多故障

摘要： 考虑电-气综合能源系统中电力系统和天然气系统的耦合运行情况,并运用储电、储气、P2G等设备,提出了两阶段的恢复策略和恢复模型。在应急恢复阶段以恢复过程中电-气综合能源系统的经济损失最小为目标,优先恢复负荷能源供应及一部分故障设备,在综合恢复阶段恢复剩余的故障设备。构建了一个考虑多种设备的两阶段故障恢复混合整数模型,并运用分段线性化的方法进行处理。得出故障恢复过程中的最优拓扑恢复序列,并给出最优恢复方案,最终使系统在恢复进程中综合经济损失最小并使恢复效率达到最大。最后通过仿真验证了所提策略的有效性。

摘要： 基于变分非线性调频模态分解,提出一种滚动轴承多故障诊断方法。对滚动轴承多故障振动信号分量的瞬时频率和瞬时幅值进行估计;在此基础上,通过最小化信号的带宽实现滚动轴承故障信号的重构。对比所提方法与变分模态分解法,通过实验案例对所提方法进行验证。结果表明:所提方法明显优于变分模态分解方法,即使在强噪声背景下,仍能有效地实现滚动轴承多故障信号的分解与重构,可以有效地诊断滚动轴承多故障。

摘要： 电网的安全稳定运行对国家的发展与人民的安稳有着至关重要的作用,随着科学技术的不断发展,用电需求呈现高速的增长,电网故障的种类也愈加复杂.因此,电网的维护方式亟待更新发展.基于N-1事件,通过对事故后的潮流进行分析计算,提出了一种基于状态叠加算法的输电断面稳态安全域计算数学模型.并以湖北电网为例,验证了上述方法的可行性与有效性.

摘要： 电网的安全稳定运行对国家的发展与人民的安稳有着至关重要的作用,随着科学技术的不断发展,用电需求呈现高速的增长,电网故障的种类也愈加复杂。因此,电网的维护方式亟待更新发展。基于N-1事件,通过对事故后的潮流进行分析计算,提出了一种基于状态叠加算法的输电断面稳态安全域计算数学模型。并以湖北电网为例,验证了上述方法的可行性与有效性。

摘要： 针对复杂电子设备在使用过程中多故障诊断难的问题,以相关性模型为基础,提出了一种多故障诊断的设计方法;首先,根据相关性模型确定测试D矩阵,并获得组成单元与测试次数的关系矩阵;其次,根据每次实际测试的结果构建测试结果矩阵,并计算获得测试故障单元矩阵;最后,通过综合测试故障单元矩阵与测试次数关系矩阵的数据,确定故障单元的概率,根据故障概率定位出故障单元;通过实例验算表明:多故障诊断方法可准确定位故障单元,大幅降低误修率.

摘要： 研究了一种基于空间-时频分布(STFD)的欠定盲源分离方法,并将其应用于滚动轴承的多故障振动信号的盲源分离与故障诊断.通过计算平滑伪Wigner-Ville分布(SPWVD)并将其扩展到三维空间,得到了观测信号的空间-时频分布(STFD)矩阵;再对STFD矩阵进行噪声阈值处理、自动项筛选、聚类操作后得到估计源信号的二次时频分布(QTFD);之后基于Wigner-Ville分布(WVD)的反演特性重建源信号.最后通过相关系数将估计源信号与观测信号对应来对故障进行定位.最后设计实验进行验证,仿真结果证明了方法的有效性.

摘要： 为了研究车用永磁同步电机在多故障状态下,电机的定子与磁钢温度场的变化,利用Maxwell建立了电机有限元模型,以不同故障条件下各部分损耗作为温度场热源载荷,与ANSYS Workbench进行联合仿真.利用磁热耦合的方法计算模型,得出损耗变化曲线与定子、磁钢的温度分布图,总结了永磁同步电机多故障类型之间损耗与温升的关系,分析了多故障下永磁同步电机各部件温升的变化.对比电机在多故障条件下各部分温升,总结了多故障条件下电机的温升规律,对电机故障的预防与诊断有一定的参考价值.

摘要： 对数字电路的多故障测试生成,首先构造被测电路的约束电路结构,并建立测试生成的神经网络模型,然后采用遗传进化算法计算约束电路对应神经网络能量函数的最小值点而获得给定多故障的测试矢量,该方法具有易于实现和有良好的内在并行性等特点.同时给出了算法的并行实现方案.

