IP网络可生存性模型中故障模型的构建与仿真

为优化IP网络可生存性评估方法,对可生存性模型中故障模型的构建问题进行了研究.介绍网络可生存性评估框架,对IP网络故障特性进行了分析,分别分析了故障的特征,故障对IP网络可生存性的影响以及故障的分类情况,在了解了IP网络故障特性的基础之上,给出单链路故障、路由器相关故障及光纤相关故障三种故障状态集的数学表示,并给出两种故障模型的构建方法,分别为已知每种故障占全部故障的百分比和已知每种故障发生时间间隔的统计分布情况下的故障模型构建方法,最后对两种故障模型构建方法分别进行了仿真验证,得出两种故障模型构建方法可对实际故障状态进行较精确模拟的结论.     

电气传动装置局部故障信息自动控制仿真

电气传动装置局部故障信息的自动控制在提高故障检测率方面具有重要意义。首先对电气传动装置的局部故障信息进行分析,随后采集局部故障信号,根据电气传动装置故障的噪声和信号,对其进行小波分解,得到小波分解值,并对其进行归一化处理,得到电气传动装置故障经过去噪后的信号,利用故障信息的权值向量和偏置量计算电气传动装置故障信息的分类函数,引入惩罚参数,对电气传动装置局部故障的对偶优化函数进行计算,得到故障信号的约束条件,对去噪后的故障信号进行采集。利用批次电气传动装置局部故障信息变量中的列向量、偏度向量和峭度向量对批次故障信息控制的统计模量进行计算,并分别计算三个变量的值,根据统计模量对局部故障信息的向量建立训练矩阵,实现电气传动装置局部故障信息的自动控制。结果表明,提出方法能够准确且高效的对局部故障信息进行自动控制。     

基于云平台的台区故障监测系统设计

传统监测系统在台区故障监测应用中常出现误测现象,且误测率较高,为此提出基于云平台的台区故障监测系统设计。系统硬件部分包括故障信号采集卡、微处理器以及预警器设备,利用故障信号采集卡采集台区故障信号,通过微处理器对故障信号进行处理并且对系统监测命令进行响应,通过预警器对台区故障进行及时预警;系统软件部分设计故障信号编码协议对台区故障信号进行分类,同时对台区故障进行编码,利用云平台分析台区故障信号,计算出台区故障概率,将其分析结果作为系统输出,以此实现基于云平台的台区故障监测系统设计。经实验证明,设计系统对于台区故障的误测率小于当前系统,具有较好的可行性和可靠性。     

基于自组织特征映射网络的配电网故障类型识别

针对电力系统配电线路故障类型识别的问题,为提高故障类型识别准确性,提出应用小波变换技术对故障信号进行预处理,提取工频信息构成神经网络的训练样本集,通过构建自组织特征映射网络对不同故障类型的特征向量进行自动聚类来实现对故障类型的识别。大量的仿真测试表明,此网络模型收敛速度快,通过自学习能够有效覆盖故障模式空间,实现对不同故障类型的准确识别,网络对故障类型的识别不受故障过渡电阻、系统运行方式以及故障点位置等因素的影响。     

基于EMD和优化K-均值聚类算法诊断滚动轴承故障

考虑到滚动轴承振动信号的非平稳特征和实际应用中典型故障样本不易获得等原因,而在实际应用中,故障程度识别和故障类型诊断一样重要,提出一种滚动轴承故障类型及故障程度识别方法。首先对原始振动信号进行EMD分解,对含故障特征的IMF(intrinsic mode function)分量进行信号重构,随后对重构信号进行Hilbert包络谱分析,在提取特征量的基础上,应用优化K-均值聚类算法进行故障类型和故障程度分类。实验结果表明:基于EMD和优化K-均值聚类的故障类型和故障程度识别算法,可将含不同故障类型的样本集,按故障类型进行正确分类;也可将含同种故障类型、不同故障程度的样本集,按故障程度进行正确分类。     

