基于定性趋势分析的空调系统传感器故障检测

提出了基于定性趋势分析的空调系统传感器故障检测方法。该方法将空调系统中信号相似的传感器分成一组,利用组中信号间的趋势相似性进行故障检测。采集了空调系统的传感器数据,对传感器偏置故障和漂移故障进行仿真实验,结果表明,该方法能检测传感器的偏置故障和漂移故障。     

基于小波神经网络的空调系统传感器故障诊断

详细阐述了小波神经网络(WNN)的原理、结构,并对传统的BP算法进行了改进。以空调系统传感器故障检测问题为目标,提出了基于WNN的故障诊断方法。通过采集天津博物馆中的传感器数据,对训练好的WNN进行了传感器故障诊断能力的验证,对温度传感器的1℃偏差故障、0.05℃/s速率漂移故障、完全故障、与不同方差下的精度等级下降故障进行了仿真,结果表明:这种方法对传感器故障具有很好的诊断效果。     

基于检测滤波器的俯仰角速率传感器故障检测研究

针对飞控系统俯仰角速率传感器故障情况复杂以及故障检测困难的问题,通过分析飞控系统俯仰角速率传感器的故障种类和故障模式,建立不同情况相关数学模型;依据检测滤波器法检测系统故障的原理,设计飞控系统俯仰角速率传感器故障检测的滤波器;在某飞机处于Ma=0.8,H=50m的飞行状态,利用Matlab和Simulink对飞控系统俯仰角速率传感器故障检测进行仿真验证,仿真表明所建证的飞控系统传感器故障数学模型是正确的,同时表明滤波器检测故障的方法可以高效地检测出飞控系统俯仰角速率传感器的故障.     

基于自适应数值滤波器的空调系统故障诊断

空调系统作为现代飞机空气管理系统的一部分,对于机舱内温度、空气的调节起着至关重要的作用,其工作正常与否直接影响着飞机的乘坐舒适性.因此,研究空调系统的故障诊断具有十分重要的意义.文中从空调系统的物理结构出发,建立了单级循环结构图,得到了各环节的数学模型.采用自适应数值滤波器进行故障检测,引入3σ原则作为故障判断准则,并结台数学模型提出了联合故障诊断的思想,对系统故障进行定位和故障类型的判断.最后利用计算机仿真实验进行验证,仿真结果表明该联合故障诊断思想能够有效地进行故障诊断和定位,并实现了对传感器故障和元部件故障的准确区分.     

基于霍金斯指标的传感器故障重构研究

在基于主元分析的传感器故障检测方法中,Hawk insT2H指标对部分传感器故障的检测优于常用的SPE指标。但目前对T2H指标的研究并不充分,尚需要对T2H指标进行故障重构能力的分析。利用几何投影的概念,研究了T2H指标的传感器故障重构问题,并得出了该指标的故障可重构条件。应用数据仿真实验验证了T2H指标的传感器故障重构计算方法的有效性。     

基于孤立森林算法的空调系统运行异常检测研究

常规的空调系统运行异常检测以故障样本特征检测为主,但存在错检、漏检的问题,会影响空调系统的正常运行,为此,设计了基于孤立森林算法的空调系统运行异常检测方法。首先提取空调系统运行异常特征,并根据异常特征向量确定空调系统异常位置。然后基于孤立森林算法设定空调系统运行异常检测阈值,获取空调系统运行异常的正态分布数据,将异常特征数据点孤立到同一个平面上,通过阈值区分特征点是否异常,完成异常检测。采用对比实验,验证了该方法的检测准确性更高,能够应用于实际生活。     

空调系统中传感器故障检测与诊断方法的研究

提出了空调系统传感器故障检测，故障识别、故障重构的主成分分析方法。主成分分析法将测量空间分为主成分子空间和残差子空间。SPE指数和SVI指标分别用来检测和识别故障，沿着故障方向，测量数据逐步逼近主成分子空间可以实现数据的重构，通过对空调监测系统的传感器故障检测与诊断结果展示出PCA方法具有良好的故障检测，识别和重构建能力。     

