贝叶斯与遗传神经网络相融合的柴油机故障诊断研究

利用小波包分解提取缸盖振动信号的特征向量,提出选择因子对改进误差反向传播(BP)神经网络和超1-依赖贝叶斯算法的诊断结果进行融合,克服贝叶斯和神经网络的不足。通过在WD615柴油机上的实验检测,证明了该方法的有效性。     

配出中性导体的低压IT系统综述

介绍了配出中性导体的IT系统应用研究现状,重点分析了IT系统供电连续性高、安全性好的优势及不能提供220V交流电源、保护复杂、绝缘要求高等缺点。讨论了IT配出中性导体的可行性问题,介绍了传统方法不能监测中性导体绝缘的原因并提出了一种基于注入信号法的绝缘监测方案。讨论了配出中性导体的IT系统发生第一次和第二次接地故障时的保护方案。分析表明,配出中性导体的IT系统性能优良,值得推广使用。     

电子装备故障诊断自适应策略研究

电子装备中采用的大多数故障诊断系统不能适应多种应用条件的变化,即不具备自适应性。针对这种情况,系统研究并提出了故障诊断自适应策略,该自适应策略由状态空间和策略空间构成,状态空间用来描述环境状态,策略空间用来描述采用的策略。对于状态空间中的某一具体的环境状态,在策略空间存在唯一的策略与之对应。在某一电子装备应用的实验结果表明,所提出的故障诊断自适应策略是比较有效的。     

高速列车监测数据处理及故障诊断

车体性能好坏直接影响列车的行车安全,文章利用安装在车体上的传感器所采集到的振动信号,选取合适的信号特征提取方法进行评估,达到列车故障早期预警的目的。试验数据表明,车体的振动信号具有非线性、非平稳的特点,先对振动信号提取小波包能量矩特征进行时频域分析,发现该特征提取方法可以直观地反映车辆横向和垂向振动情况。引入基于局部分析的拉普拉斯特征映射算法(LE),对故障工况的小波包能量矩熵特征所构造的高维特征向量空间进行降维,发现能够从垂向加速度信号识别出空气弹簧失气工况,从横向加速度信号识别出抗蛇行减振器故障和横向减振器故障。这与车辆动力学分析结果一致,同时也证实了流形学习方法对列车性能评估具有一定的作用。     

基于运营性能的高速铁路大跨度桥梁健康管理探讨

面向我国高速铁路大跨度桥梁结构特点和管养现状,研究提出基于运营性能的高速铁路大跨桥梁健康管理总体思路。通过高速轨检车轨道几何周期巡检结果和有砟道床捣固指数,建立基于灰度理论的捣固指数预测模型,为桥区有砟轨道线路养修提供依据。基于健康监测数据,分别引入ARMA模型、神经网络法及三分之一倍频程谱方法对桥梁结构整体状态实时预警。提出梁端伸缩装置和大吨位支座桥梁关键部位专项监测技术,构建了基于钢轨横向偏移量和伸缩装置疲劳应力变幅的梁端伸缩装置评定方法,以及基于累积位移的支座耐久性预测与评估方法。研发了基于BIM的大跨度桥梁故障预测与健康管理系统,提出了桥梁状态分层分级评估方法,融合多源数据进行历史趋势分析、故障诊断与预测,为实现高速铁路大跨度桥梁健康管理奠定了基础。     

某地铁列车无人自动折返卡顿故障分析及解决方案

针对某城市地铁车辆在试运行期间频繁发生的列车无人自动折返时的卡顿故障进行了分析研究。简要介绍了列车无人自动折返功能,并从列车网络系统、牵引系统和车辆电路3个角度深入分析故障原因,提出了解决方案。按此方案整改后故障得以完全消除。     

某型司机控制器警惕按钮功能失效故障分析及改进

针对某型司机控制器警惕按钮功能失效故障,从司机控制器工作原理、设计结构及实际运行等方面进行了故障原因分析,并在现有结构基础上,提出有效的改进方案。     

考虑走滑断裂活动影响的公路隧道初始地应力场反演分析

为了使跨活动断裂带区域地应力反演结果更加符合实际，提出了考虑走滑断裂活动影响的公路隧道初始地应力场反演思路。通过在断裂带与两侧岩体之间建立接触单元，采用边界位移荷载实现了断裂带两侧岩体的相对挤压及滑动作用。依托华坪至丽江高速公路东马场1号隧道工程，对比分析了采用常规边界荷载和考虑走滑边界荷载2种情况下隧址区地应力场的反演结果。研究结果表明:考虑走滑边界荷载反演得到的地应力场更加符合实际且精度更高；常规边界荷载的最大残差为2.29 MPa，而走滑边界荷载的最大残差仅为0.66 MPa，其残差平方和也均小于常规边界荷载；在断裂带附近，考虑走滑活动影响的最大、最小水平应力值相对常规边界均有所减小，上盘岩体垂直应力也相对减小，下盘岩体受上盘岩体的影响垂直应力相对增大，符合跨断层岩体区域实际地应力场的分布规律；隧址区整体表现为水平应力大于垂直应力，以水平构造应力为主。     

Fault diagnosis of marine diesel engine intake and exhaust system based on dynamic feature fusion北大核心CSCD

[目的]船舶系统由多设备的复杂机构组成,各组件参数具有动态性和非线性的特点,所以故障诊断过程复杂。为提高诊断效率,提出一种动态特征融合方法。[方法]利用分形理论、动态理论及核主元分析(KPCA)法对系统状态数据进行重构、映射及筛选,得到主元特征数据矩阵,求得平方预测误差(SPE)及相应的控制限,构建出基于船舶柴油机进排气系统健康数据的离线监测模型,利用该模型对系统进行故障诊断分析。为验证模型的有效性,选取某船舶柴油机进排气系统的故障数据进行验证分析。[结果]结果表明,动态特征融合分析方法可有效实现对系统动态非线性状态数据的精确分析,实现对系统故障的高效分析和诊断。与KPCA及支持向量机(SVM)方法相比,所提方法具有更好的故障诊断性能。[结论]该方法可实现船舶柴油机进排气系统故障的检测和诊断,提升系统运行的可靠性和安全性。     

基于全以太网的列车网络控制系统在美国地铁列车上的应用

从列车网络控制系统的拓扑结构、通信协议架构、冗余措施及功能描述等几个方面对基于全以太网的列车网络控制系统在美国地铁列车上的应用进行了详细分析与试验验证。在装车调试之前进行系统集成测试可尽早地发现列车网络控制系统或子系统在硬件和软件方面存在的各种问题,大大节省装车调试所需要的人力和时间。