摘要： 给出了相邻双故障诊断的基本定义，包括相邻双故障、相邻双故障与测试点相关，以及相邻双故障相关性矩阵等;在此基础上，提出了相邻双故障诊断方法的基本原理，建立了相邻双故障相关性矩阵生成算法，并给出了诊断策略的表格化表示形式以及诊断策略应用方法。最后，在某型雷达上对该方法进行了应用，验证了方法的正确性和可行性。

摘要： 分析了目前算法存在的问题,根据故障定位的改进矩阵算法,针对配电网末端故障及不同线路上的多故障问题,提出了切实可行的判据,不仅能对配电网单一故障进行定位,而且能对配电网末端故障以及不同线路上的多故障做出快速、准确的诊断.然后模拟计算了3电源配电网及单电源多出线的各种故障,结果表明了该判据的有效性.

摘要： 本发明公开了一种基于遗传算法的多故障解耦和故障定位方法，包括：根据失效用例集构建初始失效用例特征向量矩阵；计算每一个候选解的适应度，并按照适应度大小对候选解进行降序排序；对n+1个候选解进行n+1次抽样，选出n+1个样本；基于n+1个样本进行交叉和变异操作，得到新的n+1个候选解，若迭代轮数大于N1或样本中具有最大适应度的候选解连续N2轮不变，则算法终止，得到具有最大适应度的候选解；将最大适应度的候选解所对应的失效用例修改为通过，并利用故障定位算法进行定位，得到最终的定位结果。本发明公开提供的基于遗传算法的多故障解耦和故障定位方法，提高了故障定位算法在多故障环境下的定位效率。

摘要： 本发明公开了滚动轴承研究技术领域的一种滚动轴承多故障耦合机理与早期故障特征提取方法，该种滚动轴承多故障耦合机理与早期故障特征提取方法的具体步骤如下：S1：基于非线性动力学的滚动轴承振动形式分析，S2：基于分岔理论的滚动轴承故障演变分析，S3：基于混沌特征量的滚动轴承故障特征提取，S4：模拟仿真分析和快速疲劳寿命试验，S5：滚动轴承多故障非线性动态耦合分析与早期故障特征提取，运用非线性动力学方法，解析疲劳寿命试验中滚动轴承多故障耦合特征，利用分岔理论分析单一故障模式演变过程中振动信号变化规律及其通向混沌的道路，利用混沌阵子系统对小参数扰动极其敏感的特点，实现滚动轴承早期故障特征提取与诊断。

摘要： 本发明提供一种基于多故障特征值的光伏智能故障诊断方法，涉及光伏发电系统中数据处理相关技术领域，包括如下步骤：由光伏逆变器扫描光伏组件获取光伏组件输出特性I‑V（电流‑电压）曲线上的电流‑电压数据；对获取的电流‑电压数据进行预处理，对预处理后的电流‑电压数据进行数据处理，以得到对光伏故障更为敏感的故障特征值，故障特征值包括：等效热电压、I‑V曲线拐点因子、最大功率点因子、等效串联电阻、填充因子五个，将获得的五个故障特征值归一化为无量纲的相对单位值，将归一化的故障特征向量进行故障诊断。本方法经过了数据处理形成了对故障更敏感的故障特征向量，对故障的类型诊断更加准确，存取在故障样本库中的数据更少。

摘要： 本申请提出了一种多故障模式下基于知识蒸馏的晶圆制造过程故障检测方法，涉及晶圆制造过程故障检测技术领域，其中，该方法包括：获取历史故障数据，并根据历史故障数据中故障的出现频次，确定常见故障类型和罕见故障类型；基于常见故障类型的监测数据，使用域自适应神经网络减小不同机台间的数据分布差异，以构建常见故障检测模型；构建罕见故障检测模型，获取常见故障检测模型在罕见故障数据训练集上的输出软标签，使用知识蒸馏方式，借助输出的软标签和数据真实标签优化罕见故障检测模型。本发明实现通过知识蒸馏方法，跨故障模式进行知识提取与传递，提升模型在罕见故障下的综合性能，实现对故障的及时检测，从而提高产品良率与生产线效率。

