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公开(公告)号：CN110298124B
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN201910594897.8
申请日：2019-07-03
Applicant: 江南大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明公开了一种基于滤波的工业控制系统执行器参数估计方法，属于制造过程控制领域。该方法包括获取工业控制系统执行器中气动伺服电机的线性模型，获取初始凸多面体的顶点坐标，对k‑1时刻的凸多面体进行平均三角剖分，针对每种剖分方式计算出单纯形大小的方差，将方差最小的剖分方式对应的所有单纯形的顶点坐标存入k时刻的胞体中，根据k时刻的胞体中每个单纯形与k时刻的超平面包裹区域的相交情况，更新得到k时刻凸多面体的顶点坐标，对k时刻凸多面体的所有坐标求平均值得到该估计参数的估计值；解决了传统的参数估计方法准确性不高、效率低的问题；得到了提高对气动伺服电机的参数进行估计的准确性和效率的效果。
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公开(公告)号：CN110457863A
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201910784656.X
申请日：2019-08-23
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于椭球收缩滤波的风力发电机桨距子系统参数估计方法，包括获取风力发电机的桨距子系统的系统模型，在预定时间范围内，利用所述系统模型，根据随机的输入数据序列得到输出数据序列，输入数据是桨距参考值，输出数据是桨距角；根据所述输入数据序列和所述输出数据序列构造桨距子系统的信息向量，采用椭球收缩滤波的方法对所述桨距子系统的系统参数进行估计。基于椭球收缩滤波的风力发电机桨距子系统参数估计方法将具有未知有界有色噪声的非线性模型滤波到两个不同的子系统中，一个包含噪声项，另一个包含系统参数；在每个递归步骤中将未知有界有色噪声项包裹在椭球中，并且通过使用椭球体积最小化标准更新其中心及其体积。
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公开(公告)号：CN110259647A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910541498.5
申请日：2019-06-21
Applicant: 江南大学
IPC: F03D17/00
Abstract: 本发明公开了一种基于正多胞体滤波的风电机组缓变型故障诊断方法，属于故障诊断领域。该方法包括根据发电机和变流器系统的输入输出数据，建立发电机和变流器系统的回归模型，获取用于近似待估计参数的可行参数集的正多胞体，检测k-1时刻的正多胞体与k时刻的测量集合的交集是否为空，若检测到k-1时刻的正多胞体与k时刻的测量集合的交集不为空集，则确定k时刻发电机和变流器系统未发生故障，若检测到k-1时刻的正多胞体与k时刻的测量集合的交集为空集，则确定k时刻发电机和变流器系统已经发生故障；解决了目前大多数故障诊断方法不适用于诊断缓变型故障的问题；达到了减小故障诊断时的计算量，提高诊断缓变型故障的准确性的效果。
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公开(公告)号：CN109725213A
公开(公告)日：2019-05-07
申请号：CN201811515424.6
申请日：2018-12-12
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于逆向卡尔曼滤波器的Buck变换器故障检测方法，属于电力变换器故障检测领域。该方法包括建立非理想Buck变换器在电感电流持续导通情况下的混杂系统离散模型；获取Buck变换器的状态方程和观测方程；获取在工作状态下的输入电压、切换状态、电感电流和输出电压，确定Buck变换器的状态矩阵；根据状态矩阵、状态方程和观测方程，估计k时刻的参数矩阵；根据估计得到的k时刻Buck变换器的参数矩阵，确定各个元件的估计值；根据各个元件的估计值判断Buck变换器是否发生故障；解决了目前Buck变换器的故障诊断实时性不好，精度不高的问题；达到了提高Buck变换器故障检测的实时性和准确度的效果。
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公开(公告)号：CN109474472A
公开(公告)日：2019-03-15
申请号：CN201811464862.4
申请日：2018-12-03
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于全对称多胞体滤波的故障检测方法，属于故障诊断领域。该方法包括根据无线传感器网络系统的状态向量，建立无线传感器网络系统的系统模型；根据系统模型确定观测向量，迭代确定k时刻的全对称多胞体；根据k时刻的全对称多胞体预测k+1时刻的估计全对称多胞体；获取k+1时刻的观测向量，根据k+1时刻的观测向量计算k+1时刻的无线传感器网络的一致状态集；检测k+1时刻的一致状态集和k+1时刻的估计全对称多胞体是否有交集；若检测到无交集确定在k+1时刻无线传感器网络系统出现故障；解决了无线传感器网络系统检测故障时实时性不高的问题；增加了检测方法的实用性，提高了故障检测的效率和准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110634198B
