一种考虑电流过零的直线电机分段供电策略

为了解决长初级直线电机采用分段供电的驱动方式带来的电流波动、系统性能下降等缺点,以双边长初级直线感应电机为研究对象,提出了一种根据次级所在位置和电流过零点两个条件进行切换的新型分段供电策略,推导了考虑电流过零切换时分段供电暂态特性的直线电机方程,在Matlab/Simulink环境下建立了系统动态仿真模型,并在小型样机上进行了试验验证。仿真和试验结果表明:考虑电流过零切换的分段供电策略可显著减小电流的波动,满足系统性能和实际工程的需求。     

分段供电六相圆筒式直线感应电动机数学模型

为研究新型分段供电六相圆筒式直线感应电动机的运行规律,针对其不对称运行的特点,采用磁动势理论推导了气隙中与空间位置无关的脉振磁场的电感矩阵表达式,通过将其引入abc坐标系下对称的电机数学模型,从而构建描述六相圆筒式直线感应电机不对称的数学模型。在Simulink环境下,采用隐式梯形法构建该不对称模型的系统仿真模型。对样机进行仿真分析和实验验证,仿真结果与实验数据吻合良好,验证了模型的正确性。     

电磁发射用分段供电六相圆筒式直线感应电动机数学模型

为研究新型分段供电六相圆筒式直线感应电动机的运行规律,针对其不对称运行的特点,采用磁动势理论推导了气隙中与空间位置无关的脉振磁场的电感矩阵表达式,通过将其引入abc坐标系下对称的电机数学模型,从而构建了描述六相圆筒式直线感应电机不对称的数学模型。在Simulink环境下,采用隐式梯形法构建了该不对称模型的系统仿真模型。最后,对样机进行了仿真分析和实验验证,仿真结果与实验数据吻合良好,验证了模型的正确性。     

分段供电切换控制传感器的故障定位方法

针对分段供电直线电机切换控制传感器的失效问题,提出了一种快速故障定位方法。首先,基于一种典型的分段切换传感系统结构,利用图形给出了切换控制传感信号根据次级运动而变化的规律;然后,分析了位置误差和时间误差对诊断结果的影响,分类讨论了对诊断算法的容错性要求,并给出了基于位置信息的故障诊断与定位流程;最后,利用实验验证了该方法的正确性。     

基于自适应原理的传感器增益故障诊断方法

基于自适应原理提出一种传感器增益故障诊断方法。首先将传感器增益故障表示为传感器偏差故障,再将其表示为执行机构故障,利用自适应原理估计出传感器偏差故障幅度,最后用最小二乘法估计出增益故障幅度。分别对有、无系统噪声和模型误差的情况进行了讨论,最后给出仿真结果     

基于神经网络集成的传感器故障诊断研究

针对诊断传感器偏置故障及漂移故障的难点问题,提出了一种基于神经网络集成的传感器故障诊断方法。该方法将传感器输出看做时间序列,通过加噪声生成抖动数据,建立多组神经网络,以获得神经网络集成预测器输出。通过将预测器输出与传感器实际输出相比较获取残差序列,获得基于残差序列的传感器偏置故障和漂移故障的辨识策略,实现传感器故障在线诊断。应用结果表明该方法可以提高神经网络的运算精度,从而快速准确地检测和分离传感器故障,辨识传感器故障类型以及故障发生的时间。     

基于未知输入观测器的传感器故障诊断技术

采用基于模型的方法,根据基于观测器的故障诊断系统鲁棒性的特点,讨论了利用未知输入观测器方法减少系统不确定性因素影响的传感器故障诊断技术,并根据给定的系统设计出相应的鲁棒观测器。仿真结果表明,未知输入观测器对传感器的三种常见故障可以准确检测出来,对提高系统的鲁棒性十分有效。     

基于多级RBF神经网络集成的传感器故障诊断研究

针对诊断传感器偏置故障及漂移故障的难点问题,提出了一种基于多级RBF神经网络集成的传感器故障诊断方法。该方法充分利用控制系统闭环回路测控信息,建立多级神经网络集成观测器模型。将输出与传感器实际输出相比较获取残差序列,获得基于残差序列的传感器偏置故障和漂移故障的辨识策略,实现控制系统传感器故障在线诊断。将三容水箱液位控制系统作为仿真对象,仿真结果表明该方法不仅可以提高单一神经网络的运算精度,而且采用RBF神经网络集成方式还要优于其他集成方式,可以快速准确地检测和分离传感器故障,辨识传感器故障类型、故障大小以及故障发生的时间。     

飞行器交会对接中基于滤波方法的传感器故障诊断处理

针对两个空间飞行器交会对接过程中追踪飞行器上的各单个测量传感器,探讨了其基于滤波方法的动态过程故障诊断及相应的处理,并特别针对目标相对于传感器的最大机动指数较低的情况,分析了相应的故障诊断及处理方法。     

