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公开(公告)号：CN114661532A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210222533.9
申请日：2022-03-09
Applicant: 清华大学
IPC: G06F11/22
Abstract: 本发明提供一种系统故障诊断分析装置的设计方法，解决了现有的故障分析装置需要针对不同种类的系统，开发对应的软硬件设计和相关方案，开发过程繁琐，从而增加了研发时间和成本的问题。系统故障诊断分析装置的设计方法通过合理添加传感器，开发数据传输模块，建立可靠的通讯链路，进行分析仪软硬件开发，从而基于远程通讯技术实现对各类故障诊断方法的验证和实时运行，且可根据工作性能对分析仪软硬件资源进行维护与拓展。
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公开(公告)号：CN113008290B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202110250841.8
申请日：2021-03-08
Applicant: 清华大学
IPC: G01D18/00 , G06F30/20 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种传感器复合故障检测和分离方法、存储介质及电子设备。一种传感器复合故障检测和分离方法，包括：确定水下机器人的工作点，在所述工作点对运动模型进行线性化得到线性系统模型；根据所述线性系统模型建立辅助动态系统模型并进行状态增广，得到增广系统动态方程；针对每一故障类型，分别利用所述增广系统动态方程建立故障观测器；根据增广系统动态方程的输入和输出数据，得到各故障观测器的输出信号；利用预设残差评价函数及预设阈值对各故障观测器的输出信号进行评价，得到传感器复合故障的检测和分离结果。本发明解决了水下机器人传感器复合故障诊断问题。
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公开(公告)号：CN112861428A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110064629.2
申请日：2021-01-18
Applicant: 清华大学
IPC: G06F30/27 , G06N7/00 , G06F111/04 , G06F111/08
Abstract: 本发明提供一种潜水器微小故障诊断方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括：基于潜水器的诊断模型，构建潜水器的机会约束模型，其中，诊断模型包括微小故障模型和正常模型；将机会约束模型转化为期望约束模型；基于期望约束模型，获取微小故障模型输出和正常模型输出之间的巴氏距离的函数关系，并使得函数关系中的巴氏距离最大化，计算得到辅助信号；基于最小错误率的贝叶斯决策，将辅助信号输入至潜水器中，得到故障诊断结果；实现潜水器微小故障的主动诊断，此外，辅助信号不违反执行器的线性约束，且其注入不违反系统的机会约束和转换后的期望约束，所以辅助信号是物理可实现的且其注入不损伤潜水器，从而保证了较高的故障诊断率。
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公开(公告)号：CN112836219A
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN202110166593.9
申请日：2021-02-04
Applicant: 清华大学
IPC: G06F21/57
Abstract: 本发明公开了一种目标系统的安全性评估装置及方法，所述装置包括感知设备、数据传输设备、执行设备、评估设备和连接设备，目标系统为动态系统，感知设备用于获取目标系统的各第一实时参数信息并传输至评估设备，数据传输设备用于以上各设备及目标系统之间的数据传输，评估设备用于接收并存储实时参数信息，运行安全性评估算法进行实时安全性评估，输出实时安全性评估的结果，向执行设备发送操作指令，以及用于模拟目标系统的安全性事件，执行设备用于获取各第二实时参数信息并传输至评估设备，接收操作指令并对目标系统进行实时的应急控制操作。本装置能对目标系统进行实时的安全性评估，进行实时的应急控制操作，避免出现严重的安全性事故。
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公开(公告)号：CN106525466B
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201610899907.5
申请日：2016-10-14
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种动车组制动系统关键部件鲁棒滤波方法和系统，包括：建立传感器分辨率受到限制的情况下动车组制动系统关键部件的软测量模型，软测量模型中存在随机模型不确定性；根据动车组制动系统关键部件的状态方程、软测量模型、动车组制动系统关键部件的当前控制输入信号及传感器的当前测量输出信号确定动车组制动系统关键部件的滤波器模型；利用滤波器模型进行状态估计，并确定状态估计相关误差。因此，采用本发明可以不依赖模型不确定性结构，且在传感器分辨率受到限制的情况下，对动车组制动系统关键部件进行滤波，提高了动车组制动系统关键部件滤波的鲁棒性，有效保障了动车组制动系统关键部件运行状态在线监测的应用需求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105730431B
