动态系统的故障预测方法

被引：27

作者：

艾红 ^{[1
,2
]}

周东华 ^{[2
]}

机构：

[1] 北京信息科技大学自动化学院

[2] 清华大学自动化系

来源：

华中科技大学学报(自然科学版) | 2009年 / 37卷 / S1期

关键词：

故障预测; 粒子滤波器; 神经网络; 灰色系统; 时间序列;

D O I：

10.13245/j.hust.2009.s1.048

中图分类号：

TP277 [监视、报警、故障诊断系统];

学科分类号：

0804 ; 080401 ; 080402 ;

摘要：

介绍了系统的突变故障和缓变故障,阐述了故障误报率和漏报率等性能指标,指出了故障预测研究的关键问题.对动态系统故障预测的主要方法进行了概述,包括基于神经网络、专家系统和模糊神经网络的故障预测方法,基于灰色系统、粒子滤波器、时间序列分析的故障预测方法.说明了灰色系统的故障预测和基于粒子滤波器故障预测的缺点.分析了人工神经网络预测的优点和缺点.列举了主要故障预测方法的特点和典型应用.对目前故障预测研究现状和存在的问题以及今后研究趋势做了说明.

引用

页码：222 / 225

页数：4

共 12 条

[1] 基于模糊神经网络的故障预测方法研究 [J].

蔡桂芳 .

机电产品开发与创新, 2008, (04) :35-36+39

[2] 一种神经网络预测器在传感器故障诊断中的应用 [J].

徐涛 ;

王祁 .

传感技术学报, 2005, (02) :235-237

[3] 粒子滤波器及其在目标跟踪中的应用 [J].

江宝安 ;

卢焕章 .

雷达科学与技术, 2003, (03) :170-174+178

[4]

直流系统故障监测的理论及应用研究[D]. 李立伟.大连理工大学 2006

[5]

大口径火炮故障分析与故障预测技术研究[D]. 秦俊奇.南京理工大学 2005

[6]

灰色系统与神经网络分析方法及其应用研究[D]. 姜波.华中科技大学 2004

[7]

变压器绝缘故障诊断黑板型专家系统和基于遗传算法的故障预测研究[D]. 廖瑞金.重庆大学 2003

[8]

汽车综合性能检测线实时故障诊断专家系统[D]. 薛伟.山东大学 2007

[9]

歼击机飞行控制系统的故障预报与故障诊断[D]. 黄红梅.南京航空航天大学 2007

[10]

灰色预测控制模型的病态性研究[D]. 毛树华.武汉理工大学 2004

← 1 2 →