基于改进事件触发与1-D CNN的MMC冗余子模块开路故障实时诊断策略

在模块化多电平换流器(MMC)中存在大量的子模块(SM),其可靠性直接影响整个系统的安全稳定运行。本文引入了具有容错能力的新型冗余SM,并在此基础上提出了一种基于改进事件触发与一维卷积神经网络(1-D CNN)的MMC冗余SM开路故障实时诊断策略。首先,选定MMC中特定SM构成的集成单元的电容电压作为事件触发对象,大大减少了传统诊断策略中需要观测的电容数量;其次,从有效地减少计算负担角度出发,改进事件触发流程,并结合1-D CNN算法有条件地对集成单元电容电压和桥臂电流波动情况分别进行检测,构建出MMC故障实时诊断系统;最后,综合考虑故障集成单元与故障桥臂位置定位出开路SM,进而完成新型冗余SM条件下MMC的容错运行。利用Matlab/Simulink搭建的19电平MMC模型,验证了所提实时诊断策略的有效性。

模糊理论在网络故障实时诊断中的应用

通信网络故障诊断的核心就是进行告警相关性分析,定位根源告警,从而定位故障。文中将基于数据挖掘的相关性分析方法与模糊理论相结合应用于网络故障实时诊断:将模糊聚类方法应用于网络告警模糊化处理,提出了一种应用于告警模糊关联规则知识库建立的挖掘算法,最后应用模糊聚类和模糊匹配方法对实时收集的新发告警集进行根源告警的模糊推理。模糊理论在通信网络故障诊断中的应用,为网络故障的实时诊断提供了一种崭新思路,对网络故障的及时恢复具有重要意义。实验仿真验证了整个思路的可行性。

给水管网故障实时诊断方法

城市给水系统是城市居民基本生活的保障，而对水管网络故障的检查，是稳定、安全给水的前提，而实时诊断是目前水管网故障检测的有效方式，能够以最快的速度发现水管网络故障，并以最快的速度发展问题，解决问题，减少水管网故障带来的经济损失以及为居民带来的不便，文本针对给水管网故障的实时诊断方法进行几点分析研究。

煤矿泵站实时在线监测与故障预警诊断系统研究

为了更好地解决煤矿乳化泵故障难以排查和潜在的异常难以及早发现的问题,研发了综采面泵站实时在线监测和故障预警诊断系统,模拟了乳化泵常见的故障工况和正常工况来采集建模所需的训练集样本,应用了随机森林算法对乳化泵常见的四类工况进行诊断模型构建,使用乳化泵四类不同工况的真实数据对模型进行测试,准确率达到了97.1%的优良性能,并运用了工控上位机和下位机技术开发了一套在线监测系统,能够及时地发现乳化泵存在的故障类型、故障部件和尽早地发掘潜在的异常情况,查询设备历史故障数据、部件振动信号的趋势图谱、时频域特征值进行追溯分析,生成报表给出乳化泵检修维护和供应管理策略,对于泵站检修工作有重要的指导作用,对于保障工作面支护系统的正常运行、工作面安全高效开采有着重要意义。

一种基于特征提取的实时故障程度诊断系统及方法

本文提出了基于特征提取的实时故障程度诊断系统及方法,它包括被诊断设备、实时故障程度诊断系统,实时故障程度诊断系统由运行数据采集模块、初始特征模块、故障程度诊断模块、滚动特征提取模块、实时特征模块、历史运行数据库、故障预测模块、故障诊断及运维建议模块组成。该诊断系统能根据初始特征实时诊断故障程度和故障发展趋势,采用实时特征和历史运行数据得到故障预测信息,根据故障程度、故障发展趋势和故障预测信息做出正常运行、带故障持续运行、带故障减负荷运行、持续观察、尽快维修、立即停机维修等运维建议,带故障运行时给出安全运行范围避免发生不可逆故障。

