针对一类Takagi-Sugeno系统模型所描述的非线性系统,基于L2方法,研究了控制系统故障诊断问题。通过引入参考模型,利用L2优化的方法设计故障诊断观测器,产生系统故障的残差模型。运用李亚普诺夫稳
BP神经网络具有结构简单、工作状态稳定、易于硬件实现等优点,在模式识别及分类、系统仿真、故障智能诊断、图像处理、函数拟合、最优预测等方面具有很广泛的应用。液压系统是挖掘机很重要的组成部分。由于液压系统
针对液压支架电液控制系统故障人工排查方式无法准确定位某些随机故障或个别系统故障的问题,对传统电液控制系统硬件设备进行智能化改造:增加了对系统核心关键部件电气参数的采集传输功能;从大数据采集、传输、处理
针对现有矿井提升机故障诊断方法存在诊断过程复杂且模型不直观,不能全面体现矿井提升机故障的模糊性和传递性问题,提出了一种基于模糊Petri网的矿井提升机减速系统故障诊断方法。该方法通过建立提升机故障的模
针对深水钻井平台监控环境复杂的特点,为了提高钻井平台泵系统故障诊断的准确性和有效性,本文研究一种基于改进模糊贴近度算法的故障诊断方法,对传统的模糊贴进度公式做了一定的改进。以模糊贴近度原理为基础,再结
平行齿轮箱及行星齿轮箱是机械设备的重要传动部件,也是故障频发部件。基于实验分析,对比研究平行齿轮箱和行星齿轮箱局部故障的特征提取方法。应用Compact-RIO采集齿轮箱的实时振动信号,运用共振解调技
针对专家系统在雷达伺服系统故障诊断中存在的不足,结合现代伺服设备的结构和故障特点,采用分层次分模块的故障诊断方式,构建了一种基于专家系统和神经网络融合的故障诊断模型,并给出了该模型
针对矿用通风机故障具有不确定性和复杂性的问题,利用风机的振动参数进行推理,提取常见故障振动信号的特征频谱值来组建及训练神经网络,以此建立诊断系统进行故障类型的识别。诊断结果与实际故障相符,表明基于模糊
利用核独立成分分析(KICA)处理矿用主要通风机的振动信号,分离出具有特征信息的独立分量。提取特征向量再利用支持向量机(SVM)对矿用主要通风机的故障状态进行模式识别。通过实验比较表明,该方法明显提高
首先介绍了基于数据驱动的故障诊断方法研究动机和国内外发展现状, 以新的视角将现有故障诊断方法分 为基于数据驱动的方法、基于分析模型的方法和基于定性经验的人工智能方法, 说明了该方法在整个体系中的地位,