Fuzzy 模式识别在旋转整流器故障监测中的应用

旋转整流器故障识别是无刷励磁同步电机故障监测的难点之一。针对其故障类型，本文采用Ｆｕｚｙ模式识别方法，建立计算机数字诊断模型，提高旋转整流器故障识别的准确度。

间歇过程子阶段PCA建模和在线监测

针对间歇过程的多阶段特性,提出一种新的子阶段主元分析(principal component analysis,PCA)监测方法.首先,将间歇过程三维数据沿时间片展开,采用模糊模式识别方法计算相邻时间片负载矩阵变量方向重心的格贴近度,以最小贴近度为原则,根据格贴近度的变化,实现子阶段的划分;然后,在划分的子阶段内采用一种先沿批次后沿变量的改进展开方式建立PCA监控模型;最后,将该算法应用于青霉素发酵仿真系统的在线监测.结果表明该方法在监控过程中能够有效降低误报和漏报.

交流励磁机旋转整流器故障检测的新方法

本文提出一种交流励磁机旋转整流器故障检测的新方法。首先通过采样一保持和A/D转换,得到交流励磁机中检测线圈感应电势波形的离散数值。然后进行快速付里叶变换,计算感应电势波形的幅频特性作为模式识别的特征提取。最后按近邻法设计出分类器。数字仿真计算表明,这种新方法能准确地识别和检测交流励磁机旋转整流器的各类故障。

旋转机械运行状态的模糊模式识别

针对旋转机械运行状态的异常判别和故障分类问题，提出了模糊报警方法和特征空间异常判别法，在此基础上介绍了几种模糊模式识别的故障分类方法，并给了四种典型故障诊断实例，分别对这几种方法进行了分析和比较。

模糊模式识别在旋转机械故障诊断中的应用

本文介绍了模糊模式识别技术的基本原理及其在旋转机械故障诊断中的应用,并通过MATLAB对故障诊断模型进行了仿真,结果表明,此方法有较好的诊断准确性。

大型汽轮发电机组混合智能诊断方法的研究

针对大型汽轮发电机组的状态监测与故障诊断问题，为了克服单一故障诊断方法的局限性，对现有大型设备故障诊断方法作了全面的分析和比较之后，提出并探讨了多种故障诊断技术集成的混合智能诊断方法。该方法根据设备故障诊断过程的不同阶段和具体任务，综合利用了模糊数学、模糊模式识别、模糊人工神经网络、基于规则的诊断专家系统等多种故障诊断原理，并且已经分别在电站热力系统的故障诊断和机组振动故障诊断中实际应用。