如何減少生產(chǎn)過程中的故障隱患,提高系統(tǒng)的安全性和可靠性,已成為現(xiàn)代工業(yè)系統(tǒng)發(fā)展中不可回避的重大問題。故障診斷與預(yù)測技術(shù)是提高系統(tǒng)運(yùn)行可靠性、降低系統(tǒng)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)的重要方法和必要手段�，F(xiàn)代工業(yè)系統(tǒng)大多為非線性系統(tǒng),具有干擾強(qiáng)、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、參數(shù)不確定、動(dòng)態(tài)時(shí)變、故障耦合性強(qiáng)等特點(diǎn),致使故障診斷與預(yù)測難度大。因此,探究如何利用先進(jìn)的科學(xué)技術(shù),有目的、有方法、有針對(duì)性地對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行故障診斷和預(yù)測,是非常有意義的研究課題。本文以實(shí)際非線性系統(tǒng)為研究對(duì)象,基于濾波技術(shù)、信號(hào)處理、優(yōu)化算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)等智能技術(shù),對(duì)非線性系統(tǒng)故障診斷與預(yù)測方法展開研究。論文的主要?jiǎng)?chuàng)新研究成果如下:（1）提出了兩種基于智能優(yōu)化粒子濾波的故障診斷方法。針對(duì)粒子濾波算法中由于粒子退化和多樣性缺失而導(dǎo)致系統(tǒng)突變情況下狀態(tài)估計(jì)精度下降,從而影響基于粒子濾波的故障診斷方法故障診斷準(zhǔn)確性和診斷系統(tǒng)魯棒性的問題,以重采樣策略的改進(jìn)為切入點(diǎn),結(jié)合變頻變異策略和天牛群搜索算法,分別提出了變頻變異粒子濾波算法（variable frequency based mutation for particle filter algorithm,V... 

【文章來源】：蘭州理工大學(xué)甘肅省

【文章頁數(shù)】：157 頁

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【部分圖文】：

論文研究思路

博士學(xué)位論文31圖2.21k=50時(shí)VFM-PF算法粒子分布結(jié)合圖2.15～2.21，易見PF算法由于多次執(zhí)行重采樣操作，致使粒子多樣性喪失，僅保有高權(quán)值粒子，且都集中在似然區(qū)的中心位置；GRPF和BAPF在似然區(qū)內(nèi)外均有粒子的分布，粒子多樣性要優(yōu)于PF算法；而VFM-PF在保證高似然區(qū)內(nèi)粒子數(shù)目的同時(shí)，外圍分布更廣、更均勻，表現(xiàn)出了更好的多樣性，這種粒子多樣性的優(yōu)秀表現(xiàn)也為系統(tǒng)發(fā)生突變情況下能夠保持較好的估計(jì)精度提供了條件。2.3.3.2二維飛行目標(biāo)跟蹤實(shí)驗(yàn)圖2.22飛行目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)為了進(jìn)一步驗(yàn)證算法估計(jì)性能，選擇了二維飛行目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)作為模型，如圖2.22所示，進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)。建立狀態(tài)空間模型如式(2.31)所示：22(1)()()()(())(())()prprXkAXkBakzkxkxykyk(2.31)

?基矗然而，污水處理過程中惡劣的反應(yīng)環(huán)境加劇了設(shè)備故障及過程故障的發(fā)生概率，比如過程工業(yè)中的傳感器信號(hào)的可靠輸出是掌握過程信息的關(guān)鍵因素，長時(shí)間受到污水的腐蝕，甚至污泥的覆蓋會(huì)使傳感器的工作特性受到影響，出現(xiàn)恒增益、恒偏差或者卡死故障，使輸出信號(hào)出現(xiàn)偏差或漂移等異�，F(xiàn)象，一旦操作人員接收到錯(cuò)誤的信號(hào)，就會(huì)執(zhí)行錯(cuò)誤的操作，反而導(dǎo)致了出水水質(zhì)惡化，以致達(dá)不到出水標(biāo)準(zhǔn)。因此，為保障污水處理系統(tǒng)的出水水質(zhì)，對(duì)DO傳感器實(shí)現(xiàn)高準(zhǔn)確性故障診斷是十分有必要的。2.4.2曝氣池溶解氧過程故障診斷模型圖2.26活性污泥過程基準(zhǔn)仿真模型歐洲COST組織和國際水協(xié)會(huì)(IWA)針對(duì)活性污泥法提出了一套仿真基準(zhǔn)模型(benchmarksimulationmodelno.1,BSM1)如圖2.26所示。BSM1可大體分為兩個(gè)重要部分：第一部分是曝氣池，它由五個(gè)隔室(反應(yīng)器)組成，其中前兩個(gè)是缺氧反應(yīng)器，后三個(gè)是好氧反應(yīng)器；第二部分是次級(jí)沉降池，也就是二沉池。曝氣池

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]深度學(xué)習(xí)在旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備故障診斷中的應(yīng)用研究綜述[J]. 吳春志,馮輔周,吳守軍,陳湯,王杰.  噪聲與振動(dòng)控制. 2019(05)
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[3]利用自適應(yīng)粒子濾波的傳感器故障診斷識(shí)別[J]. 劉紅艷,麥艷紅,孔繁鎳,母三民.  控制工程. 2019(07)
[4]Remaining Useful Life Model and Assessment of Mechanical Products: A Brief Review and a Note on the State Space Model Method[J]. Yawei Hu,Shujie Liu,Huitian Lu,Hongchao Zhang.  Chinese Journal of Mechanical Engineering. 2019(01)
[5]基于類腦模塊化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的污水處理過程關(guān)鍵出水參數(shù)軟測量[J]. 蒙西,喬俊飛,韓紅桂.  自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2019(05)
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[7]粒子濾波方法在轉(zhuǎn)子典型故障診斷中的應(yīng)用[J]. 劉曉強(qiáng),荊建平,李亞偉,楊廣振,賈林.  噪聲與振動(dòng)控制. 2017(06)
[8]大型風(fēng)力發(fā)電機(jī)組故障診斷綜述[J]. 曾軍,陳艷峰,楊蘋,郭紅霞.  電網(wǎng)技術(shù). 2018(03)
[9]基于小波包變換和極限學(xué)習(xí)機(jī)的滾動(dòng)軸承故障診斷[J]. 李瑞蓮,蘭媛,熊曉燕.  太原理工大學(xué)學(xué)報(bào). 2017(06)
[10]一種攝動(dòng)粒子濾波故障檢測方法[J]. 張琪,張志利,李天梅,鄭建飛.  電機(jī)與控制學(xué)報(bào). 2017(11)

博士論文
[1]統(tǒng)計(jì)聚類和粒子濾波在故障診斷中的應(yīng)用研究[D]. 李麗敏.西北工業(yè)大學(xué) 2014
[2]非線性系統(tǒng)故障診斷若干方法及其應(yīng)用研究[D]. 顏秉勇.上海交通大學(xué) 2010
[3]混合智能技術(shù)及其在故障診斷中的應(yīng)用研究[D]. 雷亞國.西安交通大學(xué) 2007

碩士論文
[1]基于模型的風(fēng)電齒輪箱故障檢測[D]. 孫娟.南京理工大學(xué) 2015



本文編號(hào)：3460445