10.16208/j.issn1000-7024.2017.04.036
改进拉格朗日松弛算法在多故障诊断中的应用
为解决单故障策略可能出现的误诊和漏诊问题,从多故障的征兆出发,建立表征故障-测试依赖关系的多信号模型图,基于后验概率最大的思想,借助单故障诊断树的测试序列,采用拉格朗日松弛与次梯度优化方法求解多故障问题.进一步对次梯度算法的迭代步长提出改进,在设备研制初期传感器信息不足的情况下,对多故障进行准确定位.实例结果验证了该方法能够有效地排除隐含故障和伪故障,改进算法具有更好的诊断效率.
故障诊断策略、隐含故障、伪故障、拉格朗日松弛、次梯度优化
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TP206(自动化技术及设备)
2017-06-26(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
1040-1044,1092