基于时域信号的三电平逆变器复合故障诊断

针对NPC型三电平逆变器出现的单相单管和多管复合故障诊断问题,在对各类故障机理进行分析的基础上,根据故障后桥臂电压输出信号在时域的变化规律,引入新的故障特征变量,继而提出10个故障特征判据来提取故障特征信息,从而建立相应的故障特征向量表,基于此对不同故障类型进行诊断,并通过Matlab进行了仿真验证。仿真结果表明,该方法能够有效提取故障特征信息,并能对故障类型和器件进行较为准确的诊断与定位。     

多因素集对分析的系统故障模式识别方法

为研究多因素影响下系统故障模式识别,根据已有故障标准模式对故障样本模式进行分析,提出基于集对分析联系数和故障分布的系统故障模式识别新方法。根据故障背景建立故障模式识别系统,分析故障样本模式与故障标准模式,确定联系度各联系分量,计算联系度和识别度,最后通过确定故障样本模式与故障标准模式关系完成识别。对某电气系统实例分析给出了方法流程,获得了模式识别结果,从而为有针对性的采取预防和治理措施提供了决策支持。     

BP神经网络在飞控系统传感器故障诊断中的应用

故障检测和诊断技术对提高系统可靠性具有重要意义,针对飞控系统中常见的传感器故障,提出了基于神经网络观测器的故障诊断方法;通过构造神经网络模型代替解析系统建模,利用神经网络的学习能力在线检测传感器故障,最后,应用BP神经网络算法对故障进行仿真;仿真结果表明,神经网络观测器方法对单一传感器故障及多个传感器故障均能够准确识别,并对故障的定位也有不错的效果。     

改进神经网络在模拟电路故障诊断中的应用

研究模拟电路故障诊断准确性问题.电路故障与引起故障因素之间呈高度非线性,传统故障识别方法无法识别其非线性特点,导致传统故障方法的诊断精度低.为了提高电路故障诊断的精度,提出一种遗传算法优化BP神经算法的模拟电路故障诊断方法.首先对故障电路样本进行特征提取和归-化处理,然后采用遗传算法对BP神经网络参数进行优化,最后利用最优参数BP神经网络对电路故障样本进行训练和建模,获得电路故障诊断结果.在MATLAB平台上对模拟电路故障进行仿真测试,仿真结果表明,与传统模拟电路故障诊断方法相比,提高了模拟电路故障诊断精度,缩短了故障诊断时间,在模拟电路故障中有着广泛的应用前景.     

基于电路功能的分区诊断故障字典法

本文提出了一种基于电路功能分区诊断并建立直流故障字典,分步实施故障定位的电路故障诊断方法.该方法是在构成整个直流故障字典时,通过对电路的分析并结合对故障字典的计算机辅助分析,按电路功能将故障字典划分为若干个相互独立的故障小字典,对应不同的电路区域.实时诊断中先故障区域再故障元件,分步实施故障定位,减少了测试点,提高了实时故障诊断的效率.     

基于单片机的配电线路故障检测

针对配网线路故障带来的损失问题,为进一步减少损失,结合当前的单片机技术对配电线路故障进行检测。对此文章以单相接地故障为例,结合其故障特征,通过PIC系列芯片完成对特征数据的采集,然后通过数据的处理和判断,得出单相故障接地结果,进而完成对线路故障的判断。     

基于模型的飞机虚假故障过滤方法

故障探测技术的不完善导致飞机故障处理系统收到一些虚假故障,关联着驾驶舱效应的虚假故障必然会对驾驶者的心理造成不同程度的影响.如何快速精准地过滤飞机虚假故障是目前急需解决的问题.提出一种过滤飞机虚假故障的方法,通过构建的故障关联模型和致命故障模型来设计虚假故障过滤器.该方法能有效地过滤虚假故障,对减轻驾驶员负担、提高飞行安全有着重要意义.     

