动态内全潜结构投影的空间扩展故障检测方法

动态内偏最小二乘(DiPLS)方法是基于数据驱动的潜结构投影的动态扩展算法, 用于动态特征提取和关键 性能指标预测. 在大型装备系统中, 传感器采集的当前时刻样本受历史样本的影响且可能包含较大噪声. 在动态特 征提取中, 因DiPLS算法未按降序提取主成分, 导致残差空间仍存在较大变异, 动态和静态信息难以有效分离, 影响 故障检测性能. 为此, 本文提出了一种基于动态内全潜结构投影的故障检测方法(DiTPLS). 首先, 使用动态内偏最小 二乘方法和向量自回归模型建立动态模型并检测故障, 用于捕捉质量相关动态信息; 基于结构化动态主成分分析 算法建立一种改进的动态潜在变量模型, 用于残差分解, 提取质量无关的动态信息和静态信息, 并构造合适的统计 量进行故障检测. 数值仿真和田纳西–伊斯曼过程实验验证了DiTPLS算法的有效性.     

基于独立成分分析及其扩展模型的工业过程监测方法综述

独立成分分析(independent component analysis,ICA)是一种多变量统计分析方法,常用于非高斯过程监测,它能够有效利用信号的高阶统计信息(三阶以上)提取相互独立的独立成分,在工业过程监测中得到了广泛的应用,是当前国际过程监测领域的研究热点.鉴于此,介绍经典ICA模型、改进ICA模型及其在工业...     

空间飞行器大角度姿态机动混合H2/H∞控制

提出一种基于平方和优化的空间飞行器大角度姿态机动混合H2/H∞控制方法.为适应飞行器大角度姿态机动的要求,采用修正的Rodrigues参数描述卫星的姿态运动,并将飞行器姿态运动学和动力学方程转化为线性参数可变(LPV)系统;为降低设计的保守性,通过引入附加松弛变量,提出一种系统矩阵与Lya-punov矩阵分离的混合H2/H∞性能准则;基于该性能准则,运用Lyapunov方法和平方和优化技术,推导出飞行器大角度姿态机动混合H2/H∞状态反馈控制器存在的充分条件,并将混合H2/H∞控制器设计问题转化为具有平方和约束的参数优化问题.     

基于改进高效偏最小二乘的质量相关故障诊断

高效偏最小二乘(EPLS)作为偏最小二乘(PLS)的扩展算法之一, 在质量相关故障检测中取得了良好的应用 效果. 然而, 研究发现当系统中存在一些与产品质量无关的信息时会导致EPLS的检测率降低, 影响工业生产安全及 效益. 同时, 传统的基于贡献图的故障诊断方法在无故障时输入变量会对故障检测指标的贡献值不均等, 从而影响 故障诊断效果. 针对上述问题, 本文提出了一种改进高效偏最小二乘(IEPLS)的质量相关故障诊断方法. 所提方法首 先用正常数据建立IEPLS算法模型, 利用获得的模型参数对过程变量进行空间分解. 然后在分解后的空间中定义局 部信息增量均值和局部动态阈值, 结合故障判据进行故障检测. 当故障发生后, 利用每个变量的新息矩阵计算对故 障总体的新息贡献率, 根据各个变量新息贡献率大小实现对故障变量的定位. 最后, 使用田纳西伊士曼过程(TEP)对 算法性能进行了验证.     

自稳定的双目的特征对提取算法及其收敛性分析

提出一种自稳定的双目的算法用以提取信号自相关矩阵的特征对.该算法可以通过仅仅改变一个符号实现主/次特征向量估计的转化,并且可以通过估计的特征向量的模值信息估计对应的特征值,从而实现特征对的提取.基于确定性离散时间方法对所提出的算法进行收敛性分析,并确定算法收敛的边界条件.与已有算法对比的仿真实验验证了所提出算法的收敛性能.     

基于Volterra 级数并行递推AP 算法的陀螺漂移预测

为了预测某导弹陀螺漂移趋势,以该陀螺漂移角速度时间序列为对象,建立基于Volterra级数的非线性时间预测模型,提出了一种基于Volterra级数的并行递推放射投影AP自适应算法.以系统Volterra核向量增量的模与某约束总和为损失函数,按照最陡下降原理导出各阶Volterra核更新公式;再利用矩阵求逆引理递推求取各阶Volterra子系统自相关逆矩阵导出算法.某导弹实测的陀螺漂移数据预测应用研究表明,该算法运算速度快、预测精度高.     

酯化红曲在江淮流域多粮型大曲酒生产中的应用

通过对酯化红曲在江淮流域多粮型大曲酒生产上的应用试验进行跟踪分析，试验池口与对照池口相比，出酒率、升级率、升级酒数量、综合效益等经济指标提高幅度明显，且己酸乙酯、乳酸乙酯比例协调，达到了提高江淮流域多粮型大曲酒产、质量的目的。     

智能电网下的电网安全性与稳定性

智能电网由于其优越的性能,对世界经济具有巨大促进作用,正成为当今世界电力发展的最新趋势,被认为是21世纪电力系统的重大科技创新。智能电网的出现将对已有的电网安全稳定分析与控制带来较大影响。介绍了中国智能电网的发展、目标和特征,讨论了在智能电网环境下电力系统安全稳定分析与控制、智能调度、大规模风电接人、分布式发电所带来的新问题,并给出了相应的对策。     

复杂电子系统的故障跟踪算法

本文提出一种基于相空间重构和故障跟踪算法的复杂电子系统故障诊断方法，该方法将复杂电子系统中参数变异演化造成的不稳定因素作为跟踪对象，并将其视为隐藏在“快变”系统状态矢量中的“慢变”状态矢量，利用相空间重构和局部线性化模型以及无故障系统的观测数据构造用于故障跟踪的参考模型，用数据替代法生成系统故障数据，借助于对系统状态矢量在相空间演化过程中相对参考模型误差的跟踪与估计，实现系统故障的检测与识别。混沌时间序列的相空间重构采用了复自相关和Г-test的嵌入维、时间延迟联合算法，所得到的结果为准最佳的嵌入维、时间延迟。实验结果表明，该故障诊断方法可准确地检测出复杂电子系统中的故障现象。     

一种全最小二乘算法及其在非线性滤波器中的应用

针对输入输出观测数据均含有噪声的滤波问题,提出了一种稳定的总体最小二乘自适应算法。该算法以系统的增广权向量的瑞利商(RQ)与对增广权向量的最后元素的约束的和作为总损失函数,利用梯度最陡下降原理导出权向量的自适应迭代算法,并将该算法应用于非线性Volterra滤波器。研究了算法的稳定性能,提出的算法不仅有良好的收敛性能,而且在权向量的自适应迭代时不需要标准化处理,使得算法的实施更为简单。仿真实验表明,无论在线性系统或非线性系统,本文算法的收敛性能,鲁棒抗噪性能和稳态收敛精度明显高于其它同类总体最小二乘算法。