验概率... 研究了基于故障传播模型的故障诊断方法,并将其应用于飞机电源系统,建立了故障诊断模型,用Warshall算法实现了邻接矩阵到可达矩阵的转换,采用改进的CWSE-Tree算法产生候选诊断,最后利用基于贝叶斯理论的方法计算得到候选诊断的后验概率,由此确定检修的先后顺序。结果表明,根据该检修顺序进行检测可以快速而准确的定位故障,具有一定的应用和参考价值。 展开更多
关键词 基于模型诊断 故障诊断 故障传播图 飞机电源系统
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基于最大信息系数的变压器过热故障特征选择 被引量:15
14
作者 陈如意 江军 +3 位作者 陈珉 冯汭琪 李晨 张潮海 《电力工程技术》 2020年第2期140-145,共6页
改良三比值法只关注若干个气体浓度比值,信息利用不充分,而且气体浓度的随机误差对故障诊断结果有影响,因此文中将变压器故障特征气体扩充为单种气体增长率、多种气体比值和相对浓度等62个故障特征,通过具有稳健性的最大信息系数提取与... 改良三比值法只关注若干个气体浓度比值,信息利用不充分,而且气体浓度的随机误差对故障诊断结果有影响,因此文中将变压器故障特征气体扩充为单种气体增长率、多种气体比值和相对浓度等62个故障特征,通过具有稳健性的最大信息系数提取与变压器故障状态相关度高的故障特征。同时为了避免筛选特征之间的冗余性,采用相关系数筛选冗余性小的特征组合,并采用距离相关系数和多种分类器进行检验。结果表明与油中溶解气体相比,筛选特征集合与变压器过热故障状态联系更加紧密,且针对过热故障类型的诊断精度,筛选特征集合在样本类别不平衡时性能更优,突破了单一分类器性能上限。 展开更多
关键词 最大信息系数 Pearson系数 特征选择 油中溶解气体 故障诊断
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航空电缆故障自动检测集成系统 被引量:18
15
作者 罗孝兵 赵转萍 《工业控制计算机》 2003年第3期5-7,共3页
本文介绍了航空电缆故障自动检测集成系统的自动检测原理、软硬件功能结构、信息流程及硬件的可扩展性、模块化、智能化实现方法和基于C/S模式的系统数据管理方法。从而为企业实现计算机辅助电缆集成制造与检测提供了有效途径。
关键词 航空电缆 故障自动检测集成系统 扩展性 模块化 智能化 C/S模式 信息集成 信息交互 计算机
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基于混沌粒子群优化的神经网络在旋转机械故障诊断中的应用
16
作者 仇国庆 唐贤伦 +1 位作者 庄陵 杨志龙 《中国机械工程》 CAS CSCD 北大核心
基于混沌粒子群优化算法提出一种根据群体早熟收敛程度和个体适应值来调整惯性权重的自适应混沌粒子群优化算法,算法兼顾全局寻优和局部寻优,能够有效地避免早熟收敛。使用自适应混沌粒子群优化算法训练神经网络并建立旋转机械故障诊... 基于混沌粒子群优化算法提出一种根据群体早熟收敛程度和个体适应值来调整惯性权重的自适应混沌粒子群优化算法,算法兼顾全局寻优和局部寻优,能够有效地避免早熟收敛。使用自适应混沌粒子群优化算法训练神经网络并建立旋转机械故障诊断模型,实验结果表明,与粒子群优化算法、遗传算法训练神经网络相比,基于自适应混沌粒子群优化算法的神经网络能够有效改善神经网络的训练效率,提高故障模式识别的准确率。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 混沌 神经网络 旋转机械 故障诊断
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基于静电感应的金属接触损伤诊断研究
17
作者 徐一鸣 左洪福 +1 位作者 詹志娟 徐君军 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第10期1369-1374,1419,共7页