浅析自动化立体仓库“脱机”故障

本文是对自动化立体仓库计算机系统"脱机"故障进行具体分析,确定引起故障的主要原因,最终找出故障解决方法,并采取相应的措施,减少故障发生的次数,降低故障对生产造成的影响。     

一种基于数据重构的KPCA故障识别方法

针对核主元分析(KPCA)方法只能实现故障检测,但无法实现故障变量识别的问题,提出一种基于数据重构的KPCA故障变量识别方法。采用改进的数据重构方法对各参数进行重构,然后利用故障识别指数对监控参数进行故障变量识别。通过对某型涡扇发动机进行实验的结果表明,该方法能够准确识别故障变量,从而有助于维护人员分析故障原因,初步确定可能的故障源,大大缩短故障定位及排故的时间,可预防重大事故的发生。     

机载任务系统的故障管理应用设计

面对综合化、模块化航空电子(Integrated Modular Avionics,IMA)架构下机载任务系统出现的繁多且复杂的故障,对故障进行定位及有效管理。通过底层故障检测、故障诊断与定位、故障处理到系统故障综合,利用系统管理软件和故障管理软件对不同故障提供不同的处理方法和处理策略,提出了一种机载任务系统的故障管理的应用设计方法,以核心任务处理机(Integrated Core Processor,ICP)的故障管理为例,描述了对故障管理的应用设计,对不同故障的有效处理有利于提高飞机安全性和可维护性,对系统排故及优化提供一定帮助,为型号研制提供一定的借鉴意义。     

故障指示器的检测及应用

故障指示器厂家多样,其标准和功能各不统一,所以有必要在接入配网前对其各项功能进行检测,并统一其协议标准。本文介绍了故障指示器的工作原理与其功能结构,利用故障指示器综合测试仪和其他相关设备对故障指示器进行检测,结果表明此方法对故障指示器的检测是有效的,故障指示器检测到故障信号时能够准确地翻牌,当发生单相接地故障时,经过检测后故障指示器接入配电网后的运行情况良好,能够准确的监测故障并上报主站系统。从而验证了此故障指示器监测方法的有效性和准确性。     

水利泵站电气设备故障自动排查研究

为保障水利泵站的安全稳定运行,提高水利泵站电气设备故障的排查效率和准确性,基于水利泵站的运行结构,对水利泵站电气设备故障自动排查方法进行研究。建立电气设备故障数据库,采用光纤传感算法对数据信息进行筛选处理,建立水利泵站电气设备故障自动排查模型。基于变压器绕组故障,设计了不同程度和不同位置故障试验,采用折线图记录本文设计的故障排查方法与传统故障排查方法的检测结果,与实际故障进行对比,结果显示设计的故障排查方法与实际故障折线图基本贴合,而传统故障排查方法与实际故障折线贴合度非常低,因此设计的故障排查方法能更准确地排查出故障的位置和故障程度,为水利工程长期稳定运行提供了基础保障。     

分布式系统中的故障处理

对一种实时分布式系统中的故障处理机制进行了研究,详细描述了该系统中故障管理的概念,故障定义、故障分类与级别,故障检测、故障滤波、故障确认、故障相关分析、故障定位、故障隔离,健康监控、故障管理的功能与实现。任何系统可按其需求选择其中介绍的一种或多种技术组合。     

浅谈配电网的故障测距技术

配电网的故障测距问题是电网故障测距的难点。为得到有效的解决方法,总结我国配电网的特点和故障测距装置的基本要求,对现有的故障测距方法进行了归纳,再结合配电网的故障测距研究新动向,对配电网中混合线路的故障测距问题进行了初步研究。     

邻域知识图算法在旋转机械设备故障诊断中的应用

旋转机械应用过程中极易出现内环故障、外环故障、滚动体故障的情况,而这也直接影响机械部件的使用寿命。为准确诊断设备元件的故障行为,达到延长旋转机械设备寿命水平的目的,针对邻域知识图算法在旋转机械设备故障诊断中的应用展开研究。求解邻域知识图算法的函数表达式,并以此为基础,完成对故障数据的推荐,再通过预处理的方式,实现对旋转机械设备故障数据的深度挖掘。融合关键故障数据,并对其进行降维处理,根据核特征定义条件,完善具体的故障诊断流程,完成基于邻域知识图算法的旋转机械设备故障诊断算法的设计。实验结果表明,上述方法的应用,可以准确诊断出内环故障、外环故障、滚动体故障三种故障表现行为,通过适当方法对所诊断出故障行为加以处理,可以达到延长旋转机械设备使用寿命的目的。