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Gaoya dianqi, 2022 为了进一步提高变压器故障诊断精度，提出基于云模型与改进D-S证据理论的变压器故障诊断方法。首先，利用油中溶解气故障样本建立各类型故障的标准云模型，并计算待测样本与故障标准云间的隶属度值；其次，根据隶属度确定不同故障下的基本概率分配；然后，利用Pignistic概率距离构建相似度并对基本概率分配进行修正，再引入平均支持度加权优化证据融合规则；最后，使用基于云模型和改进证据理论建立的诊断模型对实际案例进行测试与诊断分析。实验结果表明：基于云模型和改进D-S证据理论建立的模型故障诊断精度达88.4±2.8 ...
张宽 +5 more
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Analysis of Misdiagnosis of Bipolar Disorder in An Outpatient Setting
General Psychiatry, Volume 30, Issue 2, Page 93-101, July 2018., 2018 Background Bipolar disorder is a mental illness with a high misdiagnosis rate and commonly misdiagnosed as other mental disorders including depression, schizophrenia, anxiety disorders, obsessive‐compulsive disorders, and personality disorders, resulting in the mistreatment of clinical symptoms and increasing of recurrent episodes.
Hui Shen +5 more
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基于模拟退火法与多层感知机的变压器故障诊断模型及其泛化性能研究
Gaoya dianqi为诊断电力变压器内部的潜伏性故障，以溶解气体分析（DGA）数据为特征量，提出了一种基于多层感知机（MLP）的变压器故障诊断模型。以实际运行变压器的故障数据为学习样本，利用模拟退火法实现多层感知机内部节点之间的连接权重优化。以不同特征组合作为MLP的输入，对比、分析了MLP诊断故障类型的正确率；研究了MLP拓扑结构、参数正则化等对诊断模型泛化性能的影响。使用训练数据以外的变压器故障数据测试学习完成的诊断模型，获得较高的测试准确率。
高超 +9 more
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Data-driven Health Status Prediction of the Hydraulic Turbine Governing System [PDF]
, 2017 水轮机调速系统是水轮发电机组的关键控制系统。运用故障树与专家系统相结合的方法对调速系统可能发生的故障进行诊断,并基于历史数据,挖掘与故障相关的可能因素,对专家系统无法解决的故障进行分析,构建了基于数据驱动的水轮机调速系统健康状态预测系统。The hydraulic turbine governing system is the key control system of the hydro-turbine generator unit.
周绮凤 +6 more
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Fault Diagnosis Method of Wind Turbines Based on Wide Deep Convolutional Neural Network With Resampling and Principal Component Analysis [PDF]
, 2023 Fault diagnosis of wind turbines suffers from less training data and noises. A method based on wide deep convolutional neural network with resampling and principal component analysis was presented for the diagnosis of mechanical faults (that is the main ...
BAO Yanyang, LI Dazi, LIU Zhan
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基于随机森林与长短时记忆神经网络的真空接触器故障诊断方法研究
Gaoya dianqi, 2022 针对真空接触器的渐发性故障识别准确率不高的现状，提出了一种基于随机森林与长短时记忆神经网络的故障诊断方法。文中分析了某型号12 kV真空接触器在机械保持工作情况下合闸线圈电流信号的故障特征，构建了两层诊断模型，在初步诊断中利用随机森林分类器，识别特征明显的突发性故障，利用长短记忆神经网络模型发掘数据时序特征的特点，识别渐发性故障，在最终诊断中利用证据融合将两者结果融合。文中提出的故障诊断模型有效解决了传统故障诊断方法对渐发性故障识别困难的不足，实验表明，该方法对渐发性故障识别准确率达到了91.1%以上 ...
袁钰林 +4 more
doaj
A Study of Military hardware Fault Detection and Diagnosis Based on Fuzzy Sets Theory [PDF]
, 2011 自有了工业生产以来就产生了设备故障诊断这一课题，但故障诊断技术作为一门学科是20世纪60年代以后为了适应工程实际需要而形成和发展起来的。原始的故障诊断由于设备的简单性和技术水平限制，维修人员主要依靠感官、经验和简单仪表来进行，随着传感器和计算机技术的发展，故障诊断技术涌现了各种方法，这些技术也广泛应用于国防工业和武器装备。但很多事物具有亦此亦彼的特征，也即具有模糊性，故障诊断领域同样如此。装备运转过程中，运行状况由无故障状态到故障状态是一个渐变过程，在此期间即非“完好”，也非“故障”。1965年 ...
陈虎
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Gaoya dianqi, 2020 变压器故障诊断特征信息繁多,且故障点难以确定,为有效利用故障信息提高故障诊断准确率,以及实现故障定位,提出一种基于粗糙集知识和优化支持向量机的变压器分层故障诊断及定位新方法。首先使用邻域粗糙集评估DGA样本重要度,并约简出优选故障诊断特征量。其次构建基于多分类支持向量机的分层故障诊断模型,采用粒子群算法优化模型参数以提高分类精度,实现了故障性质和故障定位的多层诊断。实例分析表明,新特征量可以提高机器学习的知识挖掘能力,不仅故障分类的精度增加,而且模型可以实现故障点的定位,综合诊断准确率达到88.4%。
周光宇, 马松龄
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基于MPE和改进K-means算法的分接开关机械故障诊断方法
Gaoya dianqi, 2020 随着有载调压变压器在电网应用的增多以及有载分接开关（on-load tap-changer,OLTC）频繁地调节,分接开关的故障率在不断增加。为更有效进行OLTC机械故障诊断,提出一种基于MPE和改进K-means算法的OLTC机械故障诊断方法。首先,模拟OLTC的不同机械故障,采集振动信号;其次,为实现非线性振动信号下OLTC的故障诊断,采用多尺度排列熵（MPE）进行OLTC机械故障状态的特征提取;再次,采用粒子群（PSO）优化的K-means聚类算法诊断OLTC机械故障;最后 ...
马宏忠, 徐艳, 魏海增
doaj
Dynamic generalized principal component analysis with applications to fault subspace modeling [PDF]
, 2022 In order to solve the problem of inaccurate modeling of fault subspace, traditional fault subspace modeling method did not consider the fact that fault data contain both normal and fault condition information, or did not consider the dynamic factors in ...
Chuan HE, Jianfeng XU, Xiaofeng FENG
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