基于滑模观测器的机器人系统传感器故障诊断

本文基于变结构滑模状态观测器，提出了一种在模型含有不确定性误差的情况下，机器人控制系统传感器故障的鲁棒诊断方法．通过滑模观测器与传感器的输出构造残差信号，然后从残差中提取故障信息，实现故障的检测与分离．实验结果验证了该方法的有效性．     

中低速磁浮列车位置传感器故障检测

研究磁悬浮列车传感器性能,保证列车运行安全,中低速磁浮列车对悬浮状态进行实时准确的采样,是重要的技术环节,采样成功与否很大程度上依赖于传感器的状态.现有系统通过设计冗余及改进算法可保证传感器的可靠性,而在列车运行过程中如果故障不及时排除则可能影响到整个单转向架的稳定悬浮,使潜在的风险增加,对列车安全构成威胁.为了解决上述问题,提出了一种基于自适应滤波的位置传感器故障检测方法,通过对各个传感器探头间信号差值的相关性分析辨识各个探头的故障状态.经仿真实验,验证了方法可以有效地检测位置传感器故障.     

无人机双余度电动舵机角度传感器故障检测方法

双余度舵控系统的基本思想是通过不同余度之间的切换来保证舵控系统的可靠性。针对无人机双余度电动舵机角度传感器故障检测技术提出了基于辨识参考模型的方法。首先介绍了电动舵机的双余度方案,然后通过机理分析和理论推导相结合的方式建立了舵系统的输入输出模型,利用系统辨识的方法确定了模型的参数。最终利用辨识的参考模型对双余度角度传感器进行故障检测,并通过实验,验证了方法的有效性。     

基于稀疏分解残差的氢气传感器故障探测与辨识方法

针对传感器故障探测和诊断,提出了一种基于稀疏分解残差的氢气传感器故障探测和辨识方法.基于信号稀疏分解理论,对采集的传感器正常信号数据集,利用K奇异值分解(K-SVD)学习算法得到一超完备字典D;在字典上对非正常(故障)信号进行分解,根据稀疏分解的残差大小和范围完成对传感器故障的探测及辨识.实验结果表明:对氢气传感器的故障探测率和总辨识率分别达到98.75%和97.25%,可以有效地解决氢气传感器的故障探测和辨识.     

基于量测一致性的联邦滤波故障检测方法研究

针对联邦滤波器的信息融合特点,提出了一种基于测量一致性的传感器故障检验方法.该方法利用融合状态递推器对各个子传感器的量测预报与各传感器量测之间的偏差构造统计量,进行故障检测,可以实现先检测后滤波,在子滤波器启动之前确定对应传感器量测的有效性.仿真结果表明,该方法具有较高的故障检测灵敏度.     

基于滑模观测器的电流传感器故障监测系统设计

为了保证电流传感器的工作效率,为设备维护提供有效参考,利用滑模观测器优化设计了电流传感器故障监测系统。加设滑模观测器,改装数据采集器、信号处理器等设备,调整系统的电路连接方式,在抗干扰约束下,完成硬件系统的优化设计。根据电流传感器的工作原理和故障特征,构建电流传感器故障数学模型。利用滑模观测器及其逻辑原理,实时收集电流传感器的运行信号。根据传感器故障特征,选择并计算电流传感器的故障监测指标,通过与设置故障标准的比对,输出可视化的电流传感器故障监测结果。通过系统测试实验得出,基于滑模观测器的电流传感器故障监测系统的指标监测误差、故障类型误检率和漏检率均低于预设值,由此证明优化设计系统具有良好的故障监测功能。     

基于神经网络观测器的飞行器传感器故障检测

为了避免传感器故障对飞控系统的影响,实现传感器故障的快速检测与隔离,提出了一种基于神经网络观测器(NNOB)的传感器故障检测方法.在建立四旋翼飞行器姿态故障模型的基础上,利用非线性观测器得到的期望输出和传感器测量值设计基于神经网络(NN)的传感器故障观测器,利用扩展卡尔曼滤波器(EKF)更新神经网络的权值参数,通过Ly...     

