“独立故障”统计分析方法的原理及其在电器产品可靠性分析中的应用

电器产品可靠性不够高严重影响了我国工业企业的竞争力和经济效益,但国外通常用以提高产品质量可靠性的可靠性试验、鉴定等方法费用太高,我国绝大多数企业难以承受。本文基于数理统计和可靠性数学提出了一种简便实用且费用低廉的“独立故障”统计分析方法,对其原理和应用方法及应用中注意的问题也作了介绍。

基于匹配追踪的快速独立分析方法在轴承复合故障盲源分离中的应用

针对强噪声干扰下轴承复合故障信号难于提取分离的问题,提出基于匹配追踪的快速独立分析方法.首先,通过基于Gabor原子的匹配追踪方法对单通道故障信号进行降噪处理;然后,根据终止条件的不同数值条件得出多组重构信号,组成多组信号,实现信号升维;最后,通过快速独立分析方法对降噪处理后的复合故障信号进行盲分离.实验数据分析结果表明:所提方法具有可行性和有效性,为强噪声干扰下的复合故障信号分离与提取提供了一种方法.

基于多元统计分析方法的电网故障区域界定方法研究

提出了一种针对广域后备保护的故障区域的概念和新的基于广域测量系统(Wide Area Measurement System,WAMS)的故障区域界定方法。应用多元统计分析方法中的均值是否相等的F检验方法界定出:后备保护加速区和后备保护闭锁区。该方法基于新的电力系统监控平台,利用电压、电流向量等电气量信息,区域界定准确有效,具有实时性、全局性等特点,可在故障发生后,后备保护动作前定位出故障区域,为广域后备保护提供了更好的实现前提。

多变量统计分析方法在制冷故障检测与诊断中的应用研究

研究了多变量统计分析方法在制冷装置故障检测和诊断中的应用。对ASHRAE资助下的一组实验数据进行预处理,对其进行故障检测和故障诊断。对于故障检测,可利用平方预测误差(Q统计量)等统计控制变量来判断系统是否在正常运行状态。而对于故障诊断,第一次尝试采用各变量对于平方预测误差的负荷结合各变量的变化率来得到其对于平方预测误差异变的贡献率。从而快速利用变量的变化方向和程度判断故障类型。从结果分析,这种方法可以在众多变量中过滤掉不显著的变化,迅速找到故障主因。利用多变量统计分析方法可以实现对制冷装置的运行状态进行实时监控和诊断。

电子节能灯可靠性缺陷的独立故障统计分析及其改进设想

我国电子节能灯可靠性较低是严重影响这种“绿色”节电照明电器推广应用的主要问题 ,对其损坏产品进行实证统计分析是找出其设计、制造、使用各环节缺陷从而提高其质量和可靠性的有效途径之一。

基于多维统计分析方法的脑电消噪

基于二阶统计特性的主分量分析 (PCA)和基于高阶统计特性的独立分量分析(ICA)是两种非常典型的多维统计分析方法。本文对PCA和ICA基本原理进行了简单介绍 ,并结合脑电消噪问题 ,对两种方法的性能和特点进行了比较。实验结果表明 ,在脑电消噪和特征增强等方面 。

独立分量分析结合数据划分的故障检测方法

针对多变量系统的各个变量之间往往相互影响,且一般不能严格服从高斯分布的特点,通过运用独立分量分析的方法对正常状态下观测的数据进行处理,从中提取出统计独立的独立分量,为简化后续分析,对得到的独立分量按照向量范数的概念划分为两部分:主部和余部,并分别计算两类统计量:I2统计量和SPE统计量,反映系统变化和偏差,确定其置信界,与在线数据进行对比,用于检测运行系统中发生的故障。最后给出的多变量过程仿真实例,快速准确地检测到了运行中发生的异常,证明了这种方法的可靠性。为广泛应用于监控多变量系统的运行,检测故障的发生提供了一个有效的工具。

“独立故障”统计分析的概念及其在电器产品可靠性分析中的应用建议

现代电器技术复杂性的不断加大使得可靠性日益成为电器产品质量的关键问题,但通常用于提高产品可靠性的可靠性试验、鉴定等方法的费用太高,我国绝大多数企业难以承受。提出了“独立故障”统计分析的概念和一种简便实用且费用低廉的电器产品可靠性故障分析方法,对其原理及应注意的问题也作了介绍。

“独立故障”统计分析在电器产品检验中的应用

现代电器技术复杂性的不断加大使得可靠性日益成为电器产品质量的关键问题,但通常用以提高产品可靠性的可靠性试验、鉴定等方法费用太高,我国绝大多数企业难以承受。提出了“独立故障”统计分析的概念和一种简便实用且费用低廉的电器产品可靠性故障分析方法,对其原理及应注意的问题也作了介绍。

基于混合动态主元分析的故障检测方法

针对基于动态主元分析的故障检测方法存在的主元个数较多以及计算效率低等问题,本文提出基于混合动态主元分析(Hybrid Dynamic Principal Component Analysis,HDP-CA)的复杂过程故障检测方法。该方法采用分步策略消除数据之间的自相关和互相关性,提高了故障检测的精度和效率。对TE过程典型故障和热连轧过程中断带故障检测结果表明:HDPCA方法提取的主元个数少于DPCA方法提取的主元个数。并且,基于HDPCA的T2和SPE统计量的检测性能和检测精度都由于基于DPCA的统计量。因此,本文提出的方法可以准确有效地检测出故障。

