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稀疏故障诊断：基于MATLAB的动态系统稀疏故障检测与隔离

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简介：
本著作探讨了利用MATLAB进行动态系统的稀疏故障诊断技术，涵盖故障检测和隔离方法，旨在提高复杂工程系统的可靠性和维护效率。 动态系统故障诊断通常会遇到大量潜在的故障情况。为了避开棘手的组合问题，稀疏估计技术被视作隔离故障的有效手段，前提是假设只有少数几个可能同时发生的故障状态存在。然而，稀疏估计多在解决线性代数方程的问题中研究应用，而基于模型的故障诊断则主要针对使用涉及内部状态的状态方程式进行动态系统建模的情况。这些Matlab文件展示了如何通过高效的算法在上述两种形式之间建立联系，并且很大程度上依赖于对卡尔曼和Kitanidis滤波器生成残差的深入分析来实现这一目的。其中一个m文件需要调用统计工具箱中的lasso.m函数。

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  • 稀疏故障诊断：基于MATLAB的动态系统稀疏故障检测与隔离
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    本著作探讨了利用MATLAB进行动态系统的稀疏故障诊断技术，涵盖故障检测和隔离方法，旨在提高复杂工程系统的可靠性和维护效率。 动态系统故障诊断通常会遇到大量潜在的故障情况。为了避开棘手的组合问题，稀疏估计技术被视作隔离故障的有效手段，前提是假设只有少数几个可能同时发生的故障状态存在。然而，稀疏估计多在解决线性代数方程的问题中研究应用，而基于模型的故障诊断则主要针对使用涉及内部状态的状态方程式进行动态系统建模的情况。这些Matlab文件展示了如何通过高效的算法在上述两种形式之间建立联系，并且很大程度上依赖于对卡尔曼和Kitanidis滤波器生成残差的深入分析来实现这一目的。其中一个m文件需要调用统计工具箱中的lasso.m函数。
     
  • 基于群体稀疏学习的MATLAB轴承故障诊断方法
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    本研究利用MATLAB开发了一种基于群体稀疏学习的新算法，专门用于提高轴承故障诊断的准确性与效率。 论文的MATLAB代码：Dai、Jisheng和Hing Cheung So。“轴承故障诊断的群体稀疏学习方法”。IEEE工业信息学汇刊18，第7期（2022）：4566-4576。“Experiment_1_Fig8.m”将在本段落中生成图8。数据集从NSF I/UCR维护系统中心下载。“Experiment_2_Fig10.m”将在本段落中生成图10。数据集从XJTU-SY下载。
     
  • PCA故障诊断.zip_PCA故障诊断_基于Matlab的PCA故障数据分析与诊断
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    本资源提供了基于Matlab进行PCA（主成分分析）的故障数据处理和诊断方法，适用于工业过程监测与维护。 该文件包含了故障诊断数据集以及可供参考学习的Matlab代码。
     
  • 智能故障诊断及专家系统_故障诊断_故障诊断与专家系统_故障诊断系统_专家诊断系统_诊断系统
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    本项目聚焦于开发先进的智能故障诊断及专家系统，结合人工智能技术实现对复杂设备和系统的高效、精准故障分析。该系统能够提供快速的故障定位、原因解析以及维修建议，显著提升工业生产效率与安全性。通过集成机器学习算法和知识库管理，我们致力于打造一个智能化程度高、适应性强的故障诊断平台，广泛应用于制造业、能源行业等多个领域。 智能故障诊断与专家系统详细介绍了故障诊断的过程及算法步骤。
     
  • PLSCPAT2和SPE.rar_PLSCPA_t2_PLS故障检测_PLS故障PCA_SPE_t2故障诊断
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    本资源探讨了PLS（偏最小二乘法）在工业过程中的故障检测应用，特别关注于T2统计量及SPE指标，并引入PCA和SPE-T2双重故障诊断方法。文件包含相关算法实现代码及示例数据集。 故障检测包括PLS和PCA方法，并计算SPES和T2控制量。
     
  • MATLAB故障诊断代码FDD：基于观察者的故障检测与诊断方法
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    本项目采用MATLAB开发，实施了一种基于观察者理论的故障检测与诊断(FDD)算法。该代码集成了先进的数学模型和信号处理技术，旨在实现工业系统中的实时故障监测与精准定位。通过构建系统的动态模型，并结合实际观测数据，能够有效识别潜在问题并预测设备健康状况，从而为维护决策提供科学依据。 本段落介绍了一种基于观察者的故障检测与诊断（FDD）方案的设计，该方案应用于线性参数变化（LPV）系统，并由两种类型的观察者组成。第一种是降阶LPV观测器（LPV-RUIO），用于执行器故障的检测、隔离和估计；第二种是一组全阶LPV未知输入观察器（LPV-UIOO），针对传感器故障进行同样的操作。 通过线性矩阵不等式（LMI）可以确保这些观察者的稳定性条件得到满足。这项工作的主要目的是提供一种基于新颖模型的观察者技术，用于非线性系统中的故障检测和诊断。文中展示了两个典型化学工业过程的仿真结果，以证明该方法的有效性和性能。 为了运行此代码，至少需要配备6GB RAM及i5-3337U CPU@2.7GHz（双核）硬件配置，并安装MATLAB R2016b或更高版本。论文由伊曼纽尔·伯纳迪和爱德华多·J·亚当撰写，发表于《富兰克林学院学报》第357卷第14期，页码为9895-9922。
     
  • ICA故障的检测与诊断
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    本研究聚焦于工业自动化中的关键问题——ICA故障，探讨其检测和诊断方法，旨在提高系统稳定性及运行效率。 使用TE过程正常状态参数作为训练集，并采用TE过程故障10状态参数作为测试集，通过ICA方法对TE过程进行故障检测与诊断。
     
  • ICA故障的检测与诊断
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    本研究聚焦于工业自动化系统中ICA故障的识别与分析方法，探讨了多种先进的检测技术及其在实际应用中的有效性。 使用TE过程正常状态参数作为训练集，并用TE过程故障10状态参数作为测试集。通过ICA方法对TE过程进行故障检测与诊断。
     
  • Python_code故障诊断_python故障_FAULT_故障诊断_python_
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    本教程专注于教授如何使用Python进行代码故障诊断，涵盖常见错误类型及解决策略，帮助开发者提升问题排查能力。 提供一个基于故障诊断的Python程序供相关学者下载学习。