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基于桥臂电压变化量的MMC子模块开路故障诊断策略
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作者 马文忠 孙远博 +3 位作者 王玉生 张文艳 李恒硕 朱亚恒 《太阳能学报》 北大核心 2026年第3期72-79,共8页
为及时检测子模块开路故障,提出基于桥臂电压变化量的模块化多电平换流器(MMC)开路故障诊断策略,利用两个采样周期内桥臂电压异常增量来判断故障桥臂,在故障桥臂内计算SM电容电压平均值并与各SM电容电压比较,当两者差值超出阈值时,定位... 为及时检测子模块开路故障,提出基于桥臂电压变化量的模块化多电平换流器(MMC)开路故障诊断策略,利用两个采样周期内桥臂电压异常增量来判断故障桥臂,在故障桥臂内计算SM电容电压平均值并与各SM电容电压比较,当两者差值超出阈值时,定位故障SM并更新平均值继续检测其余SM是否故障,从而可检测单个及多个SM发生故障的情况,并经过理论分析研究,给出阈值的设定方法。该策略步骤简捷、检测速度快、运算量小,Matlab/Simulink仿真分析和硬件在环系统实验均验证了其可行性和有效性。 展开更多
关键词 模块化多电平换流器 故障检测 桥臂电压 阈值电压 子模块 开路故障 故障定位
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琼北地区活断层土壤氡地球化学特征
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作者 李盛 周雯 +5 位作者 张慧 王惠琳 黄章荣 江蕾 解晓静 郭昱琴 《地震科学进展》 2026年第1期16-23,共8页
本文收集整理了琼北地区2020—2022年7条3期活断层土壤氡测线的观测数据资料,统计了各测线土壤逸出氡浓度的均值、异常阈值和超阈值的测点数,分析了3年期间各测线的土壤逸出氡浓度变化特征。结果表明:2020—2022年7条测线土壤逸出氡浓... 本文收集整理了琼北地区2020—2022年7条3期活断层土壤氡测线的观测数据资料,统计了各测线土壤逸出氡浓度的均值、异常阈值和超阈值的测点数,分析了3年期间各测线的土壤逸出氡浓度变化特征。结果表明:2020—2022年7条测线土壤逸出氡浓度变化均较为符合跨正断活断层的土壤氡浓度的变化特征;除2020年金康路测线无测点超阈值外,其余测线每年的观测值均存在超阈值的现象,但所超阈值线的幅度均较小,且测线超阈值的测点数也较少;7条测线所在3条活断层的活动危险性较低。本文首次建立了琼北地区活断层周边土壤氡浓度的时空数据库,明确了活断层附近土壤氡背景值范围是8500~33000 Bq/m^(3),为后续地震前兆识别提供基线参考。 展开更多
关键词 活断层 土壤逸出氡 测线 阈值 异常信号
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基于换相电压的混合级联型HVDC系统后续换相失败预判及抑制策略
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作者 边竞 龙治衡 +2 位作者 王鹤 李国庆 郭家治 《高电压技术》 北大核心 2026年第2期674-683,I0018-I0026,共19页
混合级联型高压直流输电(high voltage direct current,HVDC)系统综合了电网换相换流器(line commutated converter,LCC)和模块化多电平换流器(modular multilevel converters,MMC)的优势,具有良好的工程应用前景,该文对该系统后续换相... 混合级联型高压直流输电(high voltage direct current,HVDC)系统综合了电网换相换流器(line commutated converter,LCC)和模块化多电平换流器(modular multilevel converters,MMC)的优势,具有良好的工程应用前景,该文对该系统后续换相失败预判及抑制开展了研究。首先,明确了换相失败恢复期间各阶段控制器交互作用以及换相电压跌落产生的后续换相失败风险。其次,在考虑MMC与LCC端口直流电压交互作用和混合级联型HVDC系统中各控制器作用的基础上,提出了一种通过对比换相电压有效值与阈值电压的后续换相失败预判方法;然后,提出了MMC提供持续无功支持和动态更改定关断角控制(constant extinction angle control,CEAC)中关断角指令值的协调控制策略,以实现后续换相失败抑制;最后,在PSCAD/EMTDC中搭建了相应的混合级联系统电磁暂态仿真模型,对预判方法的准确性和抑制策略的有效性进行了验证。 展开更多
关键词 混合级联直流输电系统 交流故障 阈值电压 后续换相失败预判 后续换相失败抑制 协调控制策略
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基于HFOA-FMD混合降噪结合RCMDE-GRU的织构轴承故障诊断方法
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作者 龙日升 尚祖生 +2 位作者 高淑芝 宗琳 于福一 《机床与液压》 北大核心 2026年第4期18-24,共7页
