基于多尺度主元分析法的动态交通数据故障诊断与修复

针对动态交通数据的故障问题,提出了一种改进的多尺度主元分析(MSPCA)方法及数据修复模型。利用小波包多尺度分解将每个变量一次分解成逼近系数和多个尺度的细节系数,并在各个尺度矩阵建立相应的主元分析模型。以模型统计量控制限为阈值,对小波系数重构得到综合主元分析模型,并将故障数据分离出来。利用数据修复模型以及根据时间相关性和空间相关性计算出各组数据的相关系数,并估算出故障数据的真实值。最后给出了各种仿真结果。     

复杂生产过程的小故障检测与分类方法

为监测复杂生产过程的状态,根据多元统计过程控制方法和支持向量机理论,将累积和控制图原理扩展为多变量的形式对过程数据进行预处理,并通过主元分析方法提取复杂生产过程的关键信息,得到有效的小故障数据,进而构建计算正常数据的统计量阀值及故障数据的Hotelling T平方统计值（T2）和平方预测误差值,实现了复杂生产过程的小故障模式检测,并采用支持向量机多分类方法将检测到的故障进行了分类.沥青混合料生产过程的仿真研究表明:在集料均值发生小波动、周期性上升和下降3种小故障模式下,故障检测识别率均达到95%,与主元分析方法相比平均提高了75%;分类准确率达到92.5%,与BP神经网络方法相比提高了19.3%.      

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故障检测与隔离是保证组合导航系统容错性能的重要措施。本文针对车辆导航系统的可靠及安全性需求,分析了组合导航系统的传感器故障特性,建立了包含三个数据通路的车辆组合导航系统容错设计结构,提出了一种基于主成分分析的故障检测与隔离算法。该算法利用数据的相关关系,采用正常条件下的导航历史数据建立统计PCA模型,通过一定的统计量控制限检验新的导航数据样本相对于模型的背离程度实现故障检测,并根据不同数据通路的故障检测结果动态调整导航子系统的有效性因数,从而隔离故障造成的影响。仿真结果表明,该算法实现简单,能够有效实现对组合导航系统故障的检测与隔离。     

机车柴油机变工况工作过程数学模拟计算研究

本文针对内燃机车实际运行的特点,建立了机车柴油机变工况工作过程的数学模型,编制了模拟计算源程序。该模型可模拟计算机车柴油机的负荷特性、速度特性和牵引特性。作者运用该模型进行了16240ZB柴油机配三种不同型号增压器的模拟计算,计算结果与实测值都相当吻合,从而为设计和改进机车柴油机、予测和分析机车柴油机变工况性能以及柴油机与增压器配套提供了方便。     

测点级声学故障检测中的报警频次建模方法研究

文中围绕测点级声学故障检测方法开展研究,根据区间估计原理建立频带能量超标检测流程,针对随机报警事件干扰提出基于报警事件频次建模的二级阈值检测法,并利用实测数据进行了算法验证.数据分析显示,该方法能够有效检测正常工况下的随机报警事件干扰,降低测点级声学故障检测的虚警率.     

基于SVM和小波边缘检测的车型图像识别

在基于小波边缘检测和SMO算法的基础上进行车型图像识别,首先将待识别目标进行二维小波分解,获取不同尺度下的小波系数,然后对其进行主元分析,得到的主元作为支持向量机的特征量输入.实验结果表明,该方法具有良好的分类性能.     

基于小波-主成分分析的离心泵故障诊断方法

提出了一种基于小波-主成分分析的故障检测方法,给出了该方法进行离心泵故障诊断的步骤.以离心泵出口压力脉动信号作为分析对象,利用改进小波算法构建其特征集;以泵的正常状态下测试数据为样本数据,经过主成分分析,对其特征集维数进行了约简,建立了特征提取模型.通过计算的距离测度的方法,实现了离心泵的故障识别.该方法改进了传统的故障智能识别方法大样本和阈值设定困难的局限性,实验验证了其有效性.     

基于多传感器的轨道区段占用解决方案

针对轨道电路分路不良的问题,提出一种基于多传感器的轨道区段占用解决方案.该方案利用红外对射、接近开关和测距3种传感器不同的安装方法来实现数据采集,基于D-S证据理论建立了轨道占用检测模型,并通过Petri网的轨道占用检测模型实现列车计轴,在上位机实现对轨道占用情况的判断,以此对铁路行车控制提供有效依据.分析表明,本文设计的轨道电路占用解决方案的危险侧失效概率达到10-7,MTBF(平均故障间隔时间)达到105 h,满足铁路应用的可靠性和安全性需求;与传统轨道电路相比,解决轨道区段占用问题的正确率提高了20%.      

基于滑模MRAS的无直流母线电压传感器PMSM模型预测电流控制

为了提升三相永磁同步电机(PMSM)控制系统的性能,针对PMSM控制系统中直流母线电压传感器故障的问题,基于自适应技术与滑模变结构理论,提出了一种无直流母线电压传感器的PMSM模型预测电流控制(MPCC)策略.采用自适应技术与滑模变结构方法相结合构造直流母线电压滑模变结构模型参考自适应(MRAS)观测器,以实现对直流母线电压值的准确实时估计;利用模型预测电流控制策略,以达到减小电流和转矩脉动的目的.用滑模控制技术,在滑模面中引入速度误差积分项,并同时采用非线性指数函数和指数趋近律,设计转速控制器,以提高系统鲁棒性.仿真结果表明:所设计基于滑模MRAS观测器的无直流母线电压传感器MPCC控制策略不仅能够快速准确的估计直流母线电压值,而且能够保证PMSM系统在直流母线电压传感器故障时稳定运行,进一步提高了系统的可靠性.     