Joint sensor fault detection for fault tolerant parallel manipulators

Parallel manipulators with redundant joint displacement sensing can be exploited to develop fault tolerant implementations. This is possible since fundamental problems of the associated kinematics can still be solved after the elimination of faulty sensor readings. The ability of detecting faulty sensor readings is a requirement of any fault tolerant implementation scheme. A sensor fault detection method is presented for redundantly sensed parallel manipulators. A broad class of three‐branch manipulators is considered where each branch consists of three main‐arm joints and supports a common payload through respective passive spherical joints. The detection method is based on the comparison of forward displacement solutions for different cases of joint sensor readings. The existence of common solutions based on the branches–sensors considered, is used to effectively identify the existence of a failed sensor. Once a faulty sensor is identified, continued (fault tolerant) operation is possible using a forward displacement solution based on the readings of the accurate sensors. The detection method is implemented in a computer simulation of a calibrated three‐branch parallel manipulator. © 2000 John Wiley & Sons, Inc.     

基于小波分析的传感器故障检测研究

针对航空发动机控制系统传感器故障检测在强噪声环境下易误报的问题,设计了基于模极大值原理的传感器故障检测方法.首先介绍基于小波奇异性进行故障检测的基本原理,之后根据信号和噪声奇异指数不同的特点判断噪声模极大值.对传感器典型故障,给出基于模极大值原理的传感器故障检测算法,并根据小波变换模极大值在不同尺度下的分布来完成故障的检测.通过某型涡扇发动机控制系统传感器故障检测仿真实验表明,小波变换能很好地刻画信号的奇异性特征,该滤波算法消噪效果明显,故障检测准确度高.     

基于量测重构投影的加速度计故障检测

基于分布式传感器网络结构,构建了双节点故障检测模型,分析加速度计输出,对加速度计的输出量进行重构,将与陀螺输出量耦合部分补偿掉,简化加速度计的奇偶检测方程。最后对检测方程不能识别的3个及以上加速度计出现故障的情况进行讨论,分析表明:基于量测重构的奇偶方程加速度计检测法对分布式传感器网络中的加速计故障检测有较强的检测能力。     

飞控系统传感器故障诊断研究

研究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预测器的故障诊断方法。利用传感器输出时间序列构造神经网络预测器模型,网络结构使用多层感知器结构,根据网络输出和实际输出之差与某·阈值的大小比较关系判断故障。最后针对某型飞机建立仿真模型,并对单一及多个传感器故障诊断进行研究,给出了仿真实现结果,并加以分析。仿真结果表明,所提出的基于神经网络预测器的故障诊断方法是行之有效的,能够及时准确地确定故障的发生。     

基于邻域粗糙集与支持向量极端学习机的瓦斯传感器故障诊断

针对于瓦斯传感器故障诊断速度慢、诊断精度不高的问题,以常见的冲击型、漂移型、偏置型和周期型传感器输出故障作为研究对象,提出一种基于邻域粗糙集（NRS）和支持向量极端学习机（SVM-ELM）的故障诊断方法。首先对瓦斯传感器的特征属性值进行归一化处理,然后利用NRS信息约简理论降低属性维度,提取出影响瓦斯传感器的关键属性构成约简集。将约简集作为SVM-ELM的输入进行训练,利用训练好的SVM-ELM对测试样本进行模式识别。最后通过实验对比验证该方法具有训练速度快、分类精度高的特点,辨识正确率在95%以上,能够显著提高故障诊断的速度和准确性。