作者:蒋栋年,李炜,王君,孙晓静 单位:中国自动化学会;中国科学院自动化所 出版:《自动化学报》2018年第06期 页数:10页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFMOTO2018060150 DOC编号:DOCMOTO2018060159 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《满足故障可诊断性的传感器配置方法》PDF+DOC2016年第03期 刘丽桑,胡晓强,彭侠夫,万斌浩 《基于滑模观测器和广义观测器的故障估计方法》PDF+DOC2018年第09期 文传博,邓露,吴兰 《基于传感器融合的机械设备故障诊断的方法与系统》PDF+DOC1998年第04期 夏虹,曹欣荣,王兆祥 《非线性系统传感器偏差故障的UKF递推检测方法》PDF+DOC2005年第04期 葛哲学,杨拥民,王兴伟,温熙森,胡政 《非线性系统多故障诊断方法》PDF+DOC2005年第11期 宋华,张洪钺,王行仁 《基于观测器的时滞系统故障诊断》PDF+DOC2004年第05期 尤富强,田作华,施颂椒 《小型无人机在简化传感器配置下的自主回收控制系统设计》PDF+DOC2012年第04期 王航宇 《基于SVR的非线性系统故障诊断研究》PDF+DOC2010年第02期 胡良谋,曹克强,王文栋,徐浩军,董新民 《基于HSM的传感器最优配置研究》PDF+DOC2009年第04期 安幼林,黄考利,杨锁昌 《基于回归型支持向量机的液压舵机故障诊断》PDF+DOC2007年第23期 胡良谋,曹克强,徐浩军
  • 提出了一种基于故障可诊断性量化评价的传感器优化配置方法.针对可能发生故障的非线性系统,首先,基于K-L散度思想,通过计算故障情形下残差概率密度函数的差异度,得到了系统不同故障下故障可检测性和可分离性的量化指标,由于稀疏内核密度估计和蒙特卡洛算法的引入,克服了K-L散度计算中残差概率密度函数难以估计和非线性结构的K-L散度计算复杂度高的困难;其次,以故障可诊断性的定量评价为基础,借助于动态规划方法给出了系统满足期望故障可诊断性的传感器最优集合;最后,通过数值仿真和实体实验仿真验证了文中方法在故障诊断系统传感器优化配置中的有效性。

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