A Model-free Approach to Fault Detection of Continuous-time Systems Based on Time Domain Data

In this paper, a model-free approach is presented to design an observer-based fault detection system of linear continuoustime systems based on input and output data in the time domain. The core of the approach is to directly identify parameters of the observer-based residual generator based on a numerically reliable data equation obtained by filtering and sampling the input and output signals.

一种并行系统时基误差自适应估计方法

在并行采集系统中,通道间时基延迟的不一致性严重降低了系统性能。针对时间延迟估计算法多基于时域实现,需进行复杂的插值运算以获取采样间隔非整数倍时基延迟的问题,本文基于时基误差的频域模型,将通道间的误差信号建模为自适应滤波器,提出了一种无需插值的估计算法。计算机仿真及实际应用验证结果表明,该方法能动态跟踪时基延迟变化,有效地估计通道时延,具有迭代次数少、运算量小、实时性高的特点。

一种无时延的改进d-q变换在动态电压扰动识别中的应用

提出了一种无时延的改进d-q变换法,该方法所用数据具有同时性,克服了常规在d-q变换只适用于识别三相对称电压扰动及延迟60°构造三相电压的镜像扰动等缺点,能够对三相或单相电力系统的电压扰动进行识别,还具有所提取的特征量物理意义明确、实时性好、容易检测突变和对某些扰动进行放大等特点,并在动态电压扰动仿真识别中取得了较好效果。

多片ADC并行采集系统的误差时域测量与校正

并行时间交替采样是提高系统最大采样率的有效方法之一,但由于制造工艺的局限性,并行时间交替采样将不可避免地造成通道失配误差。本文利用正弦采样信号的时域特性,推导出一种快速而精确的算法,用于同时校正通道失配引起的增益误差、偏置误差和时间误差,并通过模拟仿真证明了算法的可行性。

超小型直升机动力学模型的建模、辨识与验证

为实现超小型直升机的自动控制飞行,需建立较为精确的动力学模型.考虑机体、主旋翼/稳定杆和尾桨间的耦合对飞行动态特性的影响,建立了AF25B型超小型直升机的连续线性时不变系统模型.设计并配置了机载设备,完成在遥控飞行状态下的飞行数据采集与存储.通过时域系统辨识方法,辨识了直升机在悬停状态下的模型参数,并对辨识结果进行验证和分析,表明所建模型能充分反映该型直升机悬停状态下的动态特性.

基于加速度时域信息的结构损伤识别方法研究

研究了基于加速度时域信息构造残差量的结构损伤识别方法。针对该方法实施过程中可能产生的识别方程组病态问题,以及随之产生的求解结果对测量噪声敏感等问题,采用截断奇异值分解技术(TSVD)求解识别方程组。以IASC?ASCE的基准结构为算例,采用本文的方法,识别出两种情况的损伤位置,损伤程度的识别误差分别为3.8%、6.0%,验证了所研究的基于加速度时域信息的结构损伤识别方法是有效的。

桥梁结构运营模态参数识别方法对比

为比较不同桥梁运营模态分析理论和方法在实际桥梁长期运营中的识别效果和效率,以某大跨度斜拉桥健康监测系统1年的实测数据为依托,用探索性数据分析方法对桥梁实测数据进行评判,从实测数据中筛选符合识别方法基本假定的数据,分别运用频域和时域运营模态参数识别方法识别该桥主梁和斜拉索12个月的运营模态参数,并对识别结果进行对比分析。分析结果表明:不同构件可采用不同的识别方法,基于自适应总体平均经验模态分解的数据驱动随机子空间法对运营状态下斜拉桥主梁的密集模态参数识别效果最好;峰值拾取法能准确、快捷地识别运营状态下斜拉索的模态参数。

