导读:本文包含了并发故障诊断论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:竖炉焙烧过程,综合故障诊断,并发潜结构映射,精简重构贡献
并发故障诊断论文文献综述
刘强,秦泗钊[1]（2017）在《基于精简并发潜结构映射的竖炉焙烧过程综合故障诊断》一文中研究指出竖炉焙烧过程因运行条件异常变化或操作不当会造成上火、冒火、过还原和欠还原等运行故障.这些故障直接影响过程运行安全和产品质量(比如,磁选管回收率),但难以采用基于模型和基于知识的方法建模故障与产品质量的关系,以及诊断故障变量.针对上述问题,本文提出数据驱动的基于并发潜结构映射(Concurrent projection to latent structures,CPLS)的竖炉焙烧过程综合故障诊断方法.首先,将并发潜结构映射分解的过程变量共有子空间与残差空间精简合并来建立磁选管回收率相关的过程变化空间,提出基于精简并发潜结构映射模型的竖炉焙烧过程综合监控方法;接下来,定义相应的重构贡献图并与竖炉焙烧过程相结合,提出CPLS精简重构贡献方法用于竖炉焙烧过程故障变量诊断;最后,利用竖炉焙烧过程半实物仿真平台采集的数据进行实验研究,结果表明所提方法不仅可以诊断出质量相关的故障,而且可诊断出回路设定值之外的故障变量.(本文来源于《自动化学报》期刊2017年12期）
孙伟超,许爱强,李文海[2]（2016）在《不完备信息条件下的并发故障诊断方法》一文中研究指出在实际的装备故障诊断过程中,经常存在测试信息不完整的情况,而此时对并发故障进行诊断,则更为困难。针对这种情况,首先,对目前应用于不完备信息条件下的故障诊断方法以及并发故障诊断方法进行了分析。定义了不完备并发故障诊断决策系统对存在缺失的测试信息进行表述。提出了不完备边界粗糙熵对决策系统的不确定性进行度量,给出每条测试属性的重要度,同时给出了不完备信息条件下属性值频率的计算方法。然后,为了对并发故障进行诊断,在DSm T框架下构建了并发故障诊断模型,在此模型下提出一种融合证据特征的区间信度合成规则。最后,通过故障诊断实例,验证了方法的有效性和适用性。(本文来源于《北京航空航天大学学报》期刊2016年07期）
周剑,赵根林,黄有为[3]（2015）在《基于隐Markov模型的多节点融合决策并发故障诊断》一文中研究指出为了能够有效地检测出无线传感器网络中的故障节点,并对故障节点进行准确的诊断,提出一种基于隐Markov模型的多节点融合决策并发故障诊断算法。该算法采用有向图的知识构建网络节点的连接图,通过节点连接图来判定网络节点是否发生了故障,并采用隐Markov模型对故障节点状态进行预测,从而排除由于节点剩余能量不足而导致的误判。而在故障节点的诊断上,考虑到多种故障原因使得诊断方法复杂化,因此采用了多节点融合决策的故障节点诊断方法。该方法采用故障节点与其相邻节点之间同时进行故障验证,具有更低的运算量和准确度。实验仿真表明,该故障诊断方法在节点故障状态的正确划分率、误判率以及算法运行速度上都达到了较好的效果。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2015年08期）
雷高伟,张清华,马春燕,孙国玺,熊建斌[4]（2014）在《基于信息融合的二重并发故障诊断方法》一文中研究指出针对复合故障诊断的高难度和复杂性,造成对复合故障类型难以作出判断的问题,提出了一种基于证据理论的复合故障诊断方法。结合无量纲指标,并充分考虑了不同指标对不同故障的诊断能力、敏感程度不同的特性,采用加权证据理论的方法对故障信息进行融合,从而提高了诊断的可靠性和准确度。经实验证明了该方法切实可行。(本文来源于《组合机床与自动化加工技术》期刊2014年05期）
