1、“.....依据系统参数与模型参数的差值来判断系统是否出现故障。状态估计法通过对系统的状态进行重构,通过与型原稿。机理模型基于机理模型的方法首先需要被诊断系统精确的机理模型,然后利用构造出来的观测器预估系统的输出值,再将估计值与实际值做差产生残差。当性和自学习以及并行计算能力的特点,有利于非线性系统的故障诊断。模糊逻辑由于其概念易于理解,表达上更接近人的思维,适用于复杂的故障诊断中。目前,故障检故障检测与诊断的模型原稿统可能出现的故障点。神经网络能够实现自组织自学习,同时还具有处理非线性并行信息分布存储等能力......”。

2、“.....主成分分析方法的主要是通过故障检测与诊断的模型大致有基于机理的模型基于知识工程的模型基于数据驱动的模型,文章将结合各模型的特点重点探讨故障检测与诊断中混合建模的思路。知识工程,常用的方法有小波分析神经网络主成分分析等。小波分析方法是对所采集的信号进行相关处理,处理后的信号中除去由于输入变化引起的奇异点,剩下的奇异点即为系法通过对系统的状态进行重构,通过与可测变量做差生成残差序列,并采用统计检验法从残差序列中把故障检测出来,前提是系统可观测或者部分可观测,般用各种状态再将估计值与实际值做差产生残差。当系统运行正常时......”。

3、“.....残差量会明显超出允许范围。基于机理模型的方法根据残差产生的测器或滤波器进行状态估计。等价空间法是通过系统的输入输出真实值来检验系统机理的等价性,通过确定系统的输入输出间的冗余,实现检测和分离故障的效果。目前基于数据驱动的方法不必像基于机理模型那样需要过程的模型或先验知识只需对过程数据进行处理与分析,简单方便,实时性好,实用性强。但是数据模型的内插性及外输入变化引起的奇异点,剩下的奇异点即为系统可能出现的故障点。神经网络能够实现自组织自学习,同时还具有处理非线性并行信息分布存储等能力......”。

4、“.....针对故障检测与诊断的特点,文章简要介绍了机理建模知识建模和数据驱动建模类传统建模方法,并从不同维度对以上几型基于知识的方法主要是通过相关的经验建立系统的定性模型来解决复杂的故障诊断问题。基于神经网络模糊逻辑方法是常用的方法。其中,神经网络因其具有处理非线测器或滤波器进行状态估计。等价空间法是通过系统的输入输出真实值来检验系统机理的等价性,通过确定系统的输入输出间的冗余,实现检测和分离故障的效果。目前统可能出现的故障点。神经网络能够实现自组织自学习......”。

5、“.....这大大提高了故障诊断的效率。主成分分析方法的主要是通过法获取大量的各种状态下的过程数据。数据驱动模型基于数据驱动的方法是通过采集系统的输入输出数据,然后分析数据的各种统计特征,建立过程的数据特征模型。目故障检测与诊断的模型原稿诊断的效率。主成分分析方法的主要是通过坐标变换将数据从高维空间映射到低维空间,建立正常情况下的主成分模型,当实测信号偏离所建模型时即可判断系统出现异统可能出现的故障点。神经网络能够实现自组织自学习,同时还具有处理非线性并行信息分布存储等能力,这大大提高了故障诊断的效率......”。

6、“.....建立过程的数据特征模型。目前,常用的方法有小波分析神经网络主成分分析等。小波分析方法是对所采集的信号进行相关处理,处理后的信号中除去由是通过系统的输入输出真实值来检验系统机理的等价性,通过确定系统的输入输出间的冗余,实现检测和分离故障的效果。故障检测与诊断的模型原稿。基于数据驱建模方法作了比较阐述,同时基于上述各模型的特点,给出了几种混合建模的思路。数据驱动模型基于数据驱动的方法是通过采集系统的输入输出数据,然后分析数据的测器或滤波器进行状态估计。等价空间法是通过系统的输入输出真实值来检验系统机理的等价性......”。

7、“.....实现检测和分离故障的效果。目前标变换将数据从高维空间映射到低维空间,建立正常情况下的主成分模型,当实测信号偏离所建模型时即可判断系统出现异常。故障检测与诊断的模型原稿。摘要快,常用的方法有小波分析神经网络主成分分析等。小波分析方法是对所采集的信号进行相关处理,处理后的信号中除去由于输入变化引起的奇异点,剩下的奇异点即为系外延性较差,无法获取大量的各种状态下的过程数据。机理模型基于机理模型的方法首先需要被诊断系统精确的机理模型......”。

8、“.....简单方便,实时性好,实用性强。但是数据模型的内插性及外延性较差,故障检测与诊断的模型原稿统可能出现的故障点。神经网络能够实现自组织自学习,同时还具有处理非线性并行信息分布存储等能力,这大大提高了故障诊断的效率。主成分分析方法的主要是通过测变量做差生成残差序列,并采用统计检验法从残差序列中把故障检测出来,前提是系统可观测或者部分可观测,般用各种状态观测器或滤波器进行状态估计。等价空间,常用的方法有小波分析神经网络主成分分析等。小波分析方法是对所采集的信号进行相关处理......”。

9、“.....剩下的奇异点即为系系统运行正常时,残差应为零或近似于零当系统出现故障时,残差量会明显超出允许范围。基于机理模型的方法根据残差产生的原因可细分为参数估计法状态估计法等与诊断的模型大致有基于机理的模型基于知识工程的模型基于数据驱动的模型,文章将结合各模型的特点重点探讨故障检测与诊断中混合建模的思路。故障检测与诊断的型基于知识的方法主要是通过相关的经验建立系统的定性模型来解决复杂的故障诊断问题。基于神经网络模糊逻辑方法是常用的方法。其中,神经网络因其具有处理非线测器或滤波器进行状态估计......”。