基于最大故障诊断信息量准则的多负荷传感液压系统监测点优化设计

对特种叉车多负荷传感液压系统的监测点进行分析,建立了多负荷传感系统的测试信号有向图和"元部件-监测点"相关性模型。利用信息论中熵的概念,综合评判最大故障诊断信息熵、较短测试时间和较低测试成本以实现故障诊断,建立了最大故障诊断信息量准则,并以此准则对多负荷传感液压系统状态监测点进行优化设计。最后采用分步测试方式画出特种叉车液压系统故障诊断隔离树。

基于诊断信息量的测点选择方法

将传统意义上测点的概念推广为电路中能够携带故障信息的任何可测量变量。用香农信息熵对在一定测点上测量前后电路故障状态的不确定性进行了定量描述,在此基础上提出了测点集合诊断信息量的概念并给出了其估计方法。将测点选择问题建模为在全体可达测点集合中选取具有最大诊断信息量的测点子集问题,用遗传算法对最优子集进行搜索。讨论了遗传算法中染色体的编码方式、适应度函数的选择以及遗传算子的设计方法。将本文提出的方法用于一个线性模拟电路的测点选择中,实验结果表明,所获得的测点子集能充分反映电路的故障状态信息。

一种高效的通信电台测试点优化故障诊断策略

针对通信电台的测试诊断问题，通过建立“故障一测试”相关性矩阵，提出了一种GADPSO算法与最大诊断信息量准则结合进行通信电台故障诊断的方法．GADPSO算法收敛速度快、计算精度高，既避免了陷入局部最优和早熟收敛，又提高了优化效率；最大诊断信息量准则能全面评判测试点，快速有效地获得测试顺序．该方法为通信电台故障诊断提供了一种高效诊断策略．