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Intelligent fault diagnosis method for rolling bearings based on flexible residual neural network [PDF]
Rolling bearings play a crucial role in rotating machinery, and their efficient operation is vital for the machine’s longevity and performance. In numerous real-world situations, diagnosing faults in rolling bearings presents significant challenges ...
Chuang CHEN +3 more
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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
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Fault diagnosis method for underground coal mining equipment audio signals based on improved transfer learning [PDF]
The underground production environment in coal mines is harsh, and key equipment such as gas pumps, ventilators, and coal shearers often operate continuously, making them susceptible to faults.
QIU Ji'er, WANG Peng, WANG Qi
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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, 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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The fractal features of bi-spectral slices applied in fault diagnosis [PDF]
, 2012 减压阀是液压系统中的一种重要元件,也很容易发生故障,如何对减压阀发生的故障进行诊断,对于机械系统的维护有着重要意义。首先获取了减压阀振动时的正常信号和故障信号的Ar双谱切片,再根据双谱切片所呈现出的自相似性,分别计算了每组数据的容量维数,并由计算结果进行故障诊断,取得了良好效果。Relief valve is an important component of a hydraulic system,and it is easy to go wrong.How to diagnose the faults
吴文兵, 黄宜坚
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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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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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Gaoya dianqi, 2015 高压断路器分合闸线圈电流信号特征提取在故障识别、检测及诊断方面都有重要的意义。文中提出采用小波分析与时域求极值点相结合的方法来获取高压断路器分合闸线圈电流信号特征值,并根据该特征值对断路器的故障判别方法做了探索性研究。实验结果表明,电流信号特征值提取方法是有效的,故障识别方法正确。
孙银山 +4 more
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