基于证据理论的交互式目标识别算法

在充分利用信息处理中心的人工情报和其它信息源数据的基础上,提出了基于证据理论的交互式二级融合算法。对数据融合系统获得的不同信息源数据进行了详细分类,并阐明了非实时信息和半实时信息在数据融合前期及中期的不同作用。首先在多传感器数据时域融合的基础上,获得对目标的初步判定值;其次在信任加权的基础上接收其它识别单元对目标的判别概率,通过信息处理中心传来的目标数据,对不同识别单元的目标数据融合的结果进行修正,解决了问题规模扩大时计算量快速增长的问题。仿真结果证明,该算法能有效实现对目标的快速。

基于直接积分最小二乘法的同步发电机的参数辨识

针对同步发电机模型参数中多个不可观测量的存在使得需要求解复杂的微分方程组对电机参数进行辨识,进而导致了辨识困难,提出了一种完全由可观测量表示的同步发电机辨识模型,即状态量均为由发电机出口电流、励磁电压、励磁电流以及功角,转速变量增量表示的可量测量,并基于该模型提出用直接积分最小二乘原理(DILS)来辨识发电机参数.这样既避免了复杂微分方程的求解过程,简化了参数辨识方法,又提高了辨识效率.辨识后,利用MATLAB进行算例仿真,通过实测曲线和辨识曲线的拟合表明了所采用的辨识模型与算法是正确、有效的.

基于TDR的特性阻抗测量的数据处理

针对特性阻抗的频域测量难以满足工业生产需求的问题,提出了一种基于TDR的特性阻抗的时域测量方法。文中采用TDR模块Agilent54754A,测量标准件电路板的特性阻抗,并将实验测量的文本数据从示波器导入电脑,作为计算电路板特性阻抗的实测数据。然而时域测量方法得到的实测数据容易受到时基抖动和微波反射等的影响,论文采用PDF反卷积法有效去除了数据中的时基抖动,并根据IPC-TM-650规程选择最佳测量区域,有效地去除了微波反射,而且将两种方法综合应用来处理实验数据。将处理过的电压值变换成阻抗值,结论表明,测量数据处理结果十分接近被测件的标定值。

面向U-制造的车间物流实时数据语义分析

针对U-制造环境下"数据有余、信息不足"的典型问题,研究了从车间物流实时数据中有效提取信息的语义分析原理。采用射频识别技术采集工艺路线物流实时数据;通过复杂事件处理方法将简单事件(即射频识别读事件)聚合为6种常见的物流复杂事件;构建物流进度矩阵完整地记录不同时刻复杂事件的发生,以矩阵的秩和元素作为主要参数反映和描述单批次生产任务的执行进度。给出了所提原理的运行模式,开发了对应的原型系统。通过某汽车电机制造商的应用案例验证了所提原理的可行性。

高速并行采样中时间非均匀性测试与校准方法

并行交替采集系统中，由于各采样通道间时间延迟不一致引入的偏差使得输出采样序列非均匀，严重地降低了系统性能。现有盲估计算法计算量大，无法实现工程应用。通过分析采样样本统计变化趋势，提出了一种计算量更小的采样通道延迟估计算法，并采用分数延时滤波器完成校正，降低了设计难度与成本，系统校正性能和实时性高，适于工程实现。

基于可量测量的同步发电机参数时域辨识

同步发电机模型中不可观测量的存在使得发电机参数辨识困难。在派克模型的基础上,推导出一种状态量均为量测量的同步发电机参数辨识模型,基于该模型提出用直接积分最小二乘原理来辨识发电机参数,并采用分步辨识策略进行辨识。采用所提模型和算法,所有状态量均可直接由积分求取,避免了求解复杂的微分方程,简化了参数辨识方法,提高了辨识效率,而且降低了噪声对辨识结果的影响。利用MATLAB进行算例仿真,将所提模型与派克模型和某文献模型进行对比,结果表明所提模型和算法正确、简单且精度高。

基于GIS技术的沈阳矿区土地资源利用变化监测

利用遥感技术对沈阳矿区土地资源进行动态监测。以此为研究对象,利用多源多时相遥感影像为主要数据源,通过对影像的解译,提取不同时相的土地资源信息,并结合该矿区历史与现实资料建立矿区动态数据库,在GIS支持下对沈阳矿区土地资源进行了动态监测与时空演变分析。