针对滚动轴承故障诊断中背景噪声干扰以及特征提取难的问题,提出一种面向微凹坑织构化轴承的故障诊断框架。提出一种融合鹰鱼优化算法的特征模态分解(HFOA-FMD)方法,通过互信息与改进小波阈值进行混合去噪(MI-IWT),最终通过精细复合多... 针对滚动轴承故障诊断中背景噪声干扰以及特征提取难的问题,提出一种面向微凹坑织构化轴承的故障诊断框架。提出一种融合鹰鱼优化算法的特征模态分解(HFOA-FMD)方法,通过互信息与改进小波阈值进行混合去噪(MI-IWT),最终通过精细复合多尺度散度熵联合门控循环单元构建故障诊断模型(RCMDE-GRU),从而实现表面织构轴承故障诊断。利用HFOA优化FMD的模态数和滤波器长度,实现信号自适应分解;通过互信息去噪进行噪声模态识别,再基于能量熵阈值筛选含噪模态,采用改进小波阈值函数进行二次降噪。最后,采用织构轴承故障数据集进行验证。结果表明:混合去噪方法MI-IWT的信噪比提升至7.1673 dB,均方根误差降至0.1995 mm/s,有效降低了轴承噪声信号,提高信号质量;所提故障诊断模型在训练集和测试集上的准确率分别高达100%、98.1%,显著优于对比模型。该方法在织构轴承等旋转机械信号降噪、提取特征、故障分类方面具有一定的参考价值。 展开更多
关键词 织构化轴承 改进小波阈值 特征模态分解 故障诊断
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基于小波阈值去噪和复合神经网络的齿轮箱故障诊断
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作者 程柯璠 程龙生 《绍兴文理学院学报》 2026年第2期67-84,共18页
针对齿轮箱振动信号噪声干扰及传统方法特征提取不足导致诊断精度低的问题,提出一种基于小波阈值去噪和复合神经网络的故障诊断方法。首先,采用完全集合经验模态分解与自适应噪声方法对原始信号进行分解,再通过排列熵筛选本征模态函数,... 针对齿轮箱振动信号噪声干扰及传统方法特征提取不足导致诊断精度低的问题,提出一种基于小波阈值去噪和复合神经网络的故障诊断方法。首先,采用完全集合经验模态分解与自适应噪声方法对原始信号进行分解,再通过排列熵筛选本征模态函数,接着对筛选出来的需要降噪的信号进行小波阈值去噪,最后重构信号,以输入后续的复合神经网络故障诊断模型中进行故障诊断。实验表明,所提方法可以有效去除信号中的噪声,且故障诊断准确率达到了99.7%,具有良好的通用性和泛化性。 展开更多
关键词 齿轮箱 故障诊断 小波阈值去噪 复合神经网络
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基于ICEEMDAN和小波包阈值的滚动轴承故障特征分析
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作者 李鑫 石维喜 +3 位作者 蔡景 左洪福 周恒康 羊玢 《振动.测试与诊断》 北大核心 2026年第1期154-162,222,共10页
为了解决滚动轴承故障诊断过程中由于环境噪声干扰所导致的故障分类准确性较低的问题,提出一种基于改进型完全自适应噪声集合经验模态分解(improved complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,简称ICEEMDAN... 为了解决滚动轴承故障诊断过程中由于环境噪声干扰所导致的故障分类准确性较低的问题,提出一种基于改进型完全自适应噪声集合经验模态分解(improved complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,简称ICEEMDAN)与小波包阈值去噪相结合的多阶段处理的轴承故障诊断方法。首先,对滚动轴承的原始振动信号应用ICEEMDAN方法将其分解为不同分量;其次,基于分解结果构建相关系数-多尺度排列熵(multi-scale permutation entropy,简称MPE)筛选准则以划分高噪、低噪分量;然后,利用小波包阈值抑制高噪分量中的背景噪声,并与低噪分量进行重构;最后,对重构信号实施包络解调,提取出蕴含关键故障信息的特征信号,并建立故障特征能量图,实现对轴承故障类型的识别。为了验证所提出方法的有效性,分别采用滚动轴承外圈故障仿真数据、凯斯西储大学深沟球轴承实验台的故障数据和某型航空发动机三支点轴承试验平台的试验数据开展试验验证。试验结果表明,所提方法能够在复杂工况下准确识别滚动轴承的故障模式,对滚动轴承的智能运维具有重要的理论意义和工程实用价值。 展开更多
关键词 滚动轴承 小波包阈值 多尺度排列熵 包络谱 故障能量
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波形自适应小波分解及其在滚动轴承故障诊断中的应用
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作者 齐鹏宇 郑近德 +2 位作者 潘海洋 程健 童靳于 《振动工程学报》 北大核心 2026年第3期774-782,共9页
