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Zhendong Ceshi yu Zhenduan针对齿轮故障领域识别率低和识别时间长的问题，基于多尺度加权排列熵（multiscale weighted permutation entropy，简称MWPE）、蜣螂算法（dung beetle optimizer，简称DBO）与支持向量机（support vector machine，简称SVM）的原理，提出基于MWPE和DBO结合SVM的故障识别方法。首先，由于MWPE的嵌入维数难以确定且对结果影响较大，通过MWPE熵值分析引入变异系数（coefficient of variation，简称CV ...
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, 2012 数控机床的故障诊断不及时不准确,会给制造企业带来巨大的经济损失,因此,数控机床的故障诊断与维护一直是制造业研究的热点之一。本文在分析数控机床特点的基础上,运用故障树分析法建立数控机床主要部位的故障树模型,依据此模型开发了一套基于故障树的故障诊断系统,该系统具有诊断速度快、诊断结果准确率高的特点 ...
吕希胜, 杨曾芳
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Gaoya dianqi, 2011 可控开断故障电流能有效提高断路器的开断能力和延长其电寿命。断路器可控开断多相故障电流的关键是快速、可靠识别故障类型和故障相。笔者采用相关分析法获得特殊相的正、负序故障分量的相位关系,从而根据相位关系快速、可靠实现确定故障类型和相应故障相;采用MATLAB建立高压断路器开断故障电流模型,对提出的故障选相算法的性能进行了测试验证。测试结果表明,提出算法能够在故障发生后半个周期内准确识别出特定条件下的故障类型和故障相,为同步断路器可控开断故障电流实现提供了理论依据和实现基础。
母秀清 +4 more
doaj
Application of Weighted Fuzzy Relative Entropy to Fuzzy Recognition of Motor Rotor Fault
, 2009 提出了一种基于加权模糊相对熵的电机转子故障模糊识别方法。该方法将加权思想引入到模糊相对熵,用于识别电机转子故障严重程度。加权方法的引入增加了信息量丰富的符号区间的模糊相对熵占全部区间模糊相对熵的比重,可以更充分、合理地利用该区间的故障信息进行故障识别。电机转子断条故障诊断仿真实验结果表明,提出的方法有效地实现了电机故障的定量分析,能够准确地识别出电机转子故障的严重程度,使算法的鲁棒性得到了改善 ...
胡静涛, 胡为
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Gaoya dianqi, 2022 针对现有光伏系统电弧故障检测中易产生漏判、误判的问题，提出了一种基于FCM（模糊C均值聚类）算法的电弧故障检测方法。通过分析光伏系统电弧故障的时域、频域及电磁辐射特性，选取相邻窗口电流差值的峰峰值、电流频谱10～30 kHz频段的频域总能量与电磁信号的模极大值作为FCM的三维特征量，利用正常情况与故障情况下聚类中心在空间位置上的差异，实现光伏系统电弧故障的识别。仿真分析与试验结果表明，该方法能对光伏系统电弧故障进行准确识别且具有一定的抗干扰能力。
张冠英, 赵若姿, 王尧
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Gaoya dianqi, 2011 对电缆网故障选线方法的研究一直是配电网故障研究的重点。笔者提出一种基于小波分析的暂态群体比幅比相法为主、暂态能量法为辅的故障选线法,并运用EMTP数字仿真工具搭建了一个10kV电缆网配电系统模型,进行了仿真实验。仿真结果证明该法能够准确地识别故障发生时刻,不受电压故障时刻、接地电阻大小等因素对故障选线的影响,抗干扰能力强,对故障线路识别率高,仿真图形中具有明显的故障特征信息,而且故障选线方法的主判据与辅判据具有良好的融合性,大大提高了故障选线的准确性。
苑舜, 张磊, 蔡志远, 宋云东
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Gaoya dianqi针对实际高压断路器故障发生的时空不确定性和暂态过程的随机性引发新增类别的未知故障类型，且其样本分布呈现长尾特性，导致现有故障识别模型出现误判的问题，提出了一种基于改进迁移学习的高压断路器新增类别故障精准识别方法。首先，提取实际在运高压断路器振动信号的多维特征参数，构建具有强特征提取能力的故障识别模型。其次，通过计算Mahalanobis距离和置信度辨识新增类别的未知故障。最后，采用伪标签和迁移学习将长尾分布的未知故障类别纳入模型训练，更新后的模型能够准确预测运行数据的故障类型。结果表明 ...
王兴华 +3 more
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, 2015 针对海底观测网络海底光电复合缆出现开路故障的问题,提出了采用平均测量残差值的方法识别开路故障。根据实时的网络拓扑结构与电流方向,建立有向图的邻接矩阵,将网络结构分成三种不同的区域。计算故障时刻前后的接驳盒电压变化差,利用差值进行开路故障的区域定位,针对耦合区域,提出了假设检验的方法进行开路故障海缆的区间定位。建立了海底观测网供电网络模型,进行了开路故障仿真分析 ...
潘立雪 +4 more
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Zhendong Ceshi yu Zhenduan针对燃气调压器故障识别中不平衡数据影响模型识别能力的问题，提出一种一维卷积神经网络（one‑dimensional convolutional neural network，简称1D‑CNN）与注意力机制（squeeze‑and‑excitation，简称SE）相结合的改进深度卷积神经网络（SE‑1DCNN）方法。首先，使用一维卷积核提取故障特征；其次，在交替的卷积层后添加SE模块用于通道加权，选择性地保留所需的重要信息特征，并抑制弱相关的特征；最后 ...
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Gaoya dianqi, 2023 红外检测是高压外绝缘设备状态在线检测的主要方法之一，为了提高高压套管发热故障红外图像检测的准确率，解决因故障样本较少引起的漏检问题，文中提出了一种基于改进型YOLOv4的故障识别方法，可实现对套管发热区域的高效定位与识别，具有很好的工程应用前景。对YOLOv4算法进行的改进主要包括：首先，将通道注意力机制SE(Squeeze and Excitation)模块插入特征提取网络中的残差模块中，以加强网络对特征信息的提取；其次，分别使用EIoU Loss和Focal ...
李浩伟 +5 more
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