基于Elman网络和ECOC-SVM的机电系统并发多故障诊断方法

在复杂机电系统多故障并发情形下,面向单一故障的诊断方法难以辅助维修人员决策,容易产生误诊和漏诊的问题。本文提出一种面向复杂机电系统多故障并发下的故障诊断方法,引入损失函数,用Elman网络对故障类型进行初判,改良结合纠错输出码与支持向量机(ECOC-SVM)的分类器设计,对Elman网络识别的故障类型进行筛选,实现可能故障原因在线推送。本文收集来自某船用发动机公司售后维修部的真实数据,针对某类型的船用发动机,以其故障诊断过程为例进行实验,验证本文提出的方法有显著优势,结果表明:本文提出的分类算法,在提高复杂机电系统并发故障的诊断效率和诊断质量方面,性能优于常用机器学习分类方法。

基于SVM的制冷系统多故障并发检测与诊断

引言随着人们对现代建筑室内环境质量、舒适度的要求不断提高,暖通空调制冷系统(HVAC&R)愈加复杂,与此同时,由于工况的异常变化或系统部件老化以及未及时、定期维修或保养等原因,系统常在故障状态下非健康运行,带障运行导致的能耗增加大约30%[1]。对其故障进行早期检测与诊断,利于及时排除故障,维持或及时恢复系统正常运行,从而减少不必要的能耗,降低运行成本,提高建筑物环境舒适度。

多故障并发下考虑部件经济相关性的串并联系统选择性维护决策方法研究

现代制造系统中大量集成机械、电子等技术的先进设备,增大了复杂系统因部件老化或故障而停机时维修决策的难度。以具代表性的复杂系统——多状态的串并联系统为研究对象,将选择性维护建模引入多状态串并联系统的非计划停机维修决策中。针对多故障并发下的串并联系统,对事后维修存在维修时长和费用限制等约束条件下,考虑部件间由于经济相关性导致的维修耗时和费用的依赖性,建立选择性维修优化模型,并将遗传算法用于模型求解中。算例结果显示,该方法能为多故障并发下的串并联系统的维修决策提供有效支持,且说明部件间经济相关性是影响维修决策的重要因素。

多故障网络控制系统鲁棒H∞容错控制

研究了一类具有参数不确定性的非线性网络化控制系统,同时考虑数据丢包和网络时延的影响,利用T-S模糊模型对其进行描述。针对既有传感器失效,又有执行器失效的故障情形,引入一种状态反馈控制器,并基于Lyapunov稳定定理以及引入的积分不等式,给出了在传感器失效和执行器失效故障下具有鲁棒完整性的充分条件,并进行了证明。最后通过算例仿真证明了这种设计方法的有效性和可行性。

一种GNSS多星座的抗差伪距单点定位算法

为抑制因导航星座间差异和故障卫星对多星座伪距单点定位产生的负面影响,通过分析多星座与单星座伪距单点定位的异同和多星座粗差探测方法,提出了在不同伪距质量下选择不同方法对伪距偏差状况进行估计,再基于平差理论、M估计和核函数构造三段式权值,实现能在不同环境下选择较优模型的对不同卫星赋予不同权值的新型抗差伪距定位算法。通过国际GPS服务组织(IGS)站点实测数据验证,该算法在不同情况下均能实现较高精度的定位结果,具有较优的抗差性能和定位精度。与传统抗差定位算法比较进一步验证了所提算法的优越性。相关结论对未来多星座定位算法的研究具有较大意义。

切换网络控制系统鲁棒H;容错控制

研究一类具有参数不确定的网络化控制系统,同时考虑数据丢包和网络时延对系统性能产生的影响,将服从伯努利丢包的网络控制系统视为以一定速率切换的开关。针对既有传感器失效又有执行器失效的故障情形,引入一种状态反馈控制器,并基于Lyapunov理论和异步动态系统理论,对网络控制系统进行鲁棒容错控制问题的研究,给出系统在此情形下保持渐近稳定的充分条件,通过求解线性矩阵不等式,得到了执行器和传感器同时失效情况下的容错控制器。最后通过算例仿真证明了所提方法的有效性。