应用阻抗谱的锂电池模组早期内短路故障诊断

针对锂电池模组内部内短路故障单体诊断困难、检测效率低下的问题,提出应用电荷传递内阻和固体电解质界面膜内阻比值变化幅度的锂电池模组早期内短路故障诊断方法。所提方法基于电化学阻抗谱对内短路故障演化过程中锂电池内部电化学反应变化进行监测,利用弛豫时间分布方法针对阻抗谱特征进行量化分析。在阻抗谱由单体维度到模组维度正向推衍的基础上,筛选满荷电状态下电荷传递内阻和固体电解质界面膜内阻作为主要的评估指标,并根据阈值诊断模型搭建实验平台进行验证。实验结果表明:欧姆内阻和电荷传递内阻随着内短路故障程度的加深逐渐增大,固体电解质界面膜内阻整体呈现出逐渐减小的趋势;当模组电池数控制在8节以下时,通过阈值诊断模型对存在故障单体的模组识别准确率可以达到100%。通过对阻抗谱特征的精确辨识与分析,该方法能够有效实现锂电池模组早期内短路故障的准确诊断。

电气设备振动故障实时监测预警方法

为及时发现电气设备振动故障,确保其稳定运行,研究电气设备振动故障实时监测预警方法。使用基于单片机的信号采集技术采集电气设备振动信号,结合CEEMD与改进小波阈值去噪方法,去除电气设备振动信号中的噪声元素后,进行归一化处理。利用卷积神经网络,通过全连接层前增加卷积层的方式,构建基于改进卷积神经网络的电气设备故障诊断模型,感知与预测电气设备振动故障并及时预警。实验结果表明,该方法可有效监测预警电气设备振动故障,具有较好的信号采集、去噪以及故障监测预警效果。

矿用电驱动装置振动时频特性研究

介绍了振动信号时频分析方法,分析了矿用电驱动装置故障诊断的难点,构建了电驱动装置振动测试系统,拾取了电驱动装置振动加速度信号。应用小波阈值去噪方法,滤除了振动信号噪声,评价了去噪效果。利用小波时频分析技术,获得了电驱动装置振动时频图,分析了电驱动装置振动时频特性,计算了振动故障特征频率,诊断了电驱动装置故障并进行了结构改进,测试验证了改进效果。为矿用电驱动装置可靠性提升奠定了基础。

基于动态时间扭曲的NFV网络故障检测

网络功能虚拟化(Network Functions Virtualization,NFV)实现了硬件与软件的解耦,是5G应用与发展的核心技术.NFV网络具有高动态性、层间不可见性、网络组件复杂等特点,给网络管理带来了挑战.为了保证NFV网络的正常高效运行,提出基于动态阈值的NFV故障检测算法DTF-DTW:首先,根据已有的正常样本数据,获得不同虚拟网络功能的故障阈值;然后,采用基于滑动窗口的快速动态时间扭曲算法,检测虚拟网络功能的故障时段并报警.采用真实世界的NFV数据对该算法进行测试,并使用机器学习算法STAD (Spatio-Temporal Anomaly Detection)进行比较,证明提出的算法与现有算法相比,能更加迅速准确地检测出NFV中的异常行为,提高网络运行效率和用户服务满意度.

基于小波变换技术的发动机异响故障诊断

针对发动机异响故障信号呈非平稳时变特征并伴随有强烈的背景噪声,提出一种基于小波细节系数自相关性分析的分层阈值降噪法,该方法对信号进行离散小波变换,将信号分解为近似系数和细节系数,求出各层细节系数的自相关序列,根据序列是否呈白噪声自相关特性确定该层阈值。信号经过分层阈值降噪后,再进行连续小波变换,画出时频图,结合时域特征和频域特征确定故障类别。试验研究首先以模拟的信号模型为例,再针对实际的活塞敲缸响和曲轴轴承响两种常见异响故障进行比较分析,结果表明,分层阈值降噪法可以提高信噪比,恢复较高频率的有用信号,小波时频图可以清晰地呈现故障信号的时域和频域特征,为诊断提供一种切实可行的策略。

开关磁阻电机滞环斩波控制无位置传感器技术

提出一种滞环斩波PWM控制和时间阀值比较相结合的开关磁阻电机特征位置估计方法。在电机驱动运行中,导通相采用滞环斩波控制,滞环斩波PWM开通时间随相电感增大而增大,当转子到达极对极对齐的特征位置时开始减小,所以通过比较相邻两个滞环斩波PWM开通时间的大小,即可得到特征位置的位置检索脉冲信号。在电机刚开通时刻,相电流从零上升到斩波上限,第一个滞环斩波PWM开通时间比其后面相邻的滞环斩波PWM开通时间长,因此在开通角位置也产生一个位置检索脉冲,但该位置检索脉冲信号是随着开通角变化而变化,不能作为位置估计的基准,为此,用了时间阀值比较的方法,除去该位置检索脉冲信号。由于算法中各估计相是相互独立的,所以该算法具有缺相容错运行性能。实验验证了算法的可行性和正确性。