形状自适应模态分解(shape-adaptive mode decomposition,SAMD)是一种非线性和非平稳信号分解方法,该方法对非谐波信号具有较理想的分解效果,但是存在噪声鲁棒性较差,易出现振幅和相位错误估计等问题。对此,本文提出了一种名为波形自适... 形状自适应模态分解(shape-adaptive mode decomposition,SAMD)是一种非线性和非平稳信号分解方法,该方法对非谐波信号具有较理想的分解效果,但是存在噪声鲁棒性较差,易出现振幅和相位错误估计等问题。对此,本文提出了一种名为波形自适应小波分解(waveform-adaptive wavelet decomposition,WAWD)的改进SAMD方法。该方法通过二阶同步压缩变换和时频脊线提取估计出信号的幅值信息和相位信息;通过非线性回归模型和多项式拟合对原信号进行分解,将信号分解为多个具有时变的振幅、频率和非正弦振荡模式的波形分量;对时变波形分量进行小波阈值降噪处理,达到故障特征增强的目的。将WAWD应用于滚动轴承故障仿真信号及实测数据,结果表明,WAWD能够有效地提取出滚动轴承故障特征信息。将该方法与形状自适应模态分解、经验模态分解、变分模态分解以及经验小波变换等现有方法进行对比,结果表明,WAWD在故障特征提取中具有显著的优势。 展开更多
关键词 故障诊断 滚动轴承 形状自适应模态分解 小波阈值降噪
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一种新型小波自适应阈值函数及其降噪应用
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作者 刘明轩 汤赫男 +1 位作者 徐方素 罗园庆 《机械设计》 北大核心 2026年第1期100-107,共8页
为了使经典的小波阈值降噪算法更好地兼顾噪声抑制和细节信息保留,提出了一种新型小波阈值函数。以避免函数不连续和减小小波系数恒定偏差为原则,基于双曲正切函数构造了一个具有高阶可导性质和小波系数自适应收缩能力的阈值函数,并应... 为了使经典的小波阈值降噪算法更好地兼顾噪声抑制和细节信息保留,提出了一种新型小波阈值函数。以避免函数不连续和减小小波系数恒定偏差为原则,基于双曲正切函数构造了一个具有高阶可导性质和小波系数自适应收缩能力的阈值函数,并应用粒子群算法在降噪中对其相关参数进行自动寻优。以通常受到强背景噪声影响的轴承故障信息的工程应用为例,采用不同阈值函数对轴承内圈的故障信号进行降噪与试验对比验证。仿真和试验结果表明:构造的阈值函数可实现小波系数自适应收缩,在增强算法降噪能力的同时,提高了算法对混叠在随机噪声中数据细节信息的保真能力,具备较高的工程应用价值。 展开更多
关键词 小波降噪 阈值函数 粒子群优化 故障诊断 信号处理
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基于改进DRSN的转辙机故障诊断方法
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作者 高红丽 王钟锐 《西安交通工程学院学术研究》 2026年第1期24-30,共7页
转辙机作为铁路道岔控制系统的关键设备,其运行状态直接关系到列车进路的正确建立与行车安全。然而,受噪声干扰、环境变化及多源复杂工况影响,传统的S700K转辙机故障诊断方法在弱故障识别与跨场景迁移方面仍存在不足。针对上述问题,本... 转辙机作为铁路道岔控制系统的关键设备,其运行状态直接关系到列车进路的正确建立与行车安全。然而,受噪声干扰、环境变化及多源复杂工况影响,传统的S700K转辙机故障诊断方法在弱故障识别与跨场景迁移方面仍存在不足。针对上述问题,本文提出一种基于改进深度残差收缩网络(Improved Deep Residual Shrinkage Network,IDRSN)的转辙机故障诊断方法。该方法在残差收缩模块中引入CBAM(Convolutional Block Attention Module)通道一空间注意力机制,并构建基于输入自适应的软阈值函数,模型在噪声水平变化显著的复杂现场环境下能够自动调节抑噪强度,提升弱故障特征保留能力。此外,IDRSN在全局语义阶段增加通道门控结构,并采用三层MLP(Multi-Layer Perceptron)分类头,以增强高维故障特征的非线性表征能力。以某铁路局提供的转辙机功率数据为依据,实验结果显示,与传统CNN、原始DRSN模型相比比较,IDRSN在精确率、召回率、F1分数和准确率将军去得显著提升。研究表明,所提出的IDRSN模型可有效增强转辙机故障诊断的抗噪声能力与泛化性能,为铁路道岔关键设备状态评估和智能预警提供可靠技术支撑。 展开更多
关键词 DRSN S700K转辙机 故障诊断 自适应阈值
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基于非负矩阵分解状态异常分析的化工微小故障检测
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作者 李雨婷 商亮亮 李飞 《安徽工业大学学报(自然科学版)》 2026年第2期128-138,共11页
针对工业过程中微小故障特征幅值低、传统固定阈值方法在多工况条件下自适应能力不足的问题,本文提出一种基于非负矩阵分解状态异常分析的微小故障检测方法。该方法从数据驱动的角度出发,对复杂工业过程的运行数据进行系统建模,以实现... 针对工业过程中微小故障特征幅值低、传统固定阈值方法在多工况条件下自适应能力不足的问题,本文提出一种基于非负矩阵分解状态异常分析的微小故障检测方法。该方法从数据驱动的角度出发,对复杂工业过程的运行数据进行系统建模,以实现对微弱异常信息的有效提取与识别。首先,通过非负矩阵分解对高维过程数据进行低维表示,提取表征系统运行状态的主要特征;其次,引入Wasserstein距离度量特征概率分布之间的差异,构建描述系统微小状态变化的分布特征,并在此基础上定义相异度统计量,以提升监控指标对早期异常与微小故障的检测能力;此外,设计一种基于数据波动率的自适应阈值调整策略,实现不同工况下阈值的动态优化选择。最后,基于田纳西-伊斯曼(TE)化工过程的多类典型微小故障场景进行实验验证。结果表明,与传统统计过程监控方法相比,本文方法在故障检测率、误报率及监测稳定性等方面均表现出显著优势,能够有效提高微小故障检测的准确性与鲁棒性,验证了该方法在复杂工业过程监控中的有效性与工程应用潜力。 展开更多
