过程支持系统中异常处理问题的研究

定义了过程支持系统中的异常和异常处理,研究了过程异常分类和过程异常处理策略。根据过程支持系统的特点,设计了异常和异常处理器。提出了一种基于活动图和接口开发的方法,来检测和处理各种可预测异常,异常的检测采用主动检测和被动检测结合的方式,保证异常的捕获。对于不可预测异常,提出了一种基于实例的方法来进行处理,增强了系统的异常处理能力。     

变电站隔离开关异常分析及处理方法研究

通过对变电站隔离开关电动操作的典型控制回路进行分析,结合现场操作异常现象,提出了正确、快速地判断隔离开关故障点的方法和相应的解决措施,提高了倒闸操作效率。     

集成LSTM的航天器遥测数据异常检测方法

航天器作为一类集合结构、热控、电源、姿轨控等的复杂系统,遥测数据是地面判断其在轨性能的唯一依据,而有效的异常检测是保证航天器在轨可靠运行的基础要素。针对遥测数据连续、离散样本混合且样本变化高度关联于指令的数据异常检测问题,提出一种基于集成长短期记忆网络(LSTM)的航天器遥测数据异常检测方法。利用LSTM强大的非线性建模能力,结合矩阵范数实现对遥控指令的多模式挖掘,并通过多LSTM预测模型的构建以及有效集成,提升模型对于航天器复杂工况的适应性,进而有效标记遥测数据中的异常。通过对NASA公布的2个类型航天器的遥测数据进行实验验证,结果表明,与基于LSTM的遥测数据异常检测方法相比,所提出的方法异常检测率提升明显,尤其适合检测上下文类型异常。测试结果验证了方法的可行性,可为航天器地面运控提供有效的数据判读能力。     

地区电网监控网络分析

以厦门地区的220kV厦禾变电站为例,详细介绍了地区电网调控中心的典型监控网络构成,全面分析了变电站网络及通讯异常情况,同时结合实际工作提出相应的处理意见,对加强监控信号理解、加快网络异常处理速度有较好的指导性作用。     

机械加工系统运行状态异常检测方法的研究

智能维护技术对实现机械加工系统的预测维护意义重大,其中,对加工系统性能退化程度进行定量评估是实现预测维护的重要环节,但由于设备故障信息难以获取,使预测维护技术的应用受到一定的限制.为此,本文提出了异常检测的概念和基于统计理论的异常检测方法.通过对加工系统当前状态的异常检测,来对其异常偏离程度进行量化,目的是大幅提高加工系统预测维护的易操作性和应用范围.该方法已在精密曲线磨削主轴系统运行状态的监测中取得了良好的效果,并为系统性能退化程度的在线评估奠定了基础.     

基于自适应超环检测器的设备异常度检测方法

针对在无故障样本情况下如何快速检测设备异常度问题,在引入自己空间边界样本概念的基础上,提出一种自适应超环检测器。在描述自适应超环检测器生成算法的基础上,以Iris数据集为例进行分析,发现与已有的异常检测方法相比,自适应超环检测器异常检测方法在区分有较清晰类边界数据时,具有更好检测性能。利用自适应超环检测器异常检测方法分析轴承状态数据,不仅能反映出轴承的各种状态,而且能通过设备的异常程度反映出同类故障的轻重程度。基于自适应超环检测器的设备异常度检测方法,是在学习设备正常运行数据的基础上,寻找自己空间的边界样本,结合其方位信息与自己样本半径,建立能完全覆盖状态空间的自适应超环检测器,不需要设备运行的故障数据,它适合对故障数据缺乏的设备进行有效的异常检测。     

基于神经网络的质量控制图异常诊断

针对质量控制图异常模式到异常原因的映射存在模糊不确定性,采用4层前馈BP神经网络,实现从控制图异常模式到异常原因的推理诊断,构建质量控制图异常模式异因推理诊断系统。首先,将控制图异常模式进行归类,构建控制图异常模式集;其次,针对每种异常模式,确定与之对应的异常原因集;最后,针对每一种异常模式,利用其模式数据作为输入,与之对应的异常原因的异常度作为输出,构建与其对应的神经网络,实现质量控制图异常模式到异常原因的推理诊断,并在此基础上将神经网络输出异常度按大小进行排序,缩小异常原因查找范围,提高查找效率。     

轴承振动及异常声的理论探讨

根据轴承的制造缺陷，从其内在结构及运动规律出发，将异常声和故障频率结合起来分析，得出轴承各零件的制造缺陷是形成振动及异常声的主要原因。     

数控线切割机床的十大异常及对策

数控线切割机床在使用过程中,常会出现一些异常现象。我从实践中摸清了这些现象的来龙去脉。今列举如下: 1.该圆不圆 当输入一条切割整圆的程序指令,但割出来的工件经过实测发现,成了椭圆或非圆。从机床的控制原理可知,机床计算机采用的是“逐点比较”模型,它每进一步都要与程序规定的轨迹进行一次比较和运算。     

