"这篇外文文献《Component fault diagnosis for nonlinear systems》主要探讨了非线性系统中的组件故障诊断问题,作者包括Huang Junjie、Zhang Zhen和Zhao Junwei,分别来自中国河南理工大学机械与动力工程学院和上海大学机电工程与自动化学院。文章在2016年12月的《Journal of Systems Engineering and Electronics》第27卷第6期中发表,页码为1283–1290。" 在故障诊断领域,非线性系统的状态方程建立是关键,其中包括执行器和组件。当系统出现故障时,区分执行器与组件之间的故障隔离变得尤为困难。为了对非线性系统中的组件故障进行诊断,该文献提出了一种创新策略。 首先,基于数学方程构建仅包含组件系统的非线性状态方程。接着,利用泰勒级数对组件方程的非线性部分进行展开和估计。如果执行器工作正常,那么状态方程的异常可以反映出组件的故障状况。文献中定义了一个故障特征指数,用于检测和识别初始的组件故障。 通过数值实例,作者展示了该方法在实际应用中的有效性和准确性。这种方法可能包括对状态变量的监测、故障模型的建立以及通过比较实际观测值与预测值来识别故障特征。对于非线性系统的故障诊断,这提供了一个新的分析框架,有助于提高故障定位的准确性和效率。 此外,文献中提到的KF(Kalman Filter)和EMD(Empirical Mode Decomposition)可能是作为故障诊断中数据处理和信号分析的工具。Kalman滤波是一种最优估计方法,常用于动态系统中的状态估计,而EMD是一种自适应信号处理技术,能分解复杂信号为一系列简明的固有模态函数,有助于提取故障信号的特征。 总结来说,这篇研究为非线性系统的组件故障诊断提供了理论支持和实用方法,结合泰勒级数、故障特征指数以及数据处理工具,如KF和EMD,增强了对非线性系统故障的识别能力,对工业设备的健康管理和维护具有重要意义。
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