关键词 非负矩阵分解 状态异常分析 自适应阈值 数据驱动 微小故障 TE化工过程 故障检测率 鲁棒性
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基于生成对抗网络的机电设备故障信号自动识别方法研究
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作者 李炳凯 侯宝海 《自动化应用》 2026年第2期155-157,共3页
现有设备故障信号识别方法多通过构建复杂模型进行特征提取与分类。然而,在复杂工况和低信噪比环境下,这些方法存在特征提取不全面、易受噪声干扰等问题,导致识别精度与可靠性欠佳。为此,开展了基于生成对抗网络的机电设备故障信号自动... 现有设备故障信号识别方法多通过构建复杂模型进行特征提取与分类。然而,在复杂工况和低信噪比环境下,这些方法存在特征提取不全面、易受噪声干扰等问题,导致识别精度与可靠性欠佳。为此,开展了基于生成对抗网络的机电设备故障信号自动识别方法研究。首先,利用生成对抗网络,通过机电设备信号特征与生成样本的协同映射,生成覆盖全故障等级的合成特征集。其次,基于生成对抗网络筛选故障特征,量化特征分量重要性,以锁定候选故障类型。最后,通过多维度校验与动态阈值判定输出识别结果。实验结果表明,在不同信噪比条件下,该方法的F1分数均显著高于对比方法,具有更高的机电设备故障信号识别精度。 展开更多
关键词 生成对抗网络 机电设备 故障信号 多维度校验 动态阈值判定
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机组转速翻倍故障消除方法研究
12
作者 王德民 《自动化仪表》 2026年第2期116-120,共5页
在国内的石油化工项目中,部分厂商的测量齿轮存在缺陷,使一些企业在应用过程中出现了测量转速翻倍的故障,导致机组超速停机,造成了巨大的经济损失和安全威胁。为避免该问题的再次发生,研究了转速齿轮设计优化、调整门槛电压等机组转速... 在国内的石油化工项目中,部分厂商的测量齿轮存在缺陷,使一些企业在应用过程中出现了测量转速翻倍的故障,导致机组超速停机,造成了巨大的经济损失和安全威胁。为避免该问题的再次发生,研究了转速齿轮设计优化、调整门槛电压等机组转速翻倍故障消除方法。对机组进行了转速翻倍的模拟试验,提取了故障监测波形,并进行了故障消除的对比试验。对比两组试验的结果,论证了齿轮选型对测量性能的影响。研究结果表明,通过对转速齿轮的设计优化和安装机构的调整,可以显著改善转速测量的精度、减少测量错误,并解决机组转速翻倍问题。该方法有助于提高机组的运行稳定性。 展开更多
关键词 石油化工 压缩机 转速探头 谐波 门槛电压 转速翻倍故障 磁阻式传感器 汽轮机
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基于自适应阈值选取算法的配电网馈线故障诊断优化
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作者 欧朱建 黄冬冬 +2 位作者 吴夕楠 顾彬仕 钱凌寒 《自动化技术与应用》 2026年第4期164-168,共5页
为保障电力系统安全稳定运行,尤其在医学检验管理系统等对供电可靠性要求较高的应用场景中,需要对配电网馈线故障进行准确诊断。针对传统馈线故障诊断方法中阈值选取依赖经验、抗噪声能力不足、定位精度受限等问题,提出一种基于自适应... 为保障电力系统安全稳定运行,尤其在医学检验管理系统等对供电可靠性要求较高的应用场景中,需要对配电网馈线故障进行准确诊断。针对传统馈线故障诊断方法中阈值选取依赖经验、抗噪声能力不足、定位精度受限等问题,提出一种基于自适应阈值选取算法的配电网馈线故障诊断优化方法。通过对自适应阈值选取算法进行正则化改进,使阈值能够随故障信号特征和噪声水平自适应调整,并将其嵌入配电馈线故障诊断模型中,以提升故障特征判别的稳定性与准确性。通过噪声扰动实验和实际配电网馈线应用分析对所提方法进行验证。结果表明在自适应阈值选取算法作用下,各对比模型的图像相关系数差值均小于0.1,显示出较强的抗噪声能力。在实际配电网馈线应用实验中,研究所提出的优化模型在4种典型电路条件下的故障定位误差分别为0.05%、0.34%、0.37%和0.28%,均低于对比算法下的故障定位误差。研究表明,该方法能够有效提高配电网馈线故障诊断精度与运行稳定性,具有一定的工程应用价值。 展开更多
关键词 自适应阈值选取算法 馈线 故障定位诊断 配电网 电力系统稳定性 医学检验管理
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基于改进Informer的多指标发电机定子过热故障预警
14
作者 黄浩 茅大钧 曹熠云 《中国测试》 北大核心 2026年第1期120-130,共11页
