基于数据驱动的牵引逆变器电压传感器间歇性故障诊断方法

由于间歇性故障具有随机性与不可预测性,传统的故障诊断方法难以适用于间歇性故障的诊断。为了提高牵引逆变系统的可靠性,文中提出一种针对直流侧电压传感器间歇性故障的智能诊断方法。首先,结合非线性自回归动态网络结构与极限学习机快速挖掘历史数据与异步电机定子电流之间的非线性映射关系,得到牵引电机定子电流预测器;随后,设计滑动时间窗口构建电流残差,检测间歇性故障的出现与消失时间,以此获取表征间歇性故障严重程度的评价指标。所提方法基于快速控制原型实验平台完成实验验证,结果表明,电流预测器对负载突变、速度突变等动态工况具有良好鲁棒性,提出的诊断方法可分别在0.65、0.9 ms内完成间歇性故障出现时间与消失时间的检测,且可准确辨识传感器间歇性故障的早期、中期、晚期阶段,实现了传感器间歇性故障严重程度的评价。

针对瞬时故障和间歇性故障的NoC链路容错方法

片上网络中链路是路由器之间连接的关键通路,其发生故障将严重影响网络性能.针对这一问题,提出了一种针对瞬时和间歇性故障的高可靠链路容错方法,该方法可以在网络中实时检测数据是否发生错误,并以此定义瞬时故障和间歇性故障,从而进行容错.在减轻网络拥塞和延时的同时,保证了数据的正确传输,有效保障了系统的高可靠性.当链路中发生瞬时故障导致数据出错且不能正确纠正时,通过设置的重传缓冲区内备份的数据重新进行传输.当链路中发生间歇性故障导致数据出错且不能正确纠正时,数据包传输被截断,对被截断的数据重新添加头微片或尾微片,从而进行重新路由或资源释放.实验结果表明:该容错方法在不同故障情况下较对比对象,均较大地降低了延时,提高了吞吐率,该方法能有效地提高网络的可靠性,保证了系统性能.

汽车电气系统间歇性故障的诊断与排除

随着电子工业的迅猛发展以及电子技术在汽车上的广泛运用，汽车的动力性、经济性、环保性、舒适性和安全性等得到了极大的改善，但是汽车的电气系统却变得越来越复杂，汽车电气系统的故障诊断也变得越来越困难。汽车电气系统的故障有多种类型，其中间歇性故障由于其偶发性而导致它的诊断和排除变得非常困难。笔者在这里具体要阐述的就是汽车电气系统间歇性故障的诊断与排除。

带状无线传感器网络间歇性故障检测

针对用于事件检测的带状无线传感器网络,间歇性故障检测易误判事件为故障,以及在高故障率区域误判率较高的问题,提出一种适合带状传感器网络的动态分布式故障检测算法。该算法基于分簇和决策扩散策略,在簇内找到正常的簇头,以此为参照判断簇成员的状态。利用间歇性故障和事件在时间域的特性,排除一部分故障节点成为簇头的可能性,使用空间相关性和动态时间弯曲的方法鉴别事件区域的正常节点和故障节点,从而筛选出正常的簇头。实验结果证明,在高故障率区域和事件区域,该算法能达到99%以上的检测精确度,5.5%以下的误判率,并且具有较低的能耗水平。

基于迭代学习的线性不确定重复系统间歇性故障估计

针对一类带有不确定参数项的线性重复系统间歇性故障估计问题,本文提出一种基于迭代学习的故障估计算法.该算法通过设计基于迭代学习的故障估计器和状态观测器,构造李雅普诺夫方程和优化函数证明该算法的鲁棒性和收敛性,并通过线性矩阵不等式,求解出算法中的观测器增益矩阵和迭代学习参数矩阵.区别于其他观测器方法,本文中的方法利用上一次基于迭代学习观测器输出和系统实际输出产生的残差信号,对本次的故障信号进行跟踪估计,从而准确地估计出故障的幅值和形状.仿真结果说明了该算法的有效性和准确性.

汽车电气系统间歇性故障的诊断与排除

现代汽车的电气系统变得越来越复杂，电气系统的故障诊断也变得越来越困难。汽车电气系统的故障有多种类型，其中间歇性故障的诊断和排除尤其复杂。文章简要介绍汽车电气系统间歇性故障的诊断与排除方法，供大家参考。

发动机间歇性故障的诊断方法

当发动机产生间歇性故障时,可以点亮故障指示灯(MIL),也可以不点亮故障指示灯;可以存储诊断故障码,也可以不存储诊断故障码。对于这类间歇性故障的诊断,一般不建议使用故障码诊断表进行,这样可以避免更换正常的元件。各种车型发动机间歇性故障的诊断方法类似,

超立方体网络的间歇性故障诊断度研究

网络系统的诊断度是判断其自我诊断能力的重要度量,网络的故障类型包括永久性故障与间歇性故障两大类。与永久性故障相比,间歇性故障更具隐秘性,更难诊断。超立方体网络是一个具有性能优越的网络拓扑结构并已得到广泛的应用。针对超立方体网络在间歇性故障诊断理论方面的缺失,在本文中利用图论方法研究了超立方体网络(具有或不具有丢失边)的ti故障诊断度。应用所得到的结果,可以很容易判断整个超立方体或者其中一部分网络的间歇性故障诊断度,为超立方体网络的可靠性分析提供重要的理论依据。

智能船舶传感器间歇性故障容错滤波算法

针对智能船舶自主航行时由于工作环境的变化、设备间干扰等因素导致其装备的传感器出现间歇性故障的问题,设计一种变窗口滑动容错滤波方法,采用滑动四分位滤波、残差补偿和线性估计相结合的方式,对带有噪声干扰和间歇性丢包故障的传感器数据进行滤波,获得较为真实的数据,有利于提高智能船舶的控制精度.通过数值仿真和模型试验验证了该算法对于传感器间歇性故障具有较高的容错能力,可以从带有噪声干扰和故障信息的数据中获取较为准确的真实变化信息.