基于提升小波和递推LSSVM的实时故障诊断方法

提出了一种基于提升小波(LW)与递推最小二乘支持向量机(RLSSVM)相集合的实时故障诊断方法(LW-RLSSVM)。该方法首先通过提升小波变换对数据实时去噪,再通过实时算法训练最小二乘支持向量机分类器。由于采用了递推算法,节省了存储空间和运算时间,同时增加了诊断模型的适应性。为验证所提方法的有效性,将LW-RLSSVM应用于TE过程和青霉素发酵过程。实验结果表明,LW-RLSSVM集合方法能有效实现实时故障诊断,在诊断速度和适应性方面,优于基于第一代小波与LSSVM相集合(W-LSSVM)的故障诊断方法;在诊断精度等方面,该方法优于LSSVM、RLSSVM等方法。

基于多信号流图的飞控系统实时故障诊断

针对飞控系统构造复杂、解析建模困难的特点,给出一种基于多信号流图模型进行实时故障诊断的方法。该方法首先建立系统的多信号流图模型,然后根据模型得出相关矩阵,在相关矩阵和各实时测试结果基础上按照实时故障诊断基本算法进行诊断推理,判定系统各模块所处的状态。对某型飞机飞控系统的建模以及模拟诊断结果表明,该方法能隔离多故障,同时降低虚警率,是一种十分有效的实时故障诊断方法。

核电厂实时故障诊断专家系统的设计与实现

为进一步减少核电厂中出现故障后的误操作,本文研究设计并实现核电厂实时故障诊断的专家系统。系统用专家系统理论将故障诊断的专家知识转化为存储于数据库的规则,实现了计算机自动异常征兆检测、实时提示、故障实时诊断,以及提出故障操作建议等功能。研究结果表明,开发的实时故障诊断专家系统能够为正确诊断压水堆核电厂多个典型事故提供有效的诊断结果和运行帮助信息。

基于时间迁移模型的旋转机械实时故障诊断

提出一种时间迁移模型,以提升旋转机械工况发生变化时的实时故障诊断性能,其由历史数据构成源领域、当前数据构成目标领域。首先,根据变工况规则确定模型的数据领域,并提取其时域特征向量构成五维空间。其次,将源和目标领域通过最大方差投影(MVP)和流形正则化投影(MRP)分别映射至二维子空间,并利用最小均值差异(MMD)准则缩短两者距离。最后,在投影空间中利用BP神经网络和支持向量机(SVM)分类器对源领域建立分类模型,并应用至目标领域,并通过筛选源领域样本以更新诊断模型。齿轮传动系统试验结果表明,时间迁移能够解决工况发生变化时的实时机械故障诊断问题,相比传统迁移成分分析(TCA)模型能提升诊断性能,故为其工程应用提供有价值的技术手段。

含控制时滞系统的实时故障诊断和最优容错控制

研究含有控制时滞的线性系统的故障诊断方法和最优容错控制问题.给出了最优容错控制律的存在唯一性条件,提出了最优容错控制律的设计算法.通过构造增广的降维状态观测器,设计了在线诊断故障的故障诊断器并同时实现了系统状态的观测,解决了最优容错控制的物理不可实现问题.利用观测器的输出得到物理可实现的动态最优容错控制律.仿真实例验证了故障诊断方法和动态最优容错控制律的有效性.

基于Petri网的液体火箭发动机启动过程实时在线故障诊断方法

为了解决大型运载火箭液体发动机启动过程难以建立精确解析模型和难以实现实时在线故障诊断的问题,根据其启动过程的特点,设计了基于定时约束Petri网的故障诊断模型和诊断算法,在MATLAB中建立Simulink仿真模型和GUI仿真界面,验证了模型和算法的正确性和有效性.