针对目前电厂发电机定子过热故障预警模型预测效果不佳、预警策略不全面而导致的故障误报率高、预警时间晚的问题,提出一种改进Informer与多指标预警相结合的发电机定子故障预警方法。该方法通过斯皮尔曼相关系数筛选输入特征,利用融合... 针对目前电厂发电机定子过热故障预警模型预测效果不佳、预警策略不全面而导致的故障误报率高、预警时间晚的问题,提出一种改进Informer与多指标预警相结合的发电机定子故障预警方法。该方法通过斯皮尔曼相关系数筛选输入特征,利用融合梯度中心化和多层残差连接的Informer模型进行定子绕组温度预测;建立包括冷却温差动态阈值和指数加权移动平均(EWMA)残差阈值与K-S检验相结合的预警机制,以上海某电厂660 MW机组发电机为对象进行验证。实验结果表明:所提模型的预测精度优于其他模型,且预警方法与故障记录相比能够提前1.6~2.75 h发出预警,与其他预警方法相比更及时。 展开更多
关键词 故障预警 发电机定子 长序列时间序列预测 多指标阈值
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Fault diagnosis and isolation of the componentand sensor for aircraft engine 被引量:4
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作者 QIU Xiao-jie HUANG Jin-quan LU Feng LIU Nan 《航空动力学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第6期1432-1440,共9页
Aircraft engine component and sensor fault detection and isolation approach was proposed,which included fault type detection module and component-sensor simultaneous fault isolation module.The approach can not only di... Aircraft engine component and sensor fault detection and isolation approach was proposed,which included fault type detection module and component-sensor simultaneous fault isolation module.The approach can not only distinguish among sensor fault,component fault and component-sensor simultaneous fault,but also isolate and locate sensor fault and the type of engine component fault when the engine component fault and the sensor faults occur simultaneously.The double-threshold mechanism has been proposed,in which the fault diagnostic threshold changed with the sensor type and the engine condition,and it greatly improved the accuracy and robustness of sensor fault diagnosis system.Simulation results show that the approach proposed can diagnose and isolate the sensor and engine component fault with improved accuracy.It effectively improves the fault diagnosis ability of aircraft engine. 展开更多
关键词 aircraft engine sensor fault engine component fault simultaneous fault DIAGNOSIS ISOLATION double-threshold mechanism
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A Novel Fuzzy Membership Partitioning for Improved Voting in Fault Tolerant System
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作者 Akhilesh Pathak Tarang Agarwal Anand Mohan 《Journal of Intelligent Learning Systems and Applications》 2015年第1期1-10,共10页
