针对包含未知输入的线性时不变系统,研究了其鲁棒故障检测滤波器设计问题。由于故障信号往往分布在有限频域段内,设计的目标包括使特定有限频域段上的复合性能指标最小化以及满足区域极点配置的要求。一个基于LMI
Paper "Research on Fault Diagnosis Method Based on Fuzzy Expert System"
针对复杂系统故障诊断问题,采用一种相关噪声统计特性未知情况下的粒子滤波方法,该方法给出了相关噪声的统计模型,并详细推导了相关噪声统计特性的分布函数。在新方法的框架内采用噪声未知统计特性和系统故障状态的
本文对petri网在机车故障诊断领域的应用研究做了新的探索。在分析机车故障的基本特性的基础上,建立故障树模型,结合petri网建模理论,提出了一种适合故障特性的故障petri网模型
针对通风机轴承信号非平稳和故障样本稀少的问题,提出基于完备集合经验模态分解(CEEMDAN)和极限学习机(ELM)的轴承故障诊断方法。首先,利用CEEMDAN分解故障信号得到本征模态分量(IMF);然
针对滚动轴承故障诊断提出了EMD阈值降噪法。通过振动传感器获得的轴承振动信号,利用经验模态方法将信号分解为多个IMF分量。因振动信号中含有的噪声主要表现在高频段,所以对IMF分量中的高频分量进行小波阈
主要介绍了独立分量分析的基本思想及算法,采用快速独立分量分析(FastICA)的算法对混合的机械振动信号进行分离。应用该算法对实验室采集到的齿轮箱多组振动信号进行了分析,结果表明,独立分量分析在对混合
支持向量机作为基于统计学理论的机器学习方法,在人工智能识别方面的研究起到了重要的作用。本文将支持向量机智能识别方法引入到机械设备的故障诊断当中,并对支持向量机模型起到关键作用的惩罚因子c和核参数g采用
针对煤矿风机系统振动故障的复杂性,提出了一种基于遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)的故障诊断方法。依据归一化的故障特征量样本和目标期望输出,对诊断网络进行了达标训练。通过验证数据进行网络诊断测试,
提出了运用测试-维修方式实现多故障诊断维修的策略。讨论了多故障假设下测试性D矩阵中元素之间关系,定义了掩盖测试和最小被掩盖测试,为"测试-维修"过程提供合理的测试选择依据。提出了测