Elman神经网络的红外地球敏感器实时故障诊断

以卫星姿控系统实时仿真信号为诊断依据,设计故障检测Elman神经网络及故障判决,实现系统正常与非正常状态的区分并获取故障发生时刻。提出了基于改进梯度更新策略的故障隔离Elman神经网络方法,对故障时刻点之后时域信号进行故障模式匹配,进一步实现系统故障隔离。运用某卫星姿态控制系统进行在线故障诊断试验的结果表明,本文方法具有较好的实时有效性、输出耦合诊断性能、时域信号诊断泛化性和网络收敛性。

基于动态神经网络的电液伺服阀实时故障诊断

本文在液压伺服系统已有测量量的基础上 ,利用动态神经网络建立伺服阀动态模型 ,对伺服阀的状态进行监控 ,在系统发生故障时定位伺服阀故障。仿真分析表明 ,本文提出的方法不增加硬件设备 ,而且对于伺服阀堵塞型、卡滞型及泄漏型故障 。

船舶实时远程故障诊断系统及其仿真

介绍一种针对船舶机电控制设备的智能在线远程故障诊断系统,该系统建立在由INMARSAT-B卫星通讯系统 和INTERNET 组成数据传输通道的基础上,利用自组织特征映射网络完成连续属性值的聚类量化,采用粗糙集理论解决故障实时诊断专家系统的决策规则推理。本系统中还引入了由航运指挥中心的专家组成的远程网络会诊,与智能在线诊断系统一起为远洋船舶提供强有力的技术支持,本系统已经在实验室条件下进行了仿真实验。

基于小波变换的旋转变压器准实时故障诊断探究

针对基于旋转变压器的位置检测器中位置输出信号受噪声污染影响永磁同步电机系统性能的问题进行研究。在分析位置信号受污染对控制系统性能的影响和小波算法原理的基础上,采用准实时小波算法,对旋转变压器输出的位置信号进行降噪处理和故障诊断,仿真结果表明:采用准实时小波算法,能够在一定程度上降低系统噪声,并能够精确检测出系统的故障信息,实现对故障特性的提取和定位,进而提高了系统的控制精度、安全性和可靠性。基于小波变换的旋转变压器准实时降噪和故障诊断算法的研究对于发展高精度和高可靠性的精密测试转台具有深远的意义。

集合结构的实时故障诊断方法研究

为提高工业系统故障诊断的速度和准确性,提出一种由数据实时预处理、增量式故障特征提取、在线分类与聚类组成的实时故障诊断集合结构。基于该结构,提出了一系列实时故障诊断方法,开发了相应的实验研究平台。以青霉素实验过程为例,实验采用提升小波方法预处理、递归主元方法特征提取、递归最小二乘支持向量机分类的集合型实时故障诊断方法进行实验研究。实验结果表明,集合结构的实时故障诊断方法的性能优于传统的单一结构的故障诊断方法。

基于神经网络的实时故障诊断系统设计

本文以某型飞机电力起动系统为对象,介绍了如何将神经网络应用于飞机电力起动系统的故障诊断,较好地解决了利用故障字典法对该系统实施故障诊断时所存在的缺乏自组织、自学习能力和测试信号选取受限等弊端,建立了该系统的故障样本并对其进行了仿真研究。

FMS实时故障诊断专家系统的研究

将专家系统技术应用在ＦＭＳ故障诊断中，建立了一个具有在线故障数据采集和故障自动诊断功能的ＦＭＳ实时故障诊断专家系统，同时介绍了专家系统的总体结构。

实时故障诊断专家系统在空调中的应用

本文介绍了实时故障诊断专家系统在空调故障诊断中的应用,故障诊断系统能迅速指出故障原因及修复调整的办法,以指导检修人员提高检修效率。

Bayes实时故障诊断方法的研究

从原理上论述了“故障诊断”与“多元假设检验”之间的等价性，将Ｂａｙｅｓ方法应用于系统的实时故障诊断的方法研究中。从工程应用的需要出发，就Ｂａｙｅｓ方法中两个关键问题（即：验前信息的获取和常值损失Ｃｊｉ的合理确定），作了比较深入的研究。在理论上，通过引入“实时验前信息”和“单元重要度”两个概念，分别提出了解决这两个问题的新方法。