基于独立成分的动态多变量过程的故障检测与诊断方法

化工过程中存在大量测量变量, 这些变量一般不是相互独立的, 而是由少数必要的潜隐变量驱动, 这些潜隐变量通过独立成分分析方法(ICA) 抽取出来, 可用于故障检测和监控. 在基于ICA的故障检测和监控基础上提出一种故障诊断方法———字符串匹配方法, 此种方法仅由数据驱动, 既不需要训练数据也不需要建立过程模型, 实施起来简单方便. 通过在TE仿真模型上的应用, 表明了此方法的有效性.

基于独立分量分析的系统性能监控方法研究

为了提高故障检测和诊断的性能,提出了一种基于独立分量分析和支撑向量机对系统性能进行监控的整体框架,这一框架包括特征提取和故障识别两部分.独立分量分析被用来从当前工况的数据矩阵中提取出代表当前工况特征的投影系数矩阵,而这些投影系数矩阵则被用来训练多个支撑向量机,从而利用它们实现故障类型的识别.TennesseeEastman过程的仿真研究证实了该算法的可行性,且与传统的基于主元分析的算法相比,能够更早地检测出故障的发生.

计量资料统计学分析方法

1 若两组为独立样本比较：①资料服从正态分布，且方差齐性时，采用￡检验。②资料不服从正态分布时，有两种方法：可进行数据转换，如对数转换等，使之服从正态分布，然后对转换后的数据采用t检验；采用非参数检验，如Wilcoxon检验。

计量资料统计学分析方法

1若两组为独立样本比较：①资料服从正态分布，且方差齐性时，采用￡检验。②资料不服从正态分布时，有两种方法：可进行数据转换，如对数转换等，使之服从正态分布，然后对转换后的数据采用t检验；采用非参数检验，如Wilcoxon检验。

基于加权统计特征KICA的故障检测与诊断方法

针对核独立元分析(kernel independent component analysis,KICA)在非线性动态过程中对微小故障检测率低的问题,提出一种基于加权统计特征KICA(weighted statistical feature KICA,WSFKICA)的故障检测与诊断方法。首先,利用KICA从原始数据中捕获独立元数据和残差数据;然后,通过加权统计特征和滑动窗口获取改进统计特征数据集,并由此数据集构建统计量进行故障检测;最后,利用基于变量贡献图的方法进行过程故障诊断。与传统KICA统计量相比,所提方法的统计量对非线性动态过程中的微小故障具有更高的故障检测性能。应用该方法对一个数值例子和田纳西-伊斯曼(Tennessee-Eastman,TE)过程进行仿真测试,仿真结果显示出所提方法相对于独立元分析(ICA)、KICA、核主成分分析(kernel principal component analysis,KPCA)和统计局部核主成分分析(statistical local kernel principal component analysis,SLKPCA)检测的优势。

基于多元统计方法的电解铝生产流程监测及故障诊断策略的研究

针对电解铝生产流程的故障监测及诊断问题进行研究,提出一种基于多元统计方法的流程监测及故障诊断策略。该策略通过将主成分分析法(PCA)和独立成分分析法(ICA)两种统计学方法相结合,建立过程监测模型,实现故障发生前的预报、故障发生时的报警及故障诊断与故障追溯功能。此外,该策略采用分层监测的思想,实现模块化、一体化监测,进而保证监测的针对性和监测结果的准确性。

基于稀疏核独立元分析的过程工业故障诊断

目前复杂流程过程工业故障诊断难度加剧,对稀疏核独立元分析故障诊断方法进行了研究。该方法首先对流程工业过程数据以增量式样本基的构造方法提取样本基,并以此样本基建立核独立元分析检测模型,在检测到有故障发生后,再通过贡献度识别出故障的来源达到故障诊断的目的。另外,为了进一步验证SKICA在过程工业故障诊断的有效性和实用性,使用Tennessee Eastman(TE)过程的相关数据进行仿真研究。

多元统计性能监视和故障诊断技术研究进展

综述了多元统计分析方法在线性、非线性、多尺度领域中的理论研究进展 .分析和总结了连续生产过程和批量间歇生产过程性能监视和故障诊断的应用情况 .

管道故障树基本事件分析的德尔斐法

在油气输送管道故障树基本事件的分析中 ,德尔斐法是一种有效的分析方法。该方法是通过表格设计、专家选择、匿名函询、统计分析、模糊集处理和计算机建模等步骤 ,以获取故障树基本事件的发生概率 。

基于概率图的机载设备故障分析

概率图可以用来检验分布类型,并获得参数估计值,在可靠性分析中具有重要作用。本文采用概率图统计分析方法对机载设备故障概率分布进行统计分析,确定其故障分布规律,并给出了利用统计分析软件Minitab的快速解决方案,实例分析证明了其有效性。为故障预防提供理论和技术支撑,为航空维修保障提供决策支持。