李亚琼[5]（2014）在《基于并发潜结构映射的竖炉焙烧过程故障诊断》一文中研究指出竖炉焙烧过程是赤铁矿选矿处理最为关键的环节之一,主要工艺流程是对矿石进行高温焙烧,将弱磁性的原料矿石变成强磁性磁选矿物,再利用下游的磁选工序来获得高品位铁精矿。竖炉焙烧过程产品质量好坏直接关乎衡量选矿效果的金属回收率和精矿品位等生产指标是否能满足企业要求。竖炉焙烧过程包含复杂的物理、化学还原变化和较多的不确定因素,导致生产波动较大。如果竖炉运行条件异常变化,或操作员不能有效地根据竖炉过程的综合复杂变化来进行合理操作或处理不及时,都将可能导致竖炉的工作状态变化不稳定甚至停滞,造成上火、冒火、过还原、欠还原等故障。这些故障与产品质量(即磁选管回收率)和过程运行安全密切相关,有必要进行竖炉焙烧故障诊断特别是质量相关故障诊断。但传统的竖炉焙烧过程故障诊断方法存在局限,一方面,传统基于知识的规则推理方法只能诊断回路设定值(燃烧室温度、还原煤气流量、搬出时间)不当引起的故障且不能诊断故障变量；另一方面,数据驱动的基于主元分析的故障诊断方法无法诊断故障与产品质量的关系。针对上述问题,本文依托国家973计划项目和国家自然科学基金青年基金项目,进行数据驱动的竖炉焙烧过程的故障诊断方法创新研究与改进。研究工作主要包括以下几个方面：(1)提出数据驱动的基于并发潜结构映射的故障联合检测与诊断方法。首先,利用正常历史数据进行并发潜结构映射分解；对分解得到的各子空间分别定义统计指标,根据实时数据的统计指标是否超限来实现对过程与质量相关的联合故障检测；在并发潜结构映射模型基础上,提出基于并发潜结构映射贡献图的故障变量诊断方法来诊断质量相关故障原因变量,即故障位置；最后,利用田纳西-伊斯曼过程的数据仿真验证了所提方法的有效性。(2)将所提的并发潜结构映射故障诊断方法与竖炉焙烧过程相结合,提出基于并发潜结构映射的竖炉焙烧过程故障诊断方法。该方法利用并发潜结构映射方法诊断竖炉焙烧过程质量(磁选管回收率)相关故障,基于所提出的并发潜结构映射贡献图方法来诊断竖炉焙烧过程故障变量,基于重构的方法来诊断出竖炉焙烧过程故障类型。(3)在竖炉焙烧过程运行控制仿真实验平台上,进行竖炉焙烧过程故障诊断实验,并与基于主元分析的竖炉焙烧过程故障诊断方法进行比较分析。正常工况下实验的结果表明：相比基于主元分析故障诊断方法,本文所提方法使误报率降低5.3%。在竖炉故障工况下故障诊断实验的结果表明：本文所提方法可以诊断故障是否对竖炉焙烧过程产品质量磁选管回收率产生影响；而且由过还原故障实验结果可以看出,传统的基于主元分析的故障诊断方法仅能诊断出还原煤气流量异常,本文方法还诊断出燃烧室温度异常,从而更准确地诊断出故障原因变量。(本文来源于《东北大学》期刊2014-06-01）
苏艳琴,张勇,徐廷学[6]（2013）在《基于粗糙集与D-S理论的方法在并发故障诊断中的应用》一文中研究指出针对装备并发故障诊断的复杂性和不确定性,给出一种融合粗糙集和证据理论的方法;通过应用粗糙集对测试数据的离散化和基于属性重要度的属性约简算法得到约简决策表,然后将约简决策表中各条件属性作为证据输入,决策属性作为识别框架,通过证据理论对各条件属性的属性重要度进行计算得到基本概率赋值,完成证据合成推理,得到诊断结果,并实例验证该方法的有效性,不仅利用粗糙集约简了冗余的2个条件属性,而且有生成的属性约简和D-S理论融合得出的诊断结果与实际一致。(本文来源于《计算机测量与控制》期刊2013年05期）
彭俏,郭立峰,马杰[7]（2012）在《基于混合神经网络的核动力装置并发故障诊断研究》一文中研究指出在对ART-2网络和并行前馈反向神经网络(BP)模型进行分析的基础上,提出了一种针对核动力装置并发故障进行诊断的复合神经网络。先运用ART-2网络识别单一故障,再使用并行BP实现并发故障和新故障的分离。仿真实验表明,所构建的复合神经网络,克服了单一神经网络难于识别并发故障和新故障的缺陷,能够有效地实现并发故障和新故障的诊断识别。(本文来源于《核动力工程》期刊2012年06期）
