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轧钢过程故障诊断研究现状及发展趋势

轧钢 2011年第1期28卷 48-53页

作者：赵会平陆宁云姜斌宝山钢铁股份有限公司设备部上海201900 南京航空航天大学自动化学院江苏南京210016

针对轧钢过程特点,分析了轧制过程的主要故障,将故障划分为控制回路级、设备级和系统级。对轧钢过程故障诊断主要方法进行了归纳和分类,对各类方法的优缺点进行了定性分析,指出了故障诊断技术向智能化、系统化和综合化的发展趋势,以及... 详细信息

针对轧钢过程特点,分析了轧制过程的主要故障,将故障划分为控制回路级、设备级和系统级。对轧钢过程故障诊断主要方法进行了归纳和分类,对各类方法的优缺点进行了定性分析,指出了故障诊断技术向智能化、系统化和综合化的发展趋势,以及轧钢过程故障诊断将来需要关注的两个研究方向。

关键词：轧钢过程故障诊断经验诊断模型诊断信号诊断智能诊断

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一种卫星遥测参数动态ARMA建模方法

航天控制 2017年第2期35卷 37-43,50页

作者：朱丽莎姜斌程月华陆宁云南京航空航天大学自动化学院南京210016 南京航空航天大学航天学院南京210016

针对部分卫星遥测参数序列在长时间演变中其底层数据生成机制与相互关系存在变化的情况,对传统自回归移动平均(ARMA)模型进行改进,提出一种动态ARMA建模方法。该方法根据预测误差来衡量模型对后续数据的"适合度",并根据适合度对序列进... 详细信息

针对部分卫星遥测参数序列在长时间演变中其底层数据生成机制与相互关系存在变化的情况,对传统自回归移动平均(ARMA)模型进行改进,提出一种动态ARMA建模方法。该方法根据预测误差来衡量模型对后续数据的"适合度",并根据适合度对序列进行分割。在序列分割的基础上,不断更新模型,从而实现动态ARMA建模。最后,利用"天巡一号"(TX-1)卫星遥测数据进行验证,结果表明该方法能有效分割序列,提高建模与预测精度。

关键词：时间序列分割自回归移动平均建模遥测数据

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空分设备粗氩塔氮塞的诊断与估计方法

化工自动化及仪表 2011年第2期38卷 162-166页

作者：王磊陆宁云侯倩姜斌陈曦南京航空航天大学自动化学院南京210016 浙江大学工业控制技术国家重点实验室工业控制研究所杭州310027

为提高空分产品质量,降低氮塞故障造成的不利影响,应用互信息方法建立了空分系统的符号有向图模型,改进了基于有向图的故障诊断方法,提出了故障严重程度的判别方法,实现了空分系统粗氩塔氮塞故障的快速诊断以及氮塞严重程度的准确估计。

关键词：空分设备氮塞故障符号有向图互信息故障诊断与估计

一种基于非线性主成分回归的过程监测及故障诊断方法

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信息与控制 2002年第3期31卷 272-276页

作者：杨英华陆宁云江云波马立玲王福利东北大学信息科学与工程学院沈阳110004

近年来 ,统计过程监测方法在多变量过程监测领域得到广泛应用 ,但对于存在显著非线性的过程 ,这类方法的性能往往不尽人意 ,而神经网络在处理非线性问题上具有卓越的优势 .本文将多变量投影方法和径向基神经网络良好的逼近能力结合起来 ... 详细信息

近年来 ,统计过程监测方法在多变量过程监测领域得到广泛应用 ,但对于存在显著非线性的过程 ,这类方法的性能往往不尽人意 ,而神经网络在处理非线性问题上具有卓越的优势 .本文将多变量投影方法和径向基神经网络良好的逼近能力结合起来 ,提出了一种基于嵌入径向基网络的非线性主成分回归算法的过程监测及故障诊断方法 .在三水箱实验装置上进行的实验结果说明该方法确实能够有效地实现过程监测、快速地检测并诊断出故障状态 .

