基于键合图模型的机车制动系统故障检测与隔离
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同济大学,同济大学

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中图分类号:

U279

基金项目:

国家自然科学基金(51205291);上海市浦江人才计划(12PJ1408400)第一作者:牛刚(1978-),男,副研究员,博士生导师,工学博士,主要研究方向为复杂系统故障诊断、寿命预测、人工智能 E-mail:gniu@tongji.edu.cn


Bond Graph Model Based Fault Detection and Isolation for Locomotive Brake
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    摘要:

    针对机车制动机列车管压力控制模块,采用键合图理论开展了动态建模分析,由建立的故障键合图模型推导出相应的解析冗余关系,提取出完整的故障特征矩阵.利用序贯概率比检验方法对采集的监测数据进行连续判读,实时跟踪识别工况下的系统异常状况,并将得到的残差状态向量同故障特征矩阵进行匹配,实现对故障部件的检测与隔离.仿真实例验证了建议方法的技术可行性.

    Abstract:

    The train locomotive brake pneumatic equalizer control (PEC) unit was analyzed using the bond graph dynamic modeling. The created fault bond graph was utilized to deduce analytical redundancy relations (ARRs). The whole fault signature matrix (FSM) was extracted. Besides, online monitoring using sequential probability ratio test (SPRT) was exerted to check the anomaly occurrence of the unit components. When any alert was triggered, the generated synthesized non null coherence vector was matched with the FSM to detect and isolate the possible faulty components. A simulation experiment was conducted to illustrate the feasibility of the proposed methodology.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

牛刚,赵亚君.基于键合图模型的机车制动系统故障检测与隔离[J].同济大学学报(自然科学版),2015,43(6):0894~0899

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  • 收稿日期:2014-03-08
  • 最后修改日期:2015-03-04
  • 录用日期:2015-01-19
  • 在线发布日期: 2015-06-10
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