【摘 要】
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基于输入输出信号趋势分析,提出基于形态学–小波的传感器故障检测与诊断的新算法。由不同宽度结构元素构成的改进型广义形态滤波器对输入输出信号进行滤波;采用小波多分辨分
【机 构】
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华北电力大学自动化系,河北理工大学轻工学院,
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基于输入输出信号趋势分析,提出基于形态学–小波的传感器故障检测与诊断的新算法。由不同宽度结构元素构成的改进型广义形态滤波器对输入输出信号进行滤波;采用小波多分辨分析对滤波后的信号进行分析,对故障的突变点进行准确定位;利用小波变换模极大值在多尺度上的表现与李普西兹(Lipschitz)指数的关系,对传感器各个类型故障进行识别。该文针对传感器死区、恒偏差、恒增益及漂移故障进行了仿真,仿真结果证明了该算法的有效性。
Based on the trend analysis of input and output signals, a new algorithm of morphological-wavelet-based sensor fault detection and diagnosis is proposed. An improved generalized morphological filter composed of structural elements of different widths filters the input and output signals. The filtered signals are analyzed by wavelet multiresolution analysis to locate the abrupt point of failure accurately. Multi-scale performance and the Lipschitz index relationship, the various types of sensor failure to identify. This paper simulates the sensor dead zone, the constant deviation, the constant gain and the drift fault. The simulation results show the effectiveness of the algorithm.
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