提出了基于静电感应的金属接触损伤诊断技术和方法。分析了金属接触损伤致电机理和感应模型,利用小波单支重构和短时傅立叶变换方法验证了该技术的可行性,借助传感器阵列和智能算法实现了接触损伤位置的定位。基于因子分析和支持向量机... 提出了基于静电感应的金属接触损伤诊断技术和方法。分析了金属接触损伤致电机理和感应模型,利用小波单支重构和短时傅立叶变换方法验证了该技术的可行性,借助传感器阵列和智能算法实现了接触损伤位置的定位。基于因子分析和支持向量机神经网络,对不同损伤程度的试验样本实现了定量识别。该诊断技术和方法可以有效识别金属接触损伤的位置和程度。 展开更多
关键词 机械工程 静电感应 金属表面 接触损伤 故障诊断
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DTBSVM的向量投影法在变压器故障诊断中的应用
18
作者 张翠玲 王大志 +1 位作者 江雪晨 宁一 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2013年第10期1185-1189,共5页
文章将向量投影法应用在变压器故障诊断中,解决了如何构建有效SVM层次的问题。按照类与类样本集之间的相交情况,利用欧氏距离和径向基函数计算类与类的空间距离和类间可分性测度,根据可分性测度进行排序,设计比较合理的层次结构进行分... 文章将向量投影法应用在变压器故障诊断中,解决了如何构建有效SVM层次的问题。按照类与类样本集之间的相交情况,利用欧氏距离和径向基函数计算类与类的空间距离和类间可分性测度,根据可分性测度进行排序,设计比较合理的层次结构进行分类。这种方法建立的故障诊断模型,是一种一对多、多对多分类相结合的故障诊断模型,用于解决多分类问题效果较好;这种方法对于N类分类问题,只需构造(N-1)个SVM分类器,并且不存在不可识别的区域,分类过程比较快速,具有较好的泛化能力。实验证明与传统的三比值法和神经网络方法相比,所提出的方法在故障诊断的正判率上都有了提高,具有较好的实用价值。 展开更多
关键词 决策树 支持向量机 向量投影 变压器 故障诊断
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掘进机液压系统故障诊断专家系统的研究 被引量:4
19
作者 李文荣 凌家杭 《煤矿自动化》 1997年第2期31-35,共5页
文章对专家系统技术在设备故障诊断方面的应用进行了研究与探讨。建立了一个煤巷掘进机液压故障诊断专家系统,介绍了系统的结构、知识表示、推理机制及知识获得等。
关键词 掘进机 液压系统 故障检测 专家系统
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自适应多小波混合构造方法及在故障诊断中应用 被引量:6
20
作者 袁静 魏颖 +2 位作者 訾艳阳 王志诚 倪修华 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2016年第23期6-13,共8页
小波理论中基函数的逼近阶和消失矩特性都是信号处理中非常重要的性质。传统自适应多小波构造方法仅能对逼近阶或消失矩单一特性进行改造,并且所生成的多个基函数时频特征和波形差异较小,难以有效实现复杂动态故障的自适应提取与识别。... 小波理论中基函数的逼近阶和消失矩特性都是信号处理中非常重要的性质。传统自适应多小波构造方法仅能对逼近阶或消失矩单一特性进行改造,并且所生成的多个基函数时频特征和波形差异较小,难以有效实现复杂动态故障的自适应提取与识别。为此,提出基于两尺度相似变换和提升方法相结合的自适应多小波混合构造框架,对原有多尺度函数和多小波函数进行线性与非线性组合,扩大多小波改造空间,获得具有高阶逼近阶的多尺度函数和消失矩涵盖多阶次的多小波函数,增强多小波正则性、光滑性、信号逼近能力和局部定位能力,并提高信号分析精度,为复杂动态信号中微弱和复合故障特征提取与识别提供优良性质的自适应基函数及诊断方法;为按需优选自适应基函数,提出改进局部故障域谱熵最小化原则的自适应基函数优选方法,实现轴系、齿轮和轴承故障的分门别类优选,简化故障分类模式。工程实例表明该方法可以有效识别复杂背景噪声干扰下的轴承内圈微弱损伤,并成功诊断出空气分离压缩机组齿轮箱止推夹板碰撞与摩擦的多特征复合故障。 展开更多
关键词 多小波 两尺度相似变换 提升变换 特征提取 故障诊断
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