天线时域近场测量中的时基及幅度修正技术

在天线时域近场测量中由于脉冲信号源的时基抖动和幅度变化所带来的误差是测量中最主要的误差,其中尤以时基误差最为严重,它使得方向图畸变到了无法容忍的程度.本文即针对此问题提出了天线时域近场测量中的时基及幅度修正技术.该技术在测量通道之外增加了一个参考通道,通过检测参考通道信号提取出脉冲信号源的时基及幅度变化,进而以此修正测量通道的信号.大量的实际测量表明该技术稳定可靠.通过对比试验发现,使用该技术的时域近场测量结果的精度达到甚至优于频域近场测量结果的精度.

中国第1个天线时域近场测量系统

介绍了天线近场测量的历史以及中国第1个天线时域近场测量系统的建立过程和系统组成。指出时基修正和幅度修正技术是天线近场测量由理论向工程实际转化的关键技术,介绍了修正系统的构成和基本计算方法,并给出了修正前后测量结果的对比。在频域近场技术的背景下对时域近场的技术特点进行了分析,指出了天线时域近场测量技术的独到之处和应用前景。

最差情况H_∞辨识的时域设计方法

针对最差情况Ｈ∞辨识中最常见的一类模型集，给出了一种基于时域数据的两步辨识算法．第一步通过信息一致性原理把辨识问题转化为受限凸规划问题，第二步利用一个多项式逼近定理在第一步结果基础上，对不确定集中的系统进行逼近，得到辨识出的名义模型．最后分析了辨识算法的局部误差、全局误差和算法的收敛性．

基于实测数据的斜拉索振动分析与小波包能量占比研究

为研究海域环境下跨海斜拉桥长斜拉索的振动响应特征及振动能量分布特点,以金塘跨海大桥为背景,对后期构建的局部实时监测系统采集的实测数据进行分析。研究斜拉索加速度信号的时域和频域特征,运用小波包分析对不同季节的斜拉索加速度时程进行分解及重构,并计算振动能量在不同频带的能量占比。结果表明:金塘大桥桥址处风向以西北为主,近似垂直于斜拉索索面;斜拉索振动以面内振动为主,存在多模态耦合现象,且振动波形在无规则和谐波之间转变;斜拉索振动实测小波包能量占比呈现出季节性变化规律,不同频带能量占比的日变化表现出“昼大夜小”的趋势;特定频带的小波包能量占比随时间的变化可以较好地反映斜拉索短时振动能量的变化,有助于有效识别斜拉索振动情况,保证桥梁安全运营。

随机振动条件下包装件动态特性识别方法

目的建立一种识别包装件在随机振动激励条件下的动态特性方法。方法基于多自由度系统的伊藤方程,运用随机响应矩分析法分析系统的恢复力特性和阻尼特性与响应统计量之间的数学关系,建立应用推导的代数关系分析系统动态特性的方法。采用单自由度非线性系统和二自由度线性系统作为实例,验证方法的准确性。结果从实例中参数识别结果和真实值的对比表明,识别结果的误差小于2%,具有良好的准确性。文中方法是一种仅应用响应数据的时域方法,具有良好的通用性。结论文中方法可用于随机振动激励条件下包装件的动态特性识别。

风电异常测量数据智能识别方法研究

针对风电测量数据中不同程度存在的异常数据势必影响风电预测精度的问题,结合滑窗方法并运用两种智能算法实现了风电测量数据异常识别。首先分析了风电测量数据的时序性,然后描述了基于高密度连通区域的聚类算法和基于密度的离群点检测算法,并分析了两种方法的性能。最后,针对国内风电场实际测量数据,运用两种算法进行了异常测量数据的识别并在此基础上进行了风电预测,针对计算结果进行了比较分析,验证了所提策略的可行性和有效性。