This paper presents a novel technique for improved voting by adaptively varying the membership boundaries of a fuzzy voter to achieve realistic consensus among inputs of redundant modules of a fault tolerant system. W... This paper presents a novel technique for improved voting by adaptively varying the membership boundaries of a fuzzy voter to achieve realistic consensus among inputs of redundant modules of a fault tolerant system. We demonstrate that suggested dynamic membership partitioning minimizes the number of occurrences of incorrect outputs of a voter as compared to the fixed membership partitioning voter implementations. Simulation results for the proposed voter for Triple Modular Redundancy (TMR) fault tolerant system indicate that our algorithm shows better safety and availability performance as compared to the existing one. However, our voter design is general and thus it can be potentially useful for improving safety and availability of critical fault tolerant systems. 展开更多
关键词 fault Tolerance fault MASKING threshold Fuzzy VOTING MAJORITY VOTING Safety AVAILABILITY
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Iterative learning based fault diagnosis for discrete linear uncertain systems 被引量:1
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作者 Wei Cao Ming Sun 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2014年第3期496-501,共6页
In order to detect and estimate faults in discrete lin-ear time-varying uncertain systems, the discrete iterative learning strategy is applied in fault diagnosis, and a novel fault detection and estimation algorithm i... In order to detect and estimate faults in discrete lin-ear time-varying uncertain systems, the discrete iterative learning strategy is applied in fault diagnosis, and a novel fault detection and estimation algorithm is proposed. And the threshold limited technology is adopted in the proposed algorithm. Within the chosen optimal time region, residual signals are used in the proposed algorithm to correct the introduced virtual faults with iterative learning rules, making the virtual faults close to these occurred in practical systems. And the same method is repeated in the rest optimal time regions, thereby reaching the aim of fault diagnosis. The proposed algorithm not only completes fault detection and estimation for discrete linear time-varying uncertain systems, but also improves the reliability of fault detection and decreases the false alarm rate. The final simulation results verify the validity of the proposed algorithm. 展开更多
关键词 discrete linear uncertain system threshold limited technology iterative learning fault estimation.