基于神经网络的整流罩空调系统传感器故障诊断

针对卫星整流罩空调系统中传感器故障问题,分析了其典型故障模式及影响因素,构建了传感器故障诊断系统模型,提出了利用空调监控系统采集的历史数据建立径向基神经网络估计器的传感器故障诊断方法。将估计器应用于空调系统表冷器控制单元,对传感器的偏置故障和精度下降故障进行了模拟故障仿真应用实验,实验结果表明了该故障诊断方法的有效性和正确性。     

一种轴承故障等级诊断改进方法

针对频谱分析不能确定轴承故障程度的缺点,提出 PCA（principle component analysis）与优化的 SVM （support vector machine）相结合的方法,研究轴承不同故障类型、同种故障类型不同故障等级的实验振动数据,同时对轴承振动信号的13个特征属性参数进行了主成分分析,确定了最优特征属性参数,并利用优化的SVM 对轴承故障进行诊断。实验结果表明：该方法确定了最优属性参数,减少了冗余信息,提高了诊断准确率,减少了时间消耗,不仅有效地诊断出了轴承的故障类别,而且实现了轴承的故障等级诊断,使诊断更加精细化,为工程实际中轴承的健康管理提供了有益参考。     

核动力装置控制系统神经网络故障诊断

研究了如何将先进的人工神经网络的方法应用到核动力控制系统故障诊断中,并对这种方法的原理、优缺点、可行性等进行了分析,提出了针对核动力装置控制系统的设计方案.     

基于瞬时转速的内燃机故障诊断方法

主要介绍基于瞬时转速的内燃机故障诊断方法的机理和应用 .对这种方法的几个关键技术进行了较详细的分析讨论 ,总结了研究的现状 ,展望了发展趋势 .     

大型卫星地面站故障诊断的增强分层有向图方法

为了解决传统分层有向图模型在卫星地面站故障诊断面临的问题,提出了基于增强分层有向图模型的故障诊断方法。在建模过程中,考虑到卫星地面站故障征兆多、建模复杂,依据各设备工作状态的故障传播方式合并同类节点,以减小模型规模;同时,在模型中加入节点有效性使能函数,克服传统分层有向图模型中设备主备切换导致系统结构发生改变时需要重新建模的问题。在故障诊断推理过程中,采用反向回溯和正向推理相结合的方法减小故障源搜索空间,并基于各节点被搜索次数给出故障概率,提高诊断效率。以北斗卫星无线电测定业务地面站为例对单故障和多故障报警场景下的故障诊断方法进行了验证。结果表明,基于增强分层有向图模型的故障诊断方法可以提高故障诊断的准确率和全面性。     

电机故障诊断中的信息融合利用问题研究

对电机故障诊断中的可用信息进行了分类,并针对单一诊断技术对信息利用不足的问题提出利用信息融合的理论,指出了基于信息融合的电机故障诊断技术应解决的问题;给出了基于信息融合的电机故障诊断的基本框架;最后概述了诊断中信息融合利用的方法。结果表明,充分利用电机运行中的各种信息,采用基于信息融合技术的故障诊断方法可以提高故障诊断的准确性和可靠性。     

神经网络在随动系统测试中的应用研究

针对神经网络在故障测试中因训练样本集大而导致的诊断速度慢和性能下降等不足,提出区域法则,即将全系统化解为若干个子模块并用神经网络去分别匹配,以此达到加快诊断速度和提高诊断能力的目的,同时给出了典型训练样本的建立思路和网络结构的学习算法.实验表明,该方法在火炮随动系统测试中体现出了较好的诊断效果,具有一定的工程应用价值.     

船舶动力装置仪表与控制系统的故障诊断系统研究

简述了故障诊断的原理、推理模型及诊断过程.针对船舶仪表与控制系统工作过程中的故障,研究了船舶动力装置仪表与控制系统的故障诊断系统,并给出了诊断实例.     

故障诊断和容错技术在控制系统中的应用研究

介绍了控制系统的故障诊断和容错控制的基本概念和任务 ,评述了故障诊断和容错控制技术所用的各种方法 ,并对故障诊断和容错控制技术在核动力装置控制系统中应用的可行性进行了探讨 .     

ANN-FRIFS在多传感器信息融合故障诊断中的应用

对于多传感器故障诊断系统,必须根据环境的变化和传感器的状态等合理地运用各传感器的信息。文中设计了一种基于经验规则和模糊推理功能的ANFIS置信度判别器,此判别器能自适应地对各传感器数据综合判别,得到它们相应的故障置信度,进而对多传感器的信息进行融合,提高了诊断的准确度。     

脉冲功率电源故障诊断方法研究

脉冲功率电源是电磁发射系统中最容易发生故障的薄弱环节,脉冲功率电源故障会使整个系统性能下降。针对脉冲功率电源故障,提出基于多层小波分析提取故障信息的模式搜索支持向量机故障诊断方法。通过建立脉冲功率电源的软故障模型,进行仿真分析获得电流故障数据样本,对故障样本进行离散小波分解,获得指定层细节信息的小波系数作为故障特征量;对故障特征量进行主成分分析,将小波系数进行降维,以便有效地进行故障诊断。通过实验,将所提方法故障诊断结果与其他三种故障诊断结果进行比较,验证了所提方法的有效性。