研究表明,故障可診斷性低是導(dǎo)致系統(tǒng)事故的主要原因之一,即可測信息不足以為迅速、可靠的檢測系統(tǒng)故障做支撐。對于故障可診斷性的研究,傳統(tǒng)的方法大都是在故障發(fā)生之后且集中于定性研究,既無法量化明確故障可診斷性的真實水平,亦難以改造提升。因此,探索如何在設(shè)計階段（故障發(fā)生之前）就能了解系統(tǒng)的故障可診斷性能,如何在設(shè)計階段通過傳感器優(yōu)化配置使系統(tǒng)具有較高的故障診斷能力,又如何選取適當?shù)姆椒▽ο到y(tǒng)進行有效的故障診斷,亟需提上日程。著眼于上述問題,本文展開了如下工作:1)非線性系統(tǒng)故障可診斷性量化評價方法研究針對非線性系統(tǒng)故障可診斷性量化評價缺失的問題,以K-L散度算法為基礎(chǔ),充分考慮擾動、噪聲等不確定性因素對評價結(jié)果準確性的影響,以稀疏內(nèi)核密度估計與蒙特卡洛方法為有益補充,通過對單一故障或不同故障情況下概率密度函數(shù)的相似度和差異度計算,給出對非線性系統(tǒng)故障進行準確量化評價的求解方法和步驟,并進行滿足故障可診斷性評價指標的測量噪聲可行域分析,為系統(tǒng)進一步開展故障可診斷性設(shè)計和故障診斷奠定了基礎(chǔ)。2)非線性系統(tǒng)故障可診斷性設(shè)計方法研究為了增加系統(tǒng)的測量信息,提高系統(tǒng)的故障可診斷性評價指標,綜合運用貪心... 

【文章來源】：蘭州理工大學(xué)甘肅省

【文章頁數(shù)】：123 頁

【學(xué)位級別】：博士

【部分圖文】：

不含測量噪聲的殘差數(shù)據(jù)分布圖

Fault error 4圖 2.3 含有測量噪聲的殘差數(shù)據(jù)分布圖圖形數(shù)據(jù)顏色熱度的漸變特性我們不難看出，首數(shù)據(jù)出現(xiàn)了重疊，但若按照數(shù)據(jù)出現(xiàn)的頻率計算范圍之內(nèi)；其次，若測量噪聲增大，或是當故障重；再者，為了對圖 2.3 所示情形的殘差數(shù)據(jù)進基于狀態(tài)數(shù)據(jù)間距離的方法已經(jīng)很難實現(xiàn)。如果，則噪聲域的變化則是制約系統(tǒng)能否具有故障可有所限制，使上述殘差數(shù)據(jù)域不發(fā)生交疊，就可，這個受限的噪聲域便是下面要求解的問題。的故障數(shù)據(jù)情形可能具備一定的特殊性，事實上 0 值范圍波動，且故障數(shù)據(jù)包含了正常數(shù)據(jù)而比筆者認為上述分析是具有普遍意義的。性指標約束下的測量噪聲可行域分析在正常情況下的殘差數(shù)據(jù)的概率密度函數(shù)為p

圖 3.1 系統(tǒng)運行狀態(tài)與殘差變量映射關(guān)系圖定非線性動態(tài)系統(tǒng)中存在m種可能{ | 0,1, , }k f k m，其中，0f代表當前行狀態(tài)，即 ( 0,1,2, , )kS k m，kS中包過對系統(tǒng)狀態(tài)進行檢測后可得，其測量時的狀態(tài)變量，對應(yīng)的狀態(tài)殘差變量殘差變量之間的對應(yīng)關(guān)系，就可以對系想狀況下，如果系統(tǒng)的運行狀態(tài)與殘差測或是不同故障之間的分離都會變得簡運行狀態(tài)都對應(yīng)多個殘差變量的變化，共同影響的，這種多對多的映射關(guān)系對性進行直觀分析，可以以殘差變量為坐圖 3.2 所示[128]。從圖 3.2 的直角坐標系角坐標系內(nèi)，且故障狀態(tài)( 1,2, ,5iS i 以得出當前的故障狀態(tài)均是具備可檢測

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3454411