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN201910904643.1
申请日：2019-09-24
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于正多胞体滤波的工业系统分层故障诊断方法，包括获取CSTR系统模型及其故障库，应用正多胞体滤波的方法包络可行参数集，通过检测可行参数集是否为空判断CSTR系统是否发生故障，若系统发生故障，则对故障库进行层次聚类分析，按聚类结果逐层进行判别分析，最后进行模型匹配，确定故障类型，若一定时间内没有匹配到故障类型，则考虑匹配该样本邻域内的故障类型，若整个仿真时长内都没有匹配到故障类型，则表示CSTR系统发生了新的故障类型，将新的故障类型添加到故障库中，当再次发生该类型故障时需重新进行层次聚类分析。与直接进行模型匹配的故障诊断方法相比，减少了计算时间复杂度，降低计算负载，同时增加了故障诊断效率。
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公开(公告)号：CN109544002A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811405425.5
申请日：2018-11-23
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种风力发电机的桨距子系统的系统参数估计方法，属于参数估计领域。该方法包括获取风力发电机的桨距子系统的系统模型，在预定时间范围内，利用所述系统模型，根据随机的输入数据序列得到输出数据序列，输入数据是桨距参考距离值，输出数据是桨距角；根据所述输入数据序列和所述输出数据序列构造桨距子系统的信息向量；利用有限数据窗对基于权值椭球的集员估计算法进行处理，利用经过有限数据窗处理后的基于权值椭球的集员估计算法对所述桨距子系统的系统参数进行估计；解决了利用现有的集员估计方法对系统参数估计时精度不高、实时性差的问题，达到了提高参数估计的精度和计算实时性的效果。
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公开(公告)号：CN111881587B
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202010750174.5
申请日：2020-07-30
Applicant: 江南大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/16 , G01R31/34 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于滤波的永磁直流电动机故障检测方法，属于永磁直流电动机故障检测领域。通过利用正多胞体卡尔曼滤波方法得到永磁直流电动机在正常工作状态下的输出矩阵对应的正多胞体通过判断实际工作状态下的输出矩阵是否在正常工作状态下的正多胞体的上下界内，确定永磁直流电动机是否发生故障，若发生故障，则根据比较结果确定故障状态和故障时间；相对于现有的基于全对称多胞形的故障检测方法，本申请采用空间形状更为简单的正多胞体，检测速度更快，更适用于在线故障检测，且本申请方法所估计出的永磁直流电动机的工作状态更贴近实际的工作状态，所以能够更准确的反映出实际工作状态与正常的工作状态不符，因此故障检测率更高。
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公开(公告)号：CN109932598B
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201910226323.5
申请日：2019-03-25
Applicant: 江南大学
IPC: G01R31/00
Abstract: 本发明公开了一种不确定噪声扰动下Buck变换器的故障检测方法，属于电力变换器故障检测领域。该方法包括确定观测矩阵；定义Buck变换器的参数矩阵和Buck变换器的系统方程；根据Buck变换器的系统方程确定参数矩阵对应的参数空间集合；根据参数空间集合确定凸多面体；根据第一凸多面体和第二凸多面体是否为空集确定Buck变换器的工作状态；解决了在不确定噪声扰动情况下，Buck变换器的故障检测效果和实时性不好的问题；达到了可以在噪声、干扰等不确定因素较多的情况下对Buck变换器进行较为准确的故障检测，提高Buck变换器故障检测的实用性和普适性的效果。
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公开(公告)号：CN109725213B
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201811515424.6
申请日：2018-12-12
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于逆向卡尔曼滤波器的Buck变换器故障检测方法，属于电力变换器故障检测领域。该方法包括建立非理想Buck变换器在电感电流持续导通情况下的混杂系统离散模型；获取Buck变换器的状态方程和观测矩阵的方程；获取在工作状态下的输入电压、切换状态、电感电流和输出电压，确定Buck变换器的状态矩阵；根据状态矩阵、状态方程和观测矩阵的方程，估计k时刻的参数矩阵；根据估计得到的k时刻Buck变换器的参数矩阵，确定各个元件的估计值；根据各个元件的估计值判断Buck变换器是否发生故障；解决了目前Buck变换器的故障诊断实时性不好，精度不高的问题；达到了提高Buck变换器故障检测的实时性和准确度的效果。
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