正规低压母排出现故障时大多需要通过其参数来进行识别,因为一旦出现故障就会与正常的模型参数发生较大的偏离,以此来确定是否出现故障以及确定故障的大致原因,通过参数辨识可以使计算量减小,诊断速度也达标,那么此外如何高效的判断低压母排的故障呢?
1、模式识别在故障诊断中的应用
低压母排故障的模式识别就是从那些反映系统的信息中抽取出反映故障的特征,并根据这些特征的不同属性,对故障进行分类。用模式识别方法进行故障诊断,是根据样本的数学特征来进行的,因此它不需要精准的数学模型。对于一些被诊断对象数学模型过于复杂、不易求解的问题,模式识别方法也是适用的。另外,在对工业系统的故障诊断中应尽量利用非数学(包括物理和结构)方面的特征,设计出各种各样的特征提取器,这样将有利于利用对已有系统的知识,有利于减少低压母排计算作量。由于特征的选择和提取与待识别的模式紧密相关,故很难有某种泛泛的规律可循。
2、基于神经网络的故障诊断方法
优惠的低压母排利用神经网络的自学习、自归纳能力,经过一定的训练,建立起故障信号与故障分类之间的映像关系。利用学习后的神经网络,实现故障诊断。神经网络是由大量的神经元广泛互连而成的网络,当低压母排电子电路发生故障时,如果能够利用神经网络的学习能力,使故障波形与故障原因之间的关系通过神经网络的学习后保存在其结构和权中,然后将学习好的神经网络用于故障诊断,神经网络就可以通过对当前电压或电流波形的分析得出故障原因,从而实现低压母排故障的在线自动诊断。
一些企业具有专家系统,可以根据需要通过专家系统判断低压母排的故障并对其诊断,能够快速的寻找故障的成因和部位,并且为决策者提供诊断依据,能够轻松的确定故障的严重程度如何,但是专家系统在对低压母排进行检测的时候并不是仅仅的依靠它的运行特征和表征。