公开(公告)日：2018-04-20
申请号：CN201610065389.7
申请日：2016-01-29
Applicant: 清华大学 , 青岛四方车辆研究所有限公司
IPC: B60T17/22
Abstract: 本发明公开了一种动车组制动缸故障监测方法及故障监测系统，该监测方法包括，获取正常工况下包含制动过程的各制动缸压力测量数据构成训练数据集；计算训练数据集中每个样本的变量间方差并确定变量间方差的阈值；实时采集各制动缸当前时刻的压力测量数据作为测试样本，并利用所述变量间方差的阈值判断该测试样本是否包含有故障；当判断为包含有故障时，依次求取所述测试样本中每个制动缸压力测量数据的重构贡献值，并将具有最大重构贡献值的制动缸确定为发生故障的制动缸。该方法可以及时地对故障进行检测和分离，指示发生异常的制动缸或所在管路，作为严重故障的预测，为部件的及时维修与替换提供一定参考，从而有效地避免更为严重故障的发生。
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公开(公告)号：CN105068529B
公开(公告)日：2018-02-09
申请号：CN201510473799.0
申请日：2015-08-05
Applicant: 清华大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开了一种基于加权残差分量比较的故障分离方法及系统，该方法包括：建立被测系统基于残差信号的故障检测模型；基于故障检测模型获取被测系统的离线残差函数向量；设计离线残差函数向量中各分量的加权系数，并利用加权系数和离线残差函数向量设计故障分离策略；基于故障检测模型获取被测系统的在线残差函数向量，并基于加权系数将在线残差函数向量处理为在线加权残差函数向量；基于故障分离策略和在线加权残差函数向量实现故障分离。本发明充分利用了残差中的信息，基于残差分量设计加权系数并进行加权残差分量的比较，可以更好的实现被测系统的故障分离。
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公开(公告)号：CN106394539A
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201610896235.2
申请日：2016-10-14
Applicant: 清华大学
IPC: B60T17/22
CPC classification number: B60T17/228
Abstract: 本发明公开了一种方法和装置，包括：建立高速列车制动系统关键部件的离散时间状态空间模型；确定所述高速列车制动系统关键部件的当前控制输入数据和当前测量输出数据；根据所述高速列车制动系统关键部件的离散时间状态空间模型、当前控制输入数据以及当前测量输出数据，确定所述高速列车制动系统关键部件的状态估计器；利用所述状态估计器对所述高速列车制动系统关键部件进行状态估计，并确定状态估计相关误差。因此，采用本发明可以不依赖高速列车制动系统关键部件模型的精度，在存在随机模型不确定性的情况下仍能估计出高速列车制动系统关键部件的工作状态。
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公开(公告)号：CN104750086A
公开(公告)日：2015-07-01
申请号：CN201310740077.8
申请日：2013-12-26
Applicant: 清华大学
IPC: G05B23/00
CPC classification number: G05B23/0243
Abstract: 本发明公开了一种故障和状态的估计方法及装置，能够对含有测量丢失的非线性系统进行状态与故障估计，从而实现状态监测和故障诊断。该方法包括：对事件驱动传输下含有测量丢失的非线性系统建模；设计估计器，应用估计器进行故障和状态的估计。本发明实施例对系统进行建模，得到含测量丢失的非线性系统模型，通过状态增广，系统状态和故障信号合并为故障估计总体系统模型，得到估计器的参数设计方案，通过对状态和故障进行联合估计，从而实现系统的状态监测和故障诊断。
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公开(公告)号：CN104697807A
公开(公告)日：2015-06-10
申请号：CN201510130498.8
申请日：2015-03-24
Applicant: 清华大学
IPC: G01M99/00
Abstract: 本发明公开了一种高速列车受电弓间歇故障检测方法，所述方法包含以下步骤：步骤一，基于受电弓结构构造第一动力学模型，所述第一动力学模型为所述受电弓在间歇故障影响下的动力学模型。步骤二，基于所述第一动力学模型获取与所述间歇故障设计对应的截断残差信号；步骤三，根据所述截断残差信号检测所述受电弓是否发生间歇故障。相较于现有技术，本发明的间歇故障检测方法构建了更符合受电弓间歇故障实际情况的模型，能够更加准确的检测间歇故障的发生。
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