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151.
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。  相似文献   
152.
为提高强背景噪声下频谱分析的特征提取能力,突出所关心的特征谱线,在非线性变换方法的基础上,提出了广义非线性变换方法。对比分析结果表明:广义非线性变换方法将固定的放大阈值改为可变值,提高了该方法实际应用的灵活性和适用性,易于获得最佳的特征谱线增强效果。  相似文献   
153.
<正>今年,江麓集团对塔机智能化监控管理系统进行了升级研究,其中塔机智能化监控管理平台的升级是系统升级研究中的重要组成部分。近日,塔机智能化监控管理平台的升级工作已经全部完成,经试验证明,平台升级取得圆满成功。塔机智能化监控管理平台包含塔机性能参数、工作参数、生产信息、销售信息、售后服务信息、用户信息等多种与塔机有关的详细信息。升级后的塔机智能化监控管理平台包括系统登陆、塔机管理、塔机监控、生产管理、销售管理、售后管理、用户管理和系统配置等多个功能模块。江麓集团为此次塔机升级注入了核心关键技术,能更好  相似文献   
154.
针对经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)方法处理轴承振动信号时存在的缺点,指出极值点的选择是产生模态混叠现象的原因。分析了集成经验模态分解(ensemble empirical mode decomposi-tion,EEMD)方法抑制模态混叠现象的原理,讨论了加入高斯白噪声的次数和大小对 EEMD 方法分解结果的影响,并通过仿真和实测信号对 EMD 和 EEMD 方法的性能进行了比较测试。结果表明:EEMD 方法不仅能够有效地抑制模态混叠现象,而且能更好地反映出轴承振动信号中的故障信息。同时,对通过 EEMD 方法得到的重构信号进行平方包络分析,结果证明:该方法能够有效地提取出滚动轴承的故障特征。  相似文献   
155.
测试序列优化设计是故障诊断中的重要组成部分,最优测试序列能提高故障诊断的效率,常见的故障诊断系统均基于二值属性,而多值属性系统的测试优化问题研究的较少。针对多值属性系统测试序列优化问题的特点,提出了一种改进蚁群算法,结合二值属性系统和多值属性系统的关系,设计了适应于多值属性优化的状态转移规则和信息素更新机制。针对在等测试费用和故障先验概率的情况下不能寻优的问题,制定了对应的优化标准,符合实际的测试需求。通过对比试验,证明了其能解决电子系统多值属性系统的序列优化问题,扩展了多值属性电子系统的测试优化策略。  相似文献   
156.
针对小型无人机机动性强,故障多且难以实时检测的特点,提出了将最小二乘支持向量机(LS_SVM)与主元分析法(PCA)相结合对小型无人机传感器进行故障检测与分离。最小二乘支持向量机用于建立预测模型并生成残差,实时检测传感器故障;利用主元分析法将故障信号分离,进行故障诊断。仿真结果表明,最小二乘支持向量机与主元分析法相结合对无人机传感器具有良好的故障诊断效果。  相似文献   
157.
提出一种利用巨磁阻传感器进行齿轮精细检测的方法,介绍该方法的检测原理和系统组成,从可分辨最小磁场、时间响应和温度特性3个方面分析应用巨磁阻传感器的可行性和有效性,并通过实例测量实现对齿轮的磨损、点蚀等故障的有效检测与诊断.  相似文献   
158.
装备故障诊断是保证系统可靠性,提高维修效率和作战效能的关键因素,针对火炮系统故障诊断的技术特点,以专家系统诊断的基本理论和专家系统方法为基础,设计了一个集监测诊断、在线检测诊断、脱机咨询诊断三种功能为一体的某型火炮故障诊断专家系统。对推动火炮系统故障诊断理论的研究、扩大火炮系统故障诊断系统的应用具有一定的促进和参考作用。  相似文献   
159.
分析了局部均值分解的模态混叠问题,仿真验证了总体局部均值分解对模式混叠的抑制能力,并指出总体局部均值分解方法存在的不足,提出了在该方法中加入高斯白噪声的准则和进行后处理的改进方法.提出了基于改进的总体局部均值分解的滚动轴承故障诊断方法,并将该方法应用于某坦克变速箱滚动轴承滚动体点蚀故障诊断中,结果表明:该方法能成功地提取出轴承滚动体的故障特征频率.  相似文献   
160.
EMD降噪与小波变换在轴承故障诊断中的应用   总被引:3,自引:0,他引:3  
在轴承故障诊断中,为降低噪声对小波变换的干扰,提出了先用经验模态分解、再用小波变换对信号进行分析的综合处理法.在用经验模态分解方法的自适应性对信号进行分解的基础上,选用峭度值优选贡献率高的固有模态函数重构信号,计算其自相关函数,然后进行小波变换,得到分解后细节信号的级联谱,对效果最好的分量进行Hilbert解调.该方法解决了噪声对弱故障信号干扰导致诊断效果不明显的问题,提高了小波变换的故障识别率和效率.轴承滚动体点蚀故障试验结果表明:该方法能有效提取轴承滚动体故障特征,与传统包络解调相比具有更好的效果.  相似文献   
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