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基于形态学-小波的传感器故障诊断
  • ISSN号:0258-8013
  • 期刊名称:《中国电机工程学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP206[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:[1]华北电力大学自动化系,北京市昌平区102206, [2]河北理工大学轻工学院,河北省唐山市063000
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(60674051);北京市自然科学基金项目(4072022).
中文摘要:

基于输入输出信号趋势分析,提出基于形态学-小波的传感器故障检测与诊断的新算法。由不同宽度结构元素构成的改进型广义形态滤波器对输入输出信号进行滤波;采用小波多分辨分析对滤波后的信号进行分析,对故障的突变点进行准确定位;利用小波变换模极大值在多尺度上的表现与李普西兹(Lipschitz)指数的关系,对传感器各个类型故障进行识别。该文针对传感器死区、恒偏差、恒增益及漂移故障进行了仿真,仿真结果证明了该算法的有效性。

英文摘要:

A new algorithm for sensor fault detection and diagnosis basing on trend analysis of input and output signals was proposed. Generalized morphological filter with multi-structure elements was designed to filter the random noise and. impulse noise in sensor's input and output signals. Wavelet transform was used to decompose and analyze the filtered signals. By the multi resolution analysis (MRA), the fault could be located accurately. The type of abrupt and incipient fault concerned could simultaneously be distinguished by using Lipschitz exponent, according to the fault's point of sudden change. The typical sensor faults such as fix, gain, bias, drift faults were studied. The simulation results show that this scheme is capable of locating accurately and diagnosing effectively.

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期刊信息
  • 《中国电机工程学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国电机工程学会
  • 主编:张文涛
  • 地址:北京清河小营东路15号 中国电力科学研究院内
  • 邮编:100192
  • 邮箱:pcsee@epri.sgcc.com.cn
  • 电话:010-82812536 82812534 82812545
  • 国际标准刊号:ISSN:0258-8013
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2107/TM
  • 邮发代号:82-327
  • 获奖情况:
  • 1992年全国优秀科技期刊三等奖,1992年中国科协优秀科技期刊二等奖,1996年中国科协优秀科技期刊二等奖,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:98970