基于残差卷积网络的浮置板轨道钢弹簧损伤检测

针对传统故障诊断方法难以有效检测浮置板轨道钢弹簧损伤这一挑战性问题，提出了一种基于一维残差卷积网络的损伤检测方法；建立了车辆-浮置板轨道耦合动力学模型，得到了多种工况下列车通过导致的浮置板振动响应数据集；利用残差卷积网络对不同损伤情形下的振动响应进行特征提取和数据分类，实现了对损伤钢弹簧的准确定位；研究了残差卷积网络在不同传感器布置方案上的检测性能，分析了损伤钢弹簧和传感器之间的复杂位置关系对检测性能的影响规律，优化并确定了经济可靠的传感器布置方案。研究结果表明:传感器的位置越靠近浮置板中部，残差卷积网络对不同损伤情形下的数据分类准确性和鲁棒性越好；传感器的布置数量增多，损伤检测方法的性能也随之改善，但传感器过多地集中于浮置板中部并不会带来显著的性能提升；在浮置板中部的钢弹簧损伤比在浮置板端部的钢弹簧损伤更难识别；损伤检测方法在全覆盖式布置方案下达到了99.11%的分类准确率，对复杂多变的检测情景具有良好适应性，而优化后双传感器布置方案和三传感器布置方案的分类准确率分别达到了98.23%和98.96%，优化后传感器布置方案具有良好的检测性能，同时也保持了损伤检测方法对复杂情景的适应性。      

料位传感器在沥青混凝土摊铺机中的应用

料位传感器是供料电控系统和自动找平电控系统中必不可少的检测元件。基于料位传感器的基本用途和沥青混凝土摊铺机的作用与组成,对料位传感器在沥青混合料摊铺机供料电控系统中的应用,以及故障传感器的诊断、检测与调整进行详细介绍,有助于料位传感器在沥青混凝土摊铺机中的推广应用。     

Fault diagnosis for wind turbine based on improved extreme learning machine

A fault diagnosis method based on improved extreme learning machine (IELM) is proposed to solve the weakness (weak generalization ability, low diagnostic rate) of traditional fault diagnosis with feedforward neural network algorithm. This method fuses signal feature vectors, extracts six parameters as the principal component analysis (PCA) variables, and calculates correlation coefficient matrix among the variables. The weight values of control parameters in the extreme learning model are dynamically adjusted according to the test samples’ constantly changing. Consequently, the weight fixed drawback in the original model can be remedied. A fault simulation experiment platform for wind turbine drive system is built, eight kinds of fault modes are diagnosed by the improved extreme learning model, and the result is compared with that of other machine learning methods. The experiment indicates that the method can enhance the accuracy and generalization ability of diagnosis, and increase the computing speed. It is convenient for engineering application.     

Fault Detection Observer Design for LSFDJ： A Factorization Approach

Based on a new special co-inner-outer factorization, a factorization approach for design fault detection observer for LSFDJ was proposed. It is a simple state-space method and can deal with time varying LSFDJ with sensor noise and sensor faults. The performance of the fault detection observer is optimized in an H∞ setting,where the ratio between the gains from disturbance and fault to residual respectively is minimized. The design parameters of the detection observer were given in terms of the solution to the Riccati differential equation with jumps.     

高职教师课堂教学质量的评价方法研究

根据高职院校的课堂教学特点,首先构建了具有高职特色的教学质量评价指标体系;然后,利用主成分分析法对评教数据进行数学处理,求得各主成分和综合因子的得分,并对教师的教学质量与师德师表进行量化评价;最后,利用第一、第二主成分的得分聚类图,实现了对教学质量的定性评判。结果表明,主成分分析法提高了教学质量评价的科学性和合理性。     

一种基于支持向量机的轴承表面缺陷检测方法

提出了一种基于支持支持向量机和主成分分析的轴承表面缺陷检测算法,该算法把轴承中的非缺陷区域和缺陷区域分别看作两种不同的纹理模式,先利用主成分分析法(PCA)对图像进行降维处理,然后用支持向量机方法对降维后的样本采样学习,然后进行分类判断.实验结果表明,该算法能够较好地实现轴承缺陷的检测分类,有一定的实用价值.     

基于收敛趋势变分模式分解的齿轮箱故障诊断方法

从中心频率的角度出发,深入分析变分模式分解算法中不同初始中心频率的分解特性;利用分解特性对变分模式分解中使用的初始中心频率进行合理更新,在没有先验知识的情况下自适应分解信号的整个分析频带;根据峭度准则,从分解的子信号中选取包含故障信息最丰富的故障分量;对选出的最佳故障分量进行平衡参数优化和稀疏编码收缩处理,并进行包络分...     

氧传感器波形分析法在电控发动机故障诊断中的应用

文章就如何将氧传感器的波形分析运用于发动机的故障诊断进行探讨分析,确定氧传感器自身状态正常的方法,指出了电控发动机正常工作时氧传感器的波形要求,归纳了杂波的类型。在此基础上,对几种故障下氧传感器的波形进行了分析,为汽车发电机的维护提供了具有较强参考意义的故障诊断手段。     

基于S注入法的自闭贯通线路故障定位系统

将S注入法和无线传输节点相结合，利用传感器网络的自组网功能以及高容错性构建了无线节点通信网络．提出了采用传感器网络技术的铁路自闭贯通线故障定位系统．该系统由信号注入装置、无线节点、开关站无线处理单元和智能故障信息处理系统构成．通过无线节点检测注入信号．智能故障信息处理系统接收无线节点传来的检测结果，并判断故障位置．注入信号的电源为恒流源，频率范围为220～320Hz．设计了并列方式和交错方式两种检测节点的布置方案．这两种方式均能满足信息传输可靠性的要求，但并列方式的系统可靠性比交错方式提高了2倍．该系统定位精度可根据需要调整．