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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。 相似文献
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针对现代储运过程典型的管道堵塞故障,分析了其对过程监控参数的影响;采用基于主成分分析的故障检测方法,构建了故障检测流程和检测模型;以储运过程典型仿真系统为研究对象,建立了主成分模型;通过模拟不同程度的管道堵塞故障,进行了管道堵塞故障检测的仿真应用研究,获得了管道堵塞故障统计量控制图.实验结果表明了基于主成分分析的故障检测方法的有效性和正确性. 相似文献
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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。 相似文献
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