多特征融合的调谐区智能故障诊断方法

针对无绝缘轨道电路复杂故障模式难以准确识别的问题,提出了基于多特征融合和改进MLogistic算法的调谐区故障诊断。首先,采用多时窗分析提取多层次的时域特征,并对电压信号的非平稳性使用Welch算法提取频域特征;其次,运用最大相关最小冗余算法对初始特征集进行特征优化;最后,将非线性共轭梯度算法应用到强凸损失函数的最小化过程中,训练出计算代价低的改进M-Logistic判别模型。该模型应用于ZPW-2000A轨道电路的调谐区故障诊断中,得到了98.82%的识别准确率。结果表明,所提方法不仅能提取轨面电压信号在各种故障情形下的有效特征信息,并且以较低的计算代价实现了调谐区的故障识别。为调谐区故障诊断提供了一种新的智能方法,可为轨道电路的智能运维提供依据。

复杂过程的智能集成故障诊断模型研究

由于复杂过程与一般工业过程的本质区别,使得传统的依赖对象精确数学模型的故障诊断方法难以取得令人满意的结果。而智能技术具有无需建立对象精确模型的优势,并且可以充分利用人类专家的经验知识,因此利用智能故障诊断模型研究适合复杂过程实现的故障诊断技术既是必要的也是可行的。通过比较目前研究较多的智能故障诊断模型,提出基于模糊逻辑、神经网络与专家系统的智能集成故障诊断模型,以便有效地解决复杂过程的故障诊断问题,并具体分析了模型组成机理、结构和网络学习算法,从而为复杂过程的故障诊断技术研究提供了新的途径。

基于NAKF和DBN的液压管路故障智能诊断方法

针对航空液压管路故障识别困难的问题,提出了一种基于非线性自适应卡尔曼滤波器(NAKF)和深度信念网络(DBN)的液压管路智能故障诊断方法。首先,在传统卡尔曼滤波器(KF)的基础上,利用最小二乘法修正构造的Sigma点,消除高斯分布对Sigma点影响,提出了非线性自适应卡尔曼滤波器,并用其对仿真信号进行了降噪处理;然后,对液压管路实测振动信号中的随机噪声进行了去除,对深度信念网络模型参数进行了设计,并将液压管路数据集输入到深度信念网络模型中进行了训练;最后,基于同一样本数据,分别采用支持向量机(SVM)和反向传播神经网络(BPNN)等模型进行了训练处理,利用分类准确率等两个指标,对3种故障诊断模型进行了综合评估,对3种模型分类性能进行了对比分析。研究结果表明:采用NAKF-DBN智能故障模型得到的液压管路故障诊断准确率能达到99.72%,SVM模型和BPNN模型等浅层网络的平均故障诊断准确率不高于95%,而未经非线性自适应卡尔曼滤波器滤波的深度信念网络的诊断准确率仅有86.58%;该结果验证了NAKF-DBN模型对于液压管路故障识别的有效性,可以为航空液压管路的智能化诊断提供新思路。

常用的电力电子系统故障诊断方法

电力电子技术是高科技行业技术中的一种,如果设备出现故障,只有专业的人员才能够进行诊断和维护,因此对于维修人员来说也有着相对较高的要求。现阶段电力电子系统的故障诊断方式有多种,并且在科技不断发展的过程中也有所更新和完善,然而依然还存在着很多不足。本文就常用的电力电子系统故障诊断方法进行深入的分析和研究。

IEC 62059 Standards' Application in Reliability Prediction and Verification of Smart Meters

This article introduces the current situation of the smart then describes the relationship of meter reliability characteristics meter＇s reliability and the failure mechanisms at first, and combined with its Bathtub Curve. It also introduces both the feasible failure tree model for meter lifecycle prediction based on actual experiences and meter reliability prediction methodology by SN 29500 norms based on this model. This article also brings forward that it is necessary that the ＂Learning Factor＂ shall be adopted in meter reliability prediction for new materials, new process, and customized parts by referring to GJB/Z299C. Thereafter, this article also tries to apply IEC 62059 and JB/T 50070 to introduce the feasible method for the lifecycle prediction result verification by accelerated lifecycle test. Furthermore, the article also explores ways to increase the firmware reliability in smart meter.