轴承振动及异常声的检测

S092轴承振动(异常声)测量仪采用单片微处理机对检测数据进行计算处理，并根据被测轴承振动值的大小，控制仪器自动换档，从而对振动值、峰值因数和脉冲数等参数进行鉴别。论述测量仪的工作原理和检测过程。     

非稳态云制造服务过程资源异常管理方法

为降低云制造服务过程中由于云制造资源动态变化导致的服务不确定性,构建了非稳态云制造服务过程管理框架,定义了云制造服务与云制造资源之间的关联约束关系,对云制造资源异常事件进行分类定义并建立了单源、多源制造资源异常事件的传播算法与响应机制,开发了非稳态云制造服务过程管控原型系统。在某钢琴制造企业样机试制云服务过程中进行了原型验证应用,结果表明,所提方法能够对影响服务时效的资源异常事件及时作出响应,具有较好的可行性。     

135WW给水泵液力偶合器调速异常原因分析及处理

针对C046型液力偶合器运行中出现的调速异常现象,从液力偶合器的工作原理、设备构造等方面进行分析、判断异常产生的原因,并提出解决方法进行了处理.     

135MW给水泵液力偶合器调速异常原因分析及处理

针对C046型液力偶合器运行中出现的调速异常现象,从液力偶合器的工作原理、设备构造等方面进行分析、判断异常产生的原因,并提出解决方法进行了处理。     

物联网环境下的车间生产异常发现与分析

针对离散制造过程中生产异常难以准确评估的问题,提出了一种物联网环境下的车间生产异常发现与分析方法.首先,基于在制品实时状态采集模型,定义了在制品异常事件类型;其次,为了衡量在制品异常事件对车间生产的影响程度,以异常事件发生时生产异常影响因素的状态信息为数据基础,将一维原始数据二维化后,采用一种结合批量归一化和dropo...     

一种新型的色觉测定仪

介绍一种新型的色觉测定仪。该仪器根据混色原理产生的红绿两色混合光斑和标准黄色光斑相比较 ,用来测定人眼的认知能力 ,自动地检测被检者红、绿色盲的程度 ,操作方便 ,测量快速     

基于Informer的变电站设备状态数据清洗方法

针对变电站设备数据量大、处理速度快的特点和区分异常值类型的需求，提出了一种基于Informer的变电站设备状态大数据清洗方法。首先基于Informer建立预测模型，根据监测数据时刻获取对应的时间窗口范围，预测窗口内数据值并计算其平均值和标准差，当监测数据远离平均值k倍标准差以上时则判定为异常点。然后结合异常点的连续性，检测异常数据类型和发生时刻，并对其中的噪声数据加以修正。最后，利用所述方法对我国县区某电力变压器温度监测数据进行了清洗验证，结果显示该方法不仅能准确地辨识并校正数据中的噪声点，还能记录设备异常时间，满足变电站设备状态数据清洗要求。     

基于变径边界样本界面检测器的异常度检测方法

针对机械设备缺少故障样本时如何高效检测其异常度问题,在分析训练样本的分布情况以及其在自己空间边界状态的基础上,优化训练样本半径,提出一种变径边界样本界面检测器。利用变径边界样本界面检测器异常检测方法分析了轴承状态数据,不仅能反映出轴承的各种故障状态,而且能通过异常度函数反映出故障的轻重程度。变径边界样本界面检测器的设备异常度检测方法,是在学习设备正常运行数据的基础上,优化训练样本半径,利用边界样本及其方位信息,构建界面检测器,对设备的运行状态进行检测。变径边界样本界面检测器在构建过程中不需要使用设备的故障数据,适用于对缺少故障数据的机械设备进行异常状态检测。     

某轴承故障机理分析与新型检测方法研究

针对某双列角接触球轴承故障,建立故障树分析产生故障的原因。利用体视显微镜和扫描电镜等设备,对故障轴承内圈、外圈、保持架和钢球进行外观检查和能谱分析等分析工作,并结合adams动力学分析软件,对不同引导间隙对轴承工作性能的影响进行了分析,得出引起轴承故障的原因是,由于保持架内径尺寸低于下限、引导间隙变小造成保持架运转不稳定,从而引起异常磨损。在工艺上采取了相应措施,减少了保持架不合格品。最后结合Creo软件提出一种新型非接触式检测方法,有效地解决了此类故障。     

水轮机转轮室内响声异常的分析及处理

介绍了水轮机异常响声的故障分析处理过程以及结论，并总结了安装工作的一些经验教训。