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Gaoya dianqi, 2015 为了快速、准确地对高压断路器发生的故障进行分析和诊断,确定故障的性质、类别和部位,提出了一种高压断路器故障诊断的新方法。首先对高压断路器分合闸线圈电流进行分析,提取电流和时间特征量形成特征向量,然后用遗传算法对最小二乘支持向量机（least square support vector machine,LS-SVM）参数进行优化,最后,将特征向量输入到优化后的最小二乘支持向量机中进行故障识别、分类。试验表明,该方法可以准确地识别断路器的多种故障类型,为断路器故障定位和状态检修提供了依据 ...
张卫正, 李永丽, 姚创
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Gaoya dianqi, 2019 高压断路器作为电力系统的开关及保护设备,其可靠地工作对整个电力系统的安全运行具有很大的意义。为了迅速、精确地诊断高压断路器故障,提出一种基于学习向量量化（LVQ）网络的高压断路器机械故障诊断方法。首先,模拟高压断路器灭弧室机械故障状态,采集断路器的机械振动信号;其次,提取高压断路器机械故障振动信号的小波包能量作为特征量,建立基于LVQ网络的高压断路器机械故障诊断模型;最后,将LVQ网络、思维进化优化（MEA）的LVQ网络、BP网络和RBF网络在网络迭代步数、网络误差以及预测置信度方面进行比较。结果表明 ...
马宏忠, 徐艳, 魏海增, 刘勇业
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Gaoya dianqi, 2015 油中溶解气体分析（DGA）是诊断普通电力变压器故障的重要方法,但牵引变压器有着自身的特点,若仿效普通电力变压器的故障诊断方法,在诊断牵引变压器故障时精度较低。文中针对牵引变压器发生故障时的气体特征,提出了一种基于改进的灰关联度分析模型用于牵引变压器故障诊断的方法。该方法充分利用了牵引变压器油中气体数据的全部信息,且发挥了灰关联度适用于小样本、贫信息系统的优势,避免了局部关联和信息损失的缺陷。实例分析结果表明,该方法可以很好地判断牵引变压器故障类型,提高诊断精度。
赵峰, 李硕
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Gaoya dianqi, 2019 为了快速准确诊断高压断路器是否发生操作机构故障,文章提出了一种基于模糊RBF神经网络的高压断路器机构故障诊断方法。该方法首先分析高压断路器的分（合）闸线圈电流,提取时间和电流特征参数t1、t2、t3、t4、t5、I1、I2、I3,然后在RBF神经网络增加模糊化层,对特征参数进行相对模糊化运算,最后将模糊化后的特征参数输入到RBF神经网络进行故障识别、分类。该方法以ABB VD4高压断路器的88组实验数据为训练样本建立4种高压断路器操作机构的模糊RBF神经网络故障诊断模型,12组测试样本来验证其准确性 ...
林琳, 陈志英
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A Study of mechanical fault diagnosis of diesel engine Based on Support Vector Machine [PDF]
, 2006 统计学习理论是在传统统计学基础上发展起来的一种具有坚实理论基础的机器学习方法，自20世纪90年代以来，自身形成了一个较完善的理论体系——统计学习理论，提出了新的模式识别方法——支持向量机(SVM)。支持向量机作为机器学习领域若干标准技术的集大成者，它在解决小样本、非线性和高维的机器学习问题中表现出了许多特有的优势。随着现代工业及科学技术的迅速发展，现代设备的结构越来越复杂，功能越来越完善，自动化程度越来越高，不仅同一设备的不同部分有互相关联，不同设备之间也存在着紧密的关系 ...
邓小文
core
Gaoya dianqi为了能更有效地对断路器进行故障状态诊断，文中提出了基于分合闸线圈电流改进相轨迹特征的断路器故障分类方法。首先，采用相空间重构法对5种故障状态的分合闸线圈电流数据进行处理，利用互信息法和伪近邻算法分别确定延迟时间τ、嵌入维数m，将电流信号重构至高维空间获得相轨迹；其次，采用相轨迹的2维整体形态特征，同时引入3维局部拐点特征构建5维故障特征集，以提高不同故障类型的相轨迹特征差异性；最后将故障特征集作为诊断依据输入构建基于支持向量机的断路器故障诊断模型。实例样本分析结果表明，文中所提方法能准确 ...
李琼 +4 more
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Gaoya dianqi, 2000 基于可拓工程方法中的物元思想和对变压器故障诊断本质的理解，提出了应用物元模型诊断电力变压器故障的新思路。并以铁芯、分接开关和绕组为例，建立了实用的变压器故障诊断模型，该模型以大量的统计数据和深入的故障机理研究为依据 ...
刘磊, 董连文, 李江涛
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Zhendong Ceshi yu Zhenduan针对当前故障诊断中将某个离散故障程度单独作为一个类别，导致模型无法适应复杂的实际故障程度动态变化场景，致使诊断精度下降的问题，提出了一种基于概率切片累积投影特征（probabilistic slicing cumulative projection features， 简称PSCP）的轴承故障程度不敏感定性诊断方法，重点研究轴承故障程度变化时不同故障部位的识别问题。首先，利用概率盒（probability box，简称P‑box）强大的原始信号包容性，将同一故障部位不同故障程度的数据划分成同一类故障状态，
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[Research on fault diagnosis of patient monitor based on text mining]. [PDF]
Sheng Wu Yi Xue Gong Cheng Xue Za ZhiHe X +6 more
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[Meige syndrome with dyspnea as main manifestation: a report of one case and literature review]. [PDF]
Lin Chuang Er Bi Yan Hou Tou Jing Wai Ke Za ