基于RBF神经网络的传感器故障诊断研究

提出一种基于RBF神经网络的多传感器故障在线诊断方法。同时对该方法在摆式列车加速度传感器故障诊断中的应用进行了仿真研究。仿真结果表明此方法是有效的，不仅消除了零偏对故障诊断的影响，而且提高了故障检测率及可靠性。     

牵引电动机故障诊断技术浅析

牵引电动机故障诊断技术浅析向塘机务段（向塘３３０２０１）黄崇淼牵引电动机作为电力机车的重要部件，它的可靠性直接关系到行车安全。在机车运用、段修过程中，牵引电动机的关键部位往往难于直接进行检测。因此，若需早期诊断出电机故障，就必须从电机的相关特性进行分...     

基于单片机的霍尔传感器测试系统

介绍用单片机实现霍尔传感器检测的测试系统，并详细地分析了该系统的结构，硬件组成及系统功能。最后阐述了该系统程序编译过程中及现场调试过程中遇见的问题及其解决办法。     

基于移动代理技术的列车故障诊断

车辆的故障诊断是保证城市轨道交通安全运营的重要措施。介绍目前常见的离线诊断模式和在线诊断模式,比较了它们的特点,并指出其存在的缺陷。研究了基于移动代理技术的列车故障诊断模式,分析了移动代理技术在城市轨道交通列车故障诊断应用中的适应性,以及与现有的故障诊断方式相比所具有的优点。提出了基于移动代理技术的列车故障诊断机制,构建了基于移动代理技术的列车故障诊断参考模型。     

基于故障树的电力机车故障诊断专家系统

分析了我国电力机车故障诊断技术的现状和发展前景,介绍了电力机车故障诊断专家系统的设计思想和实现方法,重点解释了利用故障树进行知识获取的过程和方法,并对系统深入研究进行了铺垫。     

机车轴承故障诊断中的多智能传感器技术应用分析

故障诊断技术是保证铁路设备安全运行的一项重要技术.分析传统机车轴承故障诊断方法中存在的不确定性,利用多智能传感器技术进行机车轴承故障诊断,建立融合诊断系统.该系统采用决策级融合方法来处理由于单个参数带来的诊断的不确定性.实验表明,这种方法能够有效解决基于单个参数诊断系统中带来的不确定性问题.因而它具有很强的理论意义和应用价值.     

基于神经网络的机车速度传感器故障诊断方法研究

建立了RBF神经网络预测器模型,将其应用到机车双速度传感器的故障诊断中,并提出了诊断决策方法。利用MATLAB实现了RBF神经网络预测器的仿真,并模拟了机车速度传感器输出的3种故障模式进行了故障诊断辨识。仿真结果表明文中提出的方法能够准确地进行速度传感器在线故障诊断,为机车速度传感器故障诊断提供了新的思路。     

机车故障诊断中征兆隶属度函数的研究

研究了应用模糊神经网络进行机车故障诊断时一种征兆隶属度向量提取的方法。结合机车运行的特点,分析机车控制的规律和特性,提出了切实可行的隶属度函数确定方法,解决了模糊神经网络在机车故障诊断中应用的一个瓶颈。     

基于故障分类的机车故障诊断方法

针对机车故障定位困难的问题,提出将机车故障分为独立变量、伴随性及真值表型故障的分类诊断方法。根据业务知识及聚类算法对故障进行分类,依据历史数据及业务知识查找故障特征变量及其逻辑关系并建立故障关系表,最后建立故障模型,读取实时故障特征变量状态,定位异常变量。应用结果表明:将故障分类后,通过查找异常变量的方法可缩小故障范围,提高故障定位效率。     

基于小波分析的齿轮箱故障诊断

通过对齿轮箱噪声机理进行研究,建立了相应的数学模型,提出了一种基于小波变换的故障诊断方法.其基本思想是:首先利用小波变换的多分辨率特性,滤除信号的随机噪声,并将提纯后的信号分解到不同的频区;通过对各频区信号进行比较与分析,选取能量集中、包含了调制成分的部分进行复小波变换,利用多尺度小波包络谱获得信号的包络信息;最后,结合傅里叶频谱,确定齿轮箱的故障原因.研究结果表明:该方法能有效识别出齿轮箱系统中轴和齿轮的缺陷,并能锁定故障发生位置、衡量故障程度.     

基于观测器的列车网络控制

列车网络控制是列车安全行驶的保障。提出一种新的基于观测器的列车网络控制方法,同时考虑测量通道和控制通道的网络诱导延时的影响,利用增广状态向量法构建基于观测器的列车网络控制系统模型;在考虑网络诱导延时与其时滞上界关系基础上,构造Lyapunov泛函,导出使扩展闭环系统渐近稳定的时滞相关LMI充分条件;给出求解控制器和观测器增益矩阵的方法.最后,通过数值仿真算例验证了该方法的有效性和可行性。     

基于粗糙集的机车牵引变流器故障诊断方法

利用粗糙集对故障特征数据库中的数据进行处理和约简,过滤冗余属性,提取出有效的故障模式规则.依据这些规则,对新加入数据进行判别并归类,识别出故障的类型,依此找到故障的原因并排除故障,从而使机车实现“状态修”成为可能.从实验结果可知,基于粗糙集的故障诊断方法非常有效,可以很大程度减少数据处理的工作量.     

基于EWT-MCKD的机车轮对轴承故障诊断

针对机车轮对轴承在实际运行过程中故障特征难以提取的问题,提出经验小波变换(Empirical Wavelet Transform,EWT)和最大相关峭度解卷积(Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution,MCKD)相结合的滚动轴承故障特征提取方法.对原始信号进行傅里叶变换得到Fourier频谱图,根据频谱中的极大值将Fourier频谱图进行分段得到若干模态分量,以无量纲的裕度指标作为评价指标,再采用最大相关峭度解卷积对裕度因子最大的模态分量进行降噪处理.通过分析其包络谱中的频率成分来实现故障诊断.研究结果表明:所提方法对不同故障类型的轮对轴承进行诊断,可以准确有效的识别轮对轴承故障类型,具有一定的工程实用价值.     

基于支持向量机的机车轴承故障诊断方法

通过对机车轴承振动信号的分析处理,提出基于支持向量机(SVM)的故障诊断方法,提取反映轴承运行状态的无量纲系数作为故障的特征向量,并以此作为输入来建立支持向量机分类器,利用SVM网络的智能性来判断机车轴承的工作状态和故障类型.实验结果表明,提出的方法在小样本的情况下仍能准确、有效地对机车轴承的工作状态和故障类型进行分类,实现机车轴承故障的智能诊断.     

基于改进LMD和MED的滚动轴承故障诊断研究

针对轨边声学轴承信号有用特征微弱、易被强噪声掩盖的问题,设计实现了一种将最小熵解卷积与改进局域均值分解相结合的方法,达到信号降噪与故障诊断目的。利用三次Hermite插值改善LMD并提高LMD分解精度。将采集到的强噪信号进行MED降噪,再利用改进LMD算法进行分解,使多分量信号分解成单分量信号,并计算各分量的峭度值,挑选出峭度值最大的分量,最后利用包络谱分析,提取滚动轴承的故障特征。计算信号的峰值信噪比(PSNR,Peak Signal to Noise Ratio),将其作为降噪指标,体现方法的降噪性能。实验结果表明,设计的方法应用于轴承故障诊断,能将信号信噪比提高5.13 dB,能精准定位并提取轴承缺陷位置和信号特征,具有较好降噪和信息分辨能力。     

基于DSP的双桥并联可控整流电路故障诊断系统

对双桥并联可控整流电路各种故障情况下的整流电压波形进行详细分析和归类,定义T5个“面积”表达式以建立故障模型,提出了一种基于谱分析的DSP故障诊断方法并研制出DSP诊断系统对整流装置进行在线故障诊断,最后归纳出故障诊断的试验算法并总结了本方法的特点。     

基于改进双曲交点算法的牵引电机故障诊断

CRH(China Railway High Speed)动车组高速列车已成为我国最重要的交通工具,而高速列车牵引电机的可靠性对于保障列车安全运行具有重要意义.提出一种基于改进双曲交点算法的参数估计方法,采用双曲交点作为搜索点,通过约束条件限制搜索点的数目,并在参数估计过程中改变控制参数调节算法的自适应性,以提高参数估计的效率和准确率.以CRH2高速列车牵引电机为模型,基于数学模型在Matlab/Simulink中建立仿真模型,结合所提出的算法进行参数估计.研究结果表明,提出的参数估计方法,能够有效地提高电机故障诊断效率并准确诊断电机定子绕组故障,验证了所提算法的有效性.