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Effective model based fault detection scheme for rudder servo system
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作者 徐巧宁 周华 +2 位作者 喻峰 魏兴乔 杨华勇 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2014年第11期4172-4183,共12页
The inherent nonlinearities of the rudder servo system(RSS) and the unknown external disturbances bring great challenges to the practical application of fault detection technology. Modeling of whole rudder system is a... The inherent nonlinearities of the rudder servo system(RSS) and the unknown external disturbances bring great challenges to the practical application of fault detection technology. Modeling of whole rudder system is a challenging and difficult task. Quite often, models are too inaccurate, especially in transient stages. In model based fault detection, these inaccuracies might cause wrong actions. An effective approach, which combines nonlinear unknown input observer(NUIO) with an adaptive threshold, is proposed. NUIO can estimate the states of RSS asymptotically without any knowledge of external disturbance. An adaptive threshold is used for decision making which helps to reduce the influence of model uncertainty. Actuator and sensor faults that occur in RSS are considered both by simulation and experimental tests. The observer performance, robustness and fault detection capability are verified. Simulation and experimental results show that the proposed fault detection scheme is efficient and can be used for on-line fault detection. 展开更多
关键词 rudder servo system fault detection nonlinear unknown input observer adaptive threshold
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基于残差收缩卷积和GSoP注意力机制的旋转机械故障诊断 被引量:1
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作者 刘保罗 李晨 +1 位作者 聂雅琳 王国勇 《振动与冲击》 北大核心 2025年第13期277-287,共11页
针对强背景噪声与变载荷工作环境下,振动信号有效特征难以提取,故障诊断准确率低、泛化能力差的问题,提出了一种结合残差收缩卷积和全局二阶池化(global second-order pooling,GSoP)注意力机制的旋转机械故障诊断方法。该方法通过软阈... 针对强背景噪声与变载荷工作环境下,振动信号有效特征难以提取,故障诊断准确率低、泛化能力差的问题,提出了一种结合残差收缩卷积和全局二阶池化(global second-order pooling,GSoP)注意力机制的旋转机械故障诊断方法。该方法通过软阈值滤波技术与多通道、多尺度卷积相结合,构建残差收缩卷积,并在软阈值滤波基础上加入注意力因子,以抑制不相关特征并增强有效特征。此外,利用高阶统计建模思想,在残差收缩卷积层之后引入GSoP注意力机制,通过高层信道特征图的二阶统计信息提升模型判别性特征的提取能力。最后,利用凯斯西储大学轴承数据集和康涅狄格大学的齿轮箱数据集进行测试试验,所提方法在6 dB信噪比条件下分别实现了98.84%和99.41%的诊断准确率,在变噪声和变负载条件下,诊断性能均优于对比组模型。试验结果表明,所提方法在复杂工作环境下具有较好的故障识别能力和泛化能力。 展开更多
关键词 故障诊断 旋转机械 软阈值 全局二阶池化(GSoP)
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基于自适应滑模观测器的级联H桥光伏逆变器开路故障诊断方法 被引量:1
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作者 郑征 薄佳林 李斌 《电力系统保护与控制》 北大核心 2025年第20期120-130,共11页
为实现级联H桥(cascaded H-bridge,CHB)光伏并网逆变器单管和双管开路故障诊断,提出了一种基于自适应滑模观测器的开路故障诊断方法。首先基于CHB光伏逆变器混合逻辑动态(mixed logic dynamic,MLD)模型设计自适应滑模观测器,并根据实际... 为实现级联H桥(cascaded H-bridge,CHB)光伏并网逆变器单管和双管开路故障诊断,提出了一种基于自适应滑模观测器的开路故障诊断方法。首先基于CHB光伏逆变器混合逻辑动态(mixed logic dynamic,MLD)模型设计自适应滑模观测器,并根据实际电流和估计电流设计故障检测变量。其次根据直流侧电容电压设计电压阈值进行故障模块定位。然后通过电流残差构造故障定位变量,比较故障状态下自适应滑模观测器的电流残差变化以实现对角管的区分。最后设计前次故障状态下的自适应滑模观测器实现双管开路故障诊断。实验结果表明,所提出的诊断方法可在一个基波周期内准确识别任意位置的单管和双管故障,诊断速度快、鲁棒性强。 展开更多
关键词 级联H桥 自适应滑模观测器 电压阈值 电流残差 故障诊断
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