涡轮泵实时故障检测的多特征参量自适应阈值综合决策算法

为了实时监控液体火箭发动机涡轮泵的状态,提高安全性,降低故障带来的破坏程度,提出了一种多特征参量自适应阈值综合决策算法(MATA)。研究了该算法的特征参量选取、阈值区间的确定、阈值的自适应计算(包括特征参量均值与标准方差的自适应计算)、故障综合决策逻辑、故障数据对阈值贡献的剔除等方法,利用某型火箭发动机地面试车涡轮泵振动测量数据和某型转子试验平台实时测量数据对该算法进行离线和实时在线故障检测试验验证,结果表明MATA没有发生误检测情况,具有实时故障检测的能力。因此,MATA适合于液体火箭发动机涡轮泵的实时故障检测。

容错优先级可提升的抢占阈值容错调度算法

基于软件容错模型,提出了允许容错优先级提升的抢占阈值容错调度算法(extended fault-tolerantfixed-priority with preemption threshold,简称FT-FPPT*).该算法能够在抢占式容错调度算法(fault-tolerantfixed-priority preemptive,简称FT-FPP)和抢占阈值容错调度算法(fault-tolerant fixed-priority with preemptionthreshold,简称FT-FPPT)无法提高系统容错能力的情况下,进一步提高系统的容错能力.为了获得系统中任务优先级分配的最佳策略,基于任务最坏响应时间的可调度性分析,提出了一种最优的优先级配置搜索算法(priorityassignment search algorithm,简称PASA).经过深入分析和实验证明,与FT-FPPT算法相比,FT-FPPT*算法能够有效地提高硬实时系统的容错能力.

裂纹对带锯条横向振动故障阈值时间的影响

以MJ3210A型木工跑车带锯机为研究对象,运用信号采集分析仪采集、分析不同工况下带锯条的横向振动位移,测试、分析故障阈值时间,找出不同条件下带锯条裂纹与故障阈值时间关系.正交试验分析表明:影响MJ3210A型跑车带锯机锯条横向振动位移的主次因素为锯轮转速、锯条张紧力、进料速度;在最优工作条件下,可以根据故障阈值时间范围判定带锯条负载状况和产生裂纹缺陷状况;裂纹长度对带锯条故障阈值时间的影响十分明显.随着裂纹长度的增加故障阈值时间急剧增加,负载情况不同其增加速率也不同;空载完好带锯条故障阈值时间最大,空载裂纹带锯条次之,负载裂纹带锯条最小;不同树种故障阈值时间不同.随着木材硬度的增加,有裂纹缺陷带锯条故障阈值时间随之增加.可以根据故障阈值时间和加工树种的不同,判断带锯条负载状况及裂纹缺陷发展状况.在判别带锯条故障种类及发展程度上故障阈值时间法要好于横向振动位移法和主频率法、最大Lyapunov指数法.

基于软件容错的抢占阈值调度算法设计与仿真

为了提高硬实时系统的容错能力,同时减少任务间的抢占次数,基于软件容错模型提出了抢占阈值容错调度算法(FT-FPPT).为了获得系统中任务抢占阈值分配的最佳策略,基于任务最坏响应时间的可调度性分析,提出了一种最优的抢占阈值配置搜索算法(PTCSA).PTCSA算法能够将搜索空间由O(n!)减少到O(n 2),其中n为任务的个数.最后给出了该算法的最优性证明.仿真实验表明,抢占阈值容错调度算法能够在抢占式容错调度算法的基础上,进一步提高系统的容错能力。

基于EMD小波阈值去噪和时频分析的齿轮故障模式识别与诊断

建立齿轮故障系统试验装置,对齿轮传动系统在各种转速与故障状态下进行测试分析,获取有关振动信号,对齿轮系统的无故障、齿根裂纹、分度圆裂纹、齿面磨损四种状态信号进行特征提取,并对提取的信号进行基于经验模态EMD分解的小波阈值去噪处理,然后对预处理后的信号进行时频分析与诊断。结果表明,采用基于EMD的小波阈值去噪方法比单纯采用小波阈值去噪对测试信号进行预处理,能提高信噪比,并更加有效的提取出故障特征,而在EMD的小波阈值去噪的基础上,再与时频分析方法相结合能够较好的识别不同运转状况下不同种类的故障,如齿根裂纹、分度圆裂纹、齿面磨损等,可用于对实际工程工作的齿轮系统进行故障诊断。

变电站故障预警巡检机器人自主运动规划

针对当前变电站巡检无人化的场景需求,结合变电站的内部环境特征、巡检机器人运动学与动力学模型,提出智能巡检机器人自主运动规划方法与故障诊断方法.为克服传统蒙特卡洛算法中机器人绑架和粒子数固定问题,提出自适应蒙特卡洛定位算法,对巡检机器人位置实时定位,并与故障阈值的异常温度检测与报警算法相结合.通过真实场景下的路径规划与多种电力器件温度监测实验,证明了提出的方法能有效规划最优巡检路径与温度巡检任务.

