本文選題：閥門黏滯 + 非線性故障　； 參考：《儀表技術(shù)與傳感器》2017年10期

【摘要】：針對氣動調(diào)節(jié)閥存在的黏滯非線性故障,提出了一種采用高階統(tǒng)計(HOS)和模糊聚類的閥門黏滯故障檢測方法。首先,利用基于高階統(tǒng)計量的非高斯性指標(NGI)和非線性指標(NLI)檢測控制回路是否包含非線性環(huán)節(jié);再根據(jù)黏滯閥門的輸出輸出特性設計檢測算法,采集回路數(shù)據(jù)進行模糊聚類,以獲取的聚類中心位置特征為基礎,給出黏滯存在的判斷依據(jù)并量化黏滯大小。通過計算機仿真和工業(yè)數(shù)據(jù)分析,驗證了所提方法的有效性和實用性。
[Abstract]:In view of the viscous nonlinear fault of pneumatic control valve, a new method of valve viscosity fault detection based on high order statistics and fuzzy clustering is proposed. First, the non- Gao Si index based on high order statistics and the nonlinear index NLI) are used to detect whether the control circuit contains nonlinear links, and then the detection algorithm is designed according to the output characteristics of viscous valve, and the data of the loop are collected for fuzzy clustering. Based on the obtained location characteristics of cluster centers, the basis for judging the existence of viscosity is given and the size of viscosity is quantified. The effectiveness and practicability of the proposed method are verified by computer simulation and industrial data analysis.
【作者單位】： 江南大學輕工過程先進控制教育部重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金項目(61134007)
【分類號】：TH138.52

【相似文獻】

相關(guān)期刊論文 前7條

1 高飛;肖剛;潘雙夏;張元鳴;程振波;;基于模糊聚類的零部件重組策略與方法研究[J];中國機械工程;2006年06期

2 韋韞;李東波;童一飛;;面向用戶需求的制造資源服務模糊聚類研究[J];中國機械工程;2011年23期

3 李俊山,李運輝,王舉群;零件模糊聚類分析成組的工藝因素分析法[J];成組技術(shù)與生產(chǎn)現(xiàn)代化;1999年02期

4 李力;;模糊聚類的最大樹法在機械運行狀態(tài)中的應用[J];葛洲壩水電工程學院學報;1995年Z1期

5 徐章遂 ,馬春庭 ,房立清;基于模糊聚類分析的奇異譜譜型分類[J];火炮發(fā)射與控制學報;1998年04期

6 張偉;葉文華;;基于灰色關(guān)聯(lián)和模糊聚類的機床溫度測點優(yōu)化[J];中國機械工程;2014年04期

7 王利英;夏兆旺;董建寧;;高階統(tǒng)計量在故障診斷中的應用研究[J];現(xiàn)代機械;2005年06期

相關(guān)碩士學位論文 前2條

1 周霄鵬;基于模糊聚類的故障診斷技術(shù)研究[D];南京航空航天大學;2012年

2 段春宇;滾動軸承故障特征提取與診斷研究[D];石家莊鐵道大學;2015年

，

本文編號：1859586