摘要： 本发明公开了一种基于遗传算法的多故障解耦和故障定位方法，包括：根据失效用例集构建初始失效用例特征向量矩阵；计算每一个候选解的适应度，并按照适应度大小对候选解进行降序排序；对n+1个候选解进行n+1次抽样，选出n+1个样本；基于n+1个样本进行交叉和变异操作，得到新的n+1个候选解，若迭代轮数大于N1或样本中具有最大适应度的候选解连续N2轮不变，则算法终止，得到具有最大适应度的候选解；将最大适应度的候选解所对应的失效用例修改为通过，并利用故障定位算法进行定位，得到最终的定位结果。本发明公开提供的基于遗传算法的多故障解耦和故障定位方法，提高了故障定位算法在多故障环境下的定位效率。

摘要： 本发明公开了滚动轴承研究技术领域的一种滚动轴承多故障耦合机理与早期故障特征提取方法，该种滚动轴承多故障耦合机理与早期故障特征提取方法的具体步骤如下：S1：基于非线性动力学的滚动轴承振动形式分析，S2：基于分岔理论的滚动轴承故障演变分析，S3：基于混沌特征量的滚动轴承故障特征提取，S4：模拟仿真分析和快速疲劳寿命试验，S5：滚动轴承多故障非线性动态耦合分析与早期故障特征提取，运用非线性动力学方法，解析疲劳寿命试验中滚动轴承多故障耦合特征，利用分岔理论分析单一故障模式演变过程中振动信号变化规律及其通向混沌的道路，利用混沌阵子系统对小参数扰动极其敏感的特点，实现滚动轴承早期故障特征提取与诊断。

摘要： 本发明公开的是一种柔性转子滚动轴承基础系统多故障耦合实验器及故障辨识方法，通过搭建柔性转子滚动轴承基础系统试验台架，进行系统多故障的试验，对转子系统的位移、振动加速度、轴心轨迹等参数的监测，发明了信号采集、处理系统。针对实际的并发多故障现象，故障辨识，分别基于希尔伯特变换、小波分析、轴心轨迹图像处理等方法得到振动加速度、位移信号的时域和频域特征值，使用神经网络及支持向量机对不平衡故障、球轴承疲劳故障等进行诊断，提出高效的在线实时故障检测算法。

摘要： 本发明公开了一种结合动态切片的软件多故障聚类定位方法及装置，属于软件故障定位技术领域，该方法包括执行用于软件故障定位的测试用例集合，获得程序谱；利用程序切片信息对程序谱中的程序语句进行筛选，获取子程序谱；计算每个子程序谱中的程序语句的代码可疑度，并进行排序；利用聚类算法对失败测试用例的排名进行聚类，获取多个分类簇；根据分类结果，再次计算每个分类簇中的程序语句的代码可疑度，按照新的代码可疑度排名从高到低进行筛查，完成故障修复。本发明利用无监督学习的聚类方法，解决了多故障聚类过程中分类个数过多的问题，并达到对故障用例进行预处理、降低聚类过程时间、提高预测效果、减少检查行数的需求。

摘要： 本发明提供一种光伏并网逆变器多故障特征提取方法与装置，属于光伏发电技术领域。本发明的方法包括下述步骤：设置光伏并网逆变器电路拓扑结构；采用双闭环控制实现直流侧电压稳定和单位功率因素并网；对光伏并网逆变器故障模式进行分析；采用小波包模糊熵进行特征提取，以得到模糊熵特征值；采用主成分分析对模糊熵特征值进行降维处理，以得到故障特征数据。本发明提供一种处理光伏并网逆变器开路故障的方法以及提取故障特征的方法，为光伏电站的并网逆变器诊断处理故障数据提供一种新思路。本发明提及的小波包模糊熵法提取故障特征值的方法相比小波包熵、小波包样本熵的方法，加入了阈值与fuzzy的思想。

摘要： 本发明提供了一种单相三电平整流器多故障诊断方法，属于电力故障诊断领域。本方法包括以下步骤：建立混合逻辑动态模型、建立包含执行器故障和两个电压传感故障系统的状态空间表达式、进行状态增广变换构建新系统、进行一次坐标变换、进行矩阵变换、进行二次坐标变换、计算降阶系统状态量、设计自适应降阶滑模观测器、给定自适应诊断阈值进行多故障诊断。本发明提出的降阶滑模观测器不需要系统提供十分精确的动力学模型只需要利用轨迹的跟踪误差合理设计滑模面即可，且可以自适应切换趋近率，从而加快了趋近速度并且减小了滑模运动的抖振，提高了诊断的准确性，且本方法可以同时诊断3个不同的故障。