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ARX过程突发性故障的检测与辨识北大核心CSCDCSTPCD
作者：胡峰黄刘生孙国基
发表期刊：信息与控制 2002年3期
关键词：ARX过程故障辨识容错估计故障检测
摘要：在分析突发性故障对带外生变量自回归过程(ARX)影响的基础上,本文建立了脉冲型故障检测与故障幅度辨识算法,提出了采用脉冲型故障的检测与辨识方法处理阶跃型故障的技术途径,并通过仿真计算验证了本文方法的有效性.
基于特征样本核主元分析的TE过程快速故障辨识方法北大核心CSCDCSTPCD
作者：薄翠梅张湜张广明王执铨
发表期刊：化工学报 2008年7期
关键词：核主元分析故障辨识梯度算法特征样本提取TE过程
摘要：核主元分析(KPCA)在非线性系统的故障检测方面明显优于普通的PCA方法,但存在无法进行故障辨识以及在故障诊断过程常常出现核矩阵K计算困难等难题.针对上述问题,提出了一种基于特征样本核主元分析方法(FS-KPCA)非线性故障辨识方法.首先采用特征样本(FS)提取方法有效解决核矩阵K的计算量问题.然后利用计算核函数的偏导方法求取KPCA监控中每个原始变量对统计量T2和SPE的贡献率,利用每个变量对监控统计量贡献程度的不同,可以辨识出故障…查看全部>>
分形理论在中压电网故障辨识中的应用北大核心CSCDCSTPCD
作者：杨晓辉蔡旭
发表期刊：电力系统自动化 2006年4期
关键词：铁磁谐振串联谐振接地故障分形变换分形维数故障辨识标准正态分布函数
摘要：通过对中压电网常见的几种故障(铁磁谐振、消弧线圈串联谐振以及单相接地)发生后各馈线零序电流暂态过程的特点进行分析,得出"不同故障情况下电网暂态过程中出线零序电流具有不同分形特征"的结论.基于这一结论,提出了具有学习功能的故障概率函数测度法来实现故障的分类辨识.通过ATP仿真,对一电压等级为10 kV的配电网模型进行验证计算,结果表明该算法的正确性和可靠性,并且可在现有故障选线的硬件平台上实现.
博士学位论文摘要柴油机高压油管压力波数字信号的采集、处理和仿真及故障辨识的研究北大核心CSCD
作者：林荣文董锡明
发表期刊：中国铁道科学 2001年2期
关键词：柴油机燃油喷射系统高压油管压力波数字仿真人工神经网络故障辨识
摘要：作为铁路运输的主要动力装置,内燃机车柴油机在不断向高功率、低油耗、低排放等方向发展的同时,其运行可靠性和维护修理问题也日益受到关注.
基于KPCA-PNN的复杂工业过程集成故障辨识方法北大核心CSCDCSTPCD
作者：薄翠梅王执铨张广明
发表期刊：信息与控制 2009年1期
关键词：故障辨识关联故障特征提取核主元分析(KPCA)概率神经网络(PNN)
摘要：针对核主元分析方法在复杂工业在线监控过程中易出现的核矩阵K难以计算和初始故障源难以辨识的问题,提出一种基于核主元分析和概率神经网络的集成故障辨识方法.首先通过特征样本提取方法预处理工业数据集,然后采用核函数主元分析的Hotelling统计量T2和SPE方法检测故障,采用核函数梯度算法定义了两个新的统计量Gr2和CSPE,计算了每个监控变量对统计量r2和SPE的贡献程度,并提取了故障特征.最后,利用概率神经网络技术进一步从关联故障…查看全部>>
多切面分类改进独立成份与支持向量机集成故障诊断方法北大核心CSCDCSTPCD
作者：薄翠梅柏杨进杨海荣张广明
发表期刊：控制理论与应用 2012年2期
关键词：多切面分类独立成分分析支持向量机故障辨识执行器基准平台
摘要：本文采用多切面分类方法改进独立成份（ICA）与支持向量机（SVM）集成诊断方法．在高维独立成份特征空间中采用多切面分类方法在不同切面上分别建立sVM故障分类模型．对不同切面的分类情况进行故障识别，改善ICA-SVM集成故障诊断性能．将ICA-MSVM集成故障诊断方法对动态执行器基准平（DAMADICS）的19种阀门故障模式进行仿真验证，结果表明改进的ICA-MSVM方法有效地提高了故障诊断精度．
生产过程故障诊断方法研究现状及展望北大核心CSCD
作者：邓晓刚田学民
发表期刊：石油大学学报（自然科学版） 2005年6期
关键词：故障诊断故障辨识故障预报数据分析方法
摘要：回顾了过程故障诊断技术的研究历史,对已形成的故障诊断方法分三类进行了总结,特别对近年来形成的基于数据分析的方法进行了分析,最后指出了过程故障诊断技术现存的问题,同时指明了故障的预报方法、辨识方法、诊断系统的鲁棒性和非线性研究以及大型、实用故障系统的构建将是该领域研究中近期的发展方向.
基于RCMAC的水下机器人容错控制方法研究北大核心CSCDCSTPCD
作者：袁芳叶银忠朱大奇
发表期刊：华中科技大学学报（自然科学版） 2009年z1期
关键词：水下机器人故障辨识神经网络递归小脑神经网络主动容错控制
摘要：针对复杂海洋环境中水下机器人的可靠性问题,提出了一种水下机器人的主动容错控制方法.在分析六自由度水下机器人受力的基础上建立了水下机器人简化动力学模型;利用快速学习的递归小脑神经网络(RCMAC)学习辨识机器人中出现的时变故障,并根据故障辨识结果重新配置控制律,使无人水下机器人在故障情况下仍然可以完成预定任务.仿真实验证明了该容错方法的有效性.
通信和电网联合仿真的配电网局部异常因子故障辨识算法北大核心CSCDCSTPCD
作者：张志鹏李勇曹一家施星宇胡伟赵庆周
发表期刊：电力系统自动化 2016年17期
关键词：智能配电网信息物理系统多维尺度分析局部异常因子检测故障辨识
摘要：信息系统传输故障、恶意攻击和物理系统故障都将威胁智能配电网的正常运行.现有研究未充分考虑信息系统与配电网融合造成的差异,特别是缺乏对信息系统故障与配电网物理故障进行统一辨识的方法.文中利用MATLAB和OPNET建立交互作用分析模型,对发生于信息物理系统中的故障进行定量分析;进而,提出基于多维尺度分析(multi-dimensional scaling,MDS)和局部异常因子(local outlier factor,LOF)的配电网…查看全部>>
基于拟序阻抗的海上双馈电机定子绕组匝间短路早期故障辨识北大核心CSCDCSTPCD
作者：魏书荣张路符杨黄玲玲王健
发表期刊：中国电机工程学报 2017年1期
关键词：海上风电双馈电机匝间短路拟序阻抗故障辨识
摘要：海上风电机组运行环境恶劣,早期故障信号微弱可能导致故障迅速恶化、引起修护困难,该文提出以拟序阻抗为故障特征量的海上双馈电机定子绕组匝间短路早期故障的辨识方法.首先构建精确、通用的双馈电机(doubly-fed induction generator,DFIG)定子绕组匝间短路故障模型,推导演绎故障状态下各序分量的表达式;然后计及工程上各种非理想运行工况的影响,得到由于故障引起的拟序阻抗表达式.仿真和实验分析结果表明,拟序阻抗对双馈电机…查看全部>>

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