BES 516-3028-S4-C BES0195小二乘支持向量分类机的开关

BES0195小二乘支持向量分类机的开关BES 516-3028-S4-C

BES 516-3028-S4-C根据3个坐标系设计逻辑判断机制,故障发生时以恰当的估计电流取代测量电流进行反馈以重构系统,保证电机在故障发生时稳定运行.仿真和实验结果证明:该策略能够有效实现永磁同步电机驱动系统中三相电流传感器的故障诊断、准确判断故障相,在重构电流过程中,αβ坐标系电流分量的选取正确而稳定,测量电流与估计电流的不同组合能够保持较高性能,维持系统的稳定性,具有较高的可行性和可靠性. 针对概念设计阶段的复杂系统,提出了一种在线监测系统的早期设计分析方法。该方法先定义OLM设计迭代过程的终止标准,再建立所研究系统的ISFA模型,对各种组件故障的传播路径进行仿真分析,提取能够区分各个故障的特征,后测试该OLM设计的检测和诊断能力,进行优化设计。通过该方法研究可获得包括其具体系统在引入各种故障后所产生的行为数据库,应添加的传感器数量和类型,布置传感器的位置,能有效检测故障的信息,故障预防措施和系统维护计划等。 轴承属于高精密部件,受到构件相互耦合因素影响导致故障发生率较高,为了提高轴承故障检测能力,提出一种基于激光位测距传感器检测的轴承故障诊断方法。采用激光位测距传感器进行轴承构件的振动传感信息采集,对采集的激光位测距传感数据采用多模线性融合技术进行信息融合处理,提取激光位测距传感轴承故障的统计特征量,采用关联规则挖掘方法进行轴承故障的激光位测距大数据挖掘,对提取的轴承故障特征量进行高维相空间重组,对采样的故障数据采用异常谱特征提取方法进行故障样本聚类处理,结合相关性图谱检测方法,实现对轴承故障的激光位测距传感器检测。惯性测量单元(IMU)作为水下航行器导航系统关键传感器,其可靠性直接影响航行器的导航性能;为了提高IMU的容错能力,提出了一种基于无迹卡尔曼滤波(UKF)算法的IMU故障诊断技术;首先根据水下航行器的动力学方程和导航系统特点,建立描述IMU故障与导航状态量关系的解析模型;接着基于UKF非线性滤波的特点,进行导航滤波解算,基于此,提出了解耦矩阵法以实现IMU的故障检测;并且根据无迹卡尔曼滤波器新息正交原理,提出了实时估计IMU故障的方法,从而完成水下航行器IMU故障的在线检测与诊断;后,通过实际航行数据验证了所提出算法的有效性。 

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BES 516-3028-S4-C针对现阶段矿山开采设备上的故障诊断系统存在投入高、维护难度大、信息采集稳定性差、数据采集精度不高、日常维保工作不易开展等不足,从矿山生产过程中设备运行状态的实际情况和故障信息采集、诊断的实际需要,从设计要求出发,确立了以ZigBee为主要远程通信方式的矿山生产设备故障诊断系统的总体方案,之后构建起包括人机交互界面在内的设备故障诊断硬件系统。在完成了系统软件的设计后,通过具体的设备检测,证明该系统有效可用。 

 BES0192    BES 516-3026-BO-C-12
BES00LJ    BES 516-3026-E4-Y-05
BES00LL    BES 516-3026-E5-Y-S4
BES0193    BES 516-3026-S4-C
BES00LM    BES 516-3028-E5-Y-S4
BES00LP    BES 516-3028-G-E4-Y-03
BES00LR    BES 516-3028-G-E4-Y-PU-05
BES00LT    BES 516-3028-G-E4-Y-S4-01
BES00LU    BES 516-3028-G-E5-Y-S4
BES0195    BES 516-3028-S4-C
BES04AR    BES 516-3028-SA2-BO-C-PU-03
BES0197    BES 516-3029-BO-C-PU-05
BES0198    BES 516-3029-S4-C
BES00M0    BES 516-3030-E4-C-02
BES019P    BES 516-3040-I02-C-PU-02
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BES019Z    BES 516-3041-I02-C-PU-05
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BES01A1    BES 516-3042-I02-C-PU-02
BES01A2    BES 516-3042-I02-C-PU-05
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BES01A3    BES 516-3043-I02-C-PU-02
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BES00M4    BES 516-3044-G-E4-C-PU-05
BES04Y8    BES 516-3044-G-E4-C-S49-00,2
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BES00M6    BES 516-3044-G-E4-C-S49-00,5
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