复杂系统多模态故障诊断与健康管理的数据驱动方法

项目名称： 复杂系统多模态故障诊断与健康管理的数据驱动方法

项目编号： No.61174112

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2012

项目学科： 自动化学科

项目作者： 周福娜

作者单位： 河南大学

项目金额： 61万元

中文摘要： 复杂工业过程普遍存在的多模态性使得传统单模态故障诊断方法不再适用，尤其在无法预料干扰存在时，现有方法因鲁棒性差而致应用效果不理想。本项目以火力发电系统为背景，结合信息融合技术建立一套数据驱动的多模态故障诊断与健康管理方法：1）研究基于微分几何特性的系统特征抽取技术，度量各模态间差异。建立统一投影框架，把时域上的差异分解到不同尺度上进行多尺度模态划分。2）解决多个稳定模态统计特征抽取的关键科学问题，建立稳定模态故障诊断方法。并基于动态特征抽取技术，建立过渡模态异常监控模型。3）定义在线模态辨识的归属度，研究在线模态"软辨识"方法，在系统运行特性改变并非模态切换引起时，研究故障诊断方法的鲁棒性。4）建立故障的横向动态传播和纵向跨模态演变模型，开展故障预测研究,估计系统剩余有效寿命。结合运行模态标识、子系统故障类型和故障预测结果，通过信息融合技术，建立系统健康评估函数，为视情维护决策提供依据。

中文关键词： 微分特性；模态划分；动态特征抽取；过渡模态；故障预测

英文摘要：

英文关键词： differential character；mode partition；dynamic feature extraction；transition mode；fault prediction