关键词：非线性主成分回归过程监测故障诊断

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基于单片机的便携式温度控制系统

自动化与仪器仪表 2011年第5期 117-118,123页

作者：李乔陆宁云南京航空航天大学自动化学院南京210016

设计一个便携式的温度控制系统,该系统使用AT89S51单片机作为控制器,半导体冷热芯片为执行器,带有PID算法和使用PWM输出的温度控制系统。做出系统的电路和作为被控对象的温控箱。通过实验可以看出本设计的温度控制能力稳定、可靠,能很... 详细信息

设计一个便携式的温度控制系统,该系统使用AT89S51单片机作为控制器,半导体冷热芯片为执行器,带有PID算法和使用PWM输出的温度控制系统。做出系统的电路和作为被控对象的温控箱。通过实验可以看出本设计的温度控制能力稳定、可靠,能很好的满足多种温度控制场合。

关键词： AT89S51:单片机:PID:PWM:半导体冷热芯片

Fault Detection Based on Incremental Locally Linear Embedding for Satellite TX-I

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Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics 2015年第6期32卷 600-609页

作者：程月华胡国飞陆宁云姜斌邢琰 College of Astronautics Nanjing University of Aeronautics and Astronautics College of Automation Engineering Nanjing University of Aeronautics and Astronautics National Laboratory of Space Intelligent Control Beijing Control Engineering Institute

A fault detection method based on incremental locally linear embedding(LLE)is presented to improve fault detecting accuracy for satellites with telemetry *** conventional LLE algorithm cannot handle incremental learning,an incremental LLE method is proposed to acquire low-dimensional feature embedded in high-dimensional ***,telemetry data of Satellite TX-I are ***,fault detection are performed by analyzing feature information extracted from the telemetry data with the statistical indexes T2 and squared prediction error(SPE)and *** results verify the fault detection scheme.

关键词： incremental locally linear embedding(LLE) telemetry data fault detection dimensionality reduction statistical indexes

基于D-S证据理论的城市轨道交通车辆车门亚健康融合诊断方法

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城市轨道交通研究 2022年第6期25卷 58-64,69页

作者：史华东陆宁云许志兴陈健飞南京航空航天大学自动化学院南京211106 南京康尼机电股份有限公司南京211106

为了实现城市轨道交通车辆车门亚健康状态的精确诊断,提出基于D-S证据理论的车门亚健康融合诊断方法。根据车门驱动电机数据与门控器的I/O信号数据,分别运用K-means聚类与贝叶斯分类的方法构建车门亚健康初步诊断模型;引入D-S证据融合... 详细信息

为了实现城市轨道交通车辆车门亚健康状态的精确诊断,提出基于D-S证据理论的车门亚健康融合诊断方法。根据车门驱动电机数据与门控器的I/O信号数据,分别运用K-means聚类与贝叶斯分类的方法构建车门亚健康初步诊断模型;引入D-S证据融合理论进行决策层的信息融合,得到更加准确的亚健康诊断模型。应用结果表明,该方法可显著提高车门亚健康诊断模型的准确性和可靠性。

关键词：城市轨道交通车辆车门亚健康融合诊断方法 D-S证据理论

基于知识挖掘技术的板形控制系统故障诊断研究

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基于知识挖掘技术的板形控制系统故障诊断研究

2010 Chinese Control and Decision Conference

作者：周智陆宁云姜斌南京航空航天大学自动化学院

针对某厂DSR板形控制系统复杂的数据特点,综合应用多种知识挖掘技术,分析过程变量内部关系并提炼相应过程知识;研究板形控制系统运行性能的实时监测方法,实现对造成板形缺陷的过程异常或故障进行有效检测,隔离和诊断.

关键词：板形控制系统故障诊断知识挖掘

来源： cnki会议评论

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基于退化特征相似性的航空发动机寿命预测

系统工程与电子技术 2019年第6期41卷 1414-1421页

作者：张妍王村松陆宁云姜斌南京航空航天大学自动化学院江苏南京210016 江苏省轨道交通车辆门系统重点实验室江苏南京210016

针对航空发动机结构复杂、性能退化参数众多、寿命预测精度低等问题,提出了一种基于退化特征相似性的寿命预测方法。首先通过基于Relief算法的退化特征筛选、基于主成分分析(principal component analysis,PCA)的特征提取和基于核函数... 详细信息

针对航空发动机结构复杂、性能退化参数众多、寿命预测精度低等问题,提出了一种基于退化特征相似性的寿命预测方法。首先通过基于Relief算法的退化特征筛选、基于主成分分析(principal component analysis,PCA)的特征提取和基于核函数的特征平滑,提取低维正交多变量退化特征;然后进行特征的相似性匹配,寻找与当前样本特征片段最相似的一组历史样本中的特征片段集合,将这些片段对应的RUL信息融合并采用密度加权方法得到当前样本的寿命预测估计值;最后通过美国国家航空航天局(national aeronautics and space administration,NASA)提供的航空涡轮扇发动机仿真数据集验证了该方法的有效性,其寿命预测性能高于现有几种代表性方法。

关键词：寿命预测性能衰退 Relief特征选择相似性密度加权