Xen系统中CPU间歇性故障的自适应策略

Xen虚拟化环境没有考虑CPU的间歇性故障带来的影响。基于此,建立模拟CPU间歇性故障的时间模型,在该模型下未修改的Xen系统中的虚拟机会立刻崩溃。提出一种自适应的策略来改进Xen的CPU调度,该策略主动跟踪CPU的状态变化,将发生故障的CPU上的虚拟处理器迁移到可用的其他CPU上。实验结果表明,当CPU间歇性故障频繁发生时,应用该策略可以使虚拟机继续稳定地工作,性能平滑地降低。

电动机构间歇性故障归零过程分析

本文通过对某型号产品归零过程的分析,总结出了按照五条归零原则归零的详细步骤和质量问题归零过程中的经验教训,提出了提高设计评审质量的途径。

飞机电缆间歇性故障检测方法研究

针对在飞行训练中,由于振动或复杂环境等因素导致的飞机电缆传输信号出现瞬断、瞬短等间歇性故障难以检测这一实际问题,在分析传统电缆短路、短路等硬故障检测方法的基础上,研究更加适用于飞机电缆的间歇性故障检测方法;并结合理论分析,进一步开展了基于SSTDR的飞机电缆故障检测与定位系统软硬件设计,给出了总体设计与主要模块设计方案,介绍了系统测试流程与部分人机交互界面,结合实际电缆测试实验,验证了系统检测方法的有效性,为解决飞机电缆间歇性故障检测问题提供了理论参考与技术支撑。

"五条归零原则"在间歇性故障处理过程中的应用分析

以执行导弹助推器战斗状态和保险状态转换装置的电动机构在生产中经常出现间隙性故障的处理为例,阐明了驻厂军代表坚持按"定位准确、机理清楚、问题复现、措施有效、举一反三"的五条归零原则,配合并督促生产部门以科学的态度有效地排除故障的具体实践过程.实践证明了推行"五条归零原则"对帮助军代表在生产监造中预防、纠正产品存在的质量问题,对保证装备出厂质量、保障部队使用的积极意义.

基于FSV的电路间歇性故障仿真结果可信度评估

本文研究了因接触电阻变化导致的间歇性故障(Intermittent Fault,IF)的特点,提出了一种间歇性故障模型,搭建了对应的故障注入器,利用搭建的故障注入器对电路进行故障注入,使电路间歇性故障。然后分别通过仿真和实验的方法来获取电路间歇性故障的输出数据,最后利用特征选择验证(Feature Selective Validation,FSV)方法,获取仿真数据和实验数据的差异,对仿真结果进行了可信度评估,验证了电路间歇性故障仿真方法的有效性和正确性。

PLC通信卡间歇性故障导致机组停车的分析和对策

一次PLC通信卡发生了间歇性故障,引起大机组联锁停车,对该故障进行了排查和论证,找到并处理了故障,同时对平时的维护方案提出了改进。

GE钼靶机间歇性故障维修1例

1 故障现象 使用过程中，偶尔出现禁止曝光现象，同时发生器的控制台屏幕上显示“E04 Arm fatal failure 079／006”。此时，如果关掉发生器，并重新启动发生器，往往又能正常曝光。

3例间歇性故障的检修

（1）放大器无故中断工作，但过一段时间又自动恢复。一次大的雷雨后，某小区信号全部中断，经检查是多个干线放大器遭雷击损坏，全部更换后信号恢复正常．次日又有用户报修无信号，维修人员现场检修放大器时，检测线路工作电压为45V（线路采用集中供电方式），信号良好；晚间再次发生相同故障，约1h后自动恢复．第3天对线路进行全面检查，在一角落内找到一个转接头，拆开后看到转接头内部严重氧化并变形，更换转接头并重做-12F头后故障彻底解决，后级放大器的输入电压升为53V。由于转接头进水氧化变形，使得电阻值不稳定，导致后级放大器工作电压波动，出现间歇性信号中断。

汽车间歇性故障数据捕捉记录仪开发设计

文章根据汽车间歇性故障诊断研究发展方向,结合相关常用汽车故障诊断国际标准协议,分析了故障诊断相关总线通讯协议,设计了具有造价低廉、可靠性高、携带方便、易于操作、功能易于拓展的汽车间歇性故障数据捕捉记录仪,有助于车辆售后维修人员准确发现车辆产生间歇性故障的原因对车辆进行维修。同时,对此类技术的发展进行了展望。

奔驰E300L发动机二次空气喷射系统间歇性故障诊断

一、故障现象有1辆2012款奔驰E300L轿车,发动机型号M272,行驶里程6万km,车主反映该车最近发动机故障灯点亮,但并未有明显故障现象。二、故障诊断与分析根据车主反映,进入驾驶室,打开点火开关,发动机故障灯点亮,此时为正常自检,然后起动发动机,发动机故障灯并未熄灭,说明有故障存在。观察发动机运转情况,并未发现明显异常。