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 .     

计盒维数在齿轮箱故障诊断中的应用

以齿轮箱为研究对象 ,给出了时间序列计盒维数的计算方法 ,探索利用分形理论进行旋转机械故障诊断的方法。实验数据处理结果表明 ,该方法简单易行 ,效果良好。     

基于多重分形广义维数的机械故障诊断方法

提出利用多重分形广义维数来描述信号特征 ,并以振动信号广义维数、广义维数谱图、敏感维数为特征向量的模式空间样本库为基础 ,给出了通过维数相关系数等判别条件进行识别的机械故障多重分形广义维数诊断方法。应用于圆盘类裂纹故障的诊断 ,取得了令人满意的结果。     

液压伺服系统优化设计方法研究

对液压伺服系统的优化设计方法进行了深入探讨,提出了功能设计把握整体、性能指标统筹兼顾、多方案比较综合寻优的设计方法。     

设备故障智能诊断方法浅析

介绍了设备故障智能诊断中以数理逻辑,专家系统、人工神经元网络、优化理论等为基础的相关方法和基本理论,阐述了它们在故障诊断中的应用步骤,并在此基础上分析了它们各自的优点和局限性,进一步提出了分层次的混合智能诊断方法的概念。     

基于机械故障诊断的算法及小波基选择研究

针对小波分析在机械故障诊断应用中的快速算法和小波基选择存在的问题,对常用的正交、半正交、双正交小波提取信号特征的能力进行了分析比较,研究表明半正交B样条小波因具有线性相位和采用较长的分解序列而具有较好的频率局部化特性和较小的变换误差,具有比较好的综合性能。推导了正交小波包的图形显示算法,利用该算法解决了小波变换快速算法中存在的数据长度随分解层数成倍减小的问题。研究结果为机械故障诊断中选择小波基进行信号处理提供了依据和途径。     

基于神经网络技术和小波分析的发动机 气缸气密性能检测研究

提出了一种基于小波分析和神经网络技术检测发动机气缸气密性能的新方法。对电涡流位移传感器拾取的飞轮位移信号直接进行时域采样 ,通过处理和小波分析 ,获得反映发动机启动瞬时转速尺度参数 ,BP神经网络以此作为输入向量 ,从而有效地检测发动机气缸气密性能。     

基于知识的雷达装备故障诊断方法

根据雷达的特点 ,将装备的深层原理知识引入到诊断中来 ,提出了一种面向对象的基于信号传输通道搜索的层次诊断模型和基于框架的层次分布式知识组织形式。具体分析了建立模型和组织知识的方法 ,给出了诊断推理策略和控制策略 ,并通过对某雷达装备的故障诊断 ,验证了其正确性。     

基于信息神经网络的内燃机故障诊断方法

在统计概率基础上建立了信息神经网络 ,探讨了利用该网络诊断内燃机故障的方法 ;并在 1 2 1 50L内燃机上进行了模拟故障的诊断试验。试验结果表明 ,该方法是可行的。     

基于声测法的齿轮箱齿轮故障诊断研究

分析了齿轮箱故障机理及其与噪声信号的内在联系 ,利用声检测原理对齿轮箱工作状态进行了监测实验 ,分析处理了系统正常和故障工况下的声学及振动信号 ,并通过倒频谱分析方法进行特征参量提取 ,成功地判断出了齿面磨损故障。