10 kV架空导线单相触树接地故障检测方法

针对单相触树接地故障(TSF)检出困难的问题,进行了TSF建模和检测方法研究。通过分析导线触树过程中的树木温度变化,构建了基于树木电阻率、高度、半径、电阻率-温度特性等实际物理参数的TSF过渡电阻工频时变模型。利用所建模型,分析得到不同10 kV系统发生TSF时的零序电压、电流随时间的变化规律。基于TSF零序电流缓慢单调上升的特征,提出了监测零序电流超过阈值的持续时间的TSF检测方法,并利用多周期测量数据提高测量可靠性。以数字仿真和10 kV TSF试验对模型和方法进行了验证。验证结果表明,所建模型能够准确地模拟不同尺寸树木TSF的过渡电阻随时间的缓变曲线,所提方法的TSF检测灵敏度可达几十千欧,能够大大提升TSF的检出率。

一种基于时序的状态监控及故障诊断系统

复杂系统在研发及运行过程中会产生大量的状态量及参数记录,为判定系统运行的健康状况,往往在运行结束后对其进行挖掘分析。在对数据分析的过程中,信号的时序变化成为复杂系统运行状态评估的重要参照之一,但是目前将时序分析作为独立分析模块进行状态监测的研究较少。在时序分析方面进行了改进,使用阈值判断结合时序分析的方法对复杂系统的监测点信号进行数据分析,根据分析结果使用专家系统进行基于案例的信号匹配及故障诊断,实现复杂系统基于时序的状态监测及故障诊断。提出的状态监测及故障诊断系统除了适用于对时序要求较高的复杂系统以外,对航天探测、新能源设备研发、医疗技术发展及海洋、大气、大地环境监测等领域都具有应用价值。

一种涡轮泵故障阈值检测算法

涡轮泵是火箭发动机的心脏,是火箭发动机中的高速旋转组件,也是故障率较高的部件之一。涡轮泵的可靠性在整个发动机的可靠性中占有重要地位。传统的故障检测有时会出现虚警或漏警的现象,而且主要用于试车后的状态分析与评估;在实时故障检测中存在很大的不足。涡轮泵发生故障的主要原因是由于振动,因此振动加速信号研究对涡轮泵的故障检测显得尤为重要。通过一种阈值检测算法对振动加速信号进行研究,并结合已有涡轮泵故障信息对该算法进行验证,验证了该算法的准确性、实时性等要求。

基于EEMD与小波阈值去噪的单相接地故障选线方法

矿井供电系统发生单相接地故障时,由于井下环境恶劣,采集到的信号含有大量噪声,极易发生错选、漏选等问题。为此,文章提出了一种基于EEMD与小波阈值去噪的单相接地故障选线方法。该方法首先对采集到的零序电流信号进行EEMD分解,提取分解得到的高频IMF1分量进行小波阈值去噪,对去噪后的IMF1分量进行Hilbert变换并提取瞬时幅值,根据能量占比最大原则判断故障线路。通过RTDS实时数字仿真系统搭建了35/6kV的矿井供电系统仿真模型并进行故障仿真验证,结果表明该方法在不同故障条件下均具有较好的选线准确率与可靠性。

时变转速下基于双阈值注意力生成对抗网络和小样本的转子-轴承系统故障诊断

可用故障数据的匮乏给时变转速下转子-轴承系统的端到端故障诊断带来严重挑战,生成对抗网络为解决小样本故障诊断问题提供新思路,但其仍存在梯度消失、全局关联特征学习能力较弱和训练效率较低等缺点。因此,提出一种双阈值注意力生成对抗网络,用于生成高质量的红外热成像图片,以解决时变转速下转子-轴承系统的小样本故障诊断难题。首先,结合Wasserstein距离和梯度惩罚设计新型对抗损失函数,避免训练过程中的梯度消失。其次,构建注意力嵌入的生成对抗网络以指导学习红外热成像图片的全局热力关联特征。最后,开发双阈值训练机制进一步提高生成样本质量和训练效率。将所提方法用于分析转子-轴承系统的实测红外热成像图片,结果表明,所提方法能辅助准确诊断时变转速及小样本下的不同故障模式,性能优于目前常用的生成对抗网络方法。

网络化切换控制系统故障检测与优化设计

研究存在未知短时延、丢包和系统不确定性的网络化切换控制系统故障检测与时域优化问题.首先基于观测器构建残差发生器,结合Lyapunov函数方法和平均驻留时间方法分析系统的稳定性,并以线性矩阵不等式(LMI)形式给出故障检测滤波器的求解方法;然后为了改善故障检测系统的性能,采用后置滤波器对残差信号进行时域优化,并利用奇偶空间方法给出其最优解;最后设计并推导出自适应阈值.仿真结果验证了所提出方法的有效性.