解云峰,张清华,段富,孙国玺[8]（2012）在《新无量纲指标在旋转机械并发故障诊断中的应用》一文中研究指出首先介绍了无量纲指标的概念以及构建新无量纲指标的理论,然后在分析近年来无量纲指标研究成果的基础上,采用遗传编程方法通过对既有参数重新组合优化,构建了一个新的无量纲指标,并用于旋转机械的并发故障诊断。经过试验验证,该指标对文中所列的几种并发故障有较好的识别效果,可以应用于实际诊断中。(本文来源于《广东石油化工学院学报》期刊2012年03期）
赵宏伟,张清华,夏路易[9]（2011）在《证据理论在旋转机械并发故障诊断中研究的进展》一文中研究指出针对旋转机械并发故障诊断研究中存在的问题,近几年来很多学者把证据理论引入到该研究领域,以期提高故障诊断的准确性。基于证据理论应用于故障诊断中存在的缺点或不足,学者们提出了多种改进方案,该文作者也探索性地提出一种解决思路,并就其前景进行了预测。(本文来源于《广东石油化工学院学报》期刊2011年04期）
赵宏伟,张清华,夏路易[10]（2011）在《基于证据理论及人工免疫的旋转机械并发故障诊断研究》一文中研究指出针对旋转机械并发故障诊断中难以准确诊断出来的实际情况,研究利用证据理论在不确定性的表示、量测和组合方面的优势,并引入了人工免疫系统以弥补证据理论单独诊断时的一些缺陷。将证据理论与人工免疫系统结合起来作为一种解决并发故障的方法,为并发故障的诊断提供了一种新的思路,并且其可行性在试验中得到了的验证。(本文来源于《广东石油化工学院学报》期刊2011年03期）
并发故障诊断论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
在实际的装备故障诊断过程中,经常存在测试信息不完整的情况,而此时对并发故障进行诊断,则更为困难。针对这种情况,首先,对目前应用于不完备信息条件下的故障诊断方法以及并发故障诊断方法进行了分析。定义了不完备并发故障诊断决策系统对存在缺失的测试信息进行表述。提出了不完备边界粗糙熵对决策系统的不确定性进行度量,给出每条测试属性的重要度,同时给出了不完备信息条件下属性值频率的计算方法。然后,为了对并发故障进行诊断,在DSm T框架下构建了并发故障诊断模型,在此模型下提出一种融合证据特征的区间信度合成规则。最后,通过故障诊断实例,验证了方法的有效性和适用性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
并发故障诊断论文参考文献
[1].刘强,秦泗钊.基于精简并发潜结构映射的竖炉焙烧过程综合故障诊断[J].自动化学报.2017
[2].孙伟超,许爱强,李文海.不完备信息条件下的并发故障诊断方法[J].北京航空航天大学学报.2016
[3].周剑,赵根林,黄有为.基于隐Markov模型的多节点融合决策并发故障诊断[J].计算机应用研究.2015
[4].雷高伟,张清华,马春燕,孙国玺,熊建斌.基于信息融合的二重并发故障诊断方法[J].组合机床与自动化加工技术.2014
[5].李亚琼.基于并发潜结构映射的竖炉焙烧过程故障诊断[D].东北大学.2014
[6].苏艳琴,张勇,徐廷学.基于粗糙集与D-S理论的方法在并发故障诊断中的应用[J].计算机测量与控制.2013
[7].彭俏,郭立峰,马杰.基于混合神经网络的核动力装置并发故障诊断研究[J].核动力工程.2012
[8].解云峰,张清华,段富,孙国玺.新无量纲指标在旋转机械并发故障诊断中的应用[J].广东石油化工学院学报.2012
[9].赵宏伟,张清华,夏路易.证据理论在旋转机械并发故障诊断中研究的进展[J].广东石油化工学院学报.2011
[10].赵宏伟,张清华,夏路易.基于证据理论及人工免疫的旋转机械并发故障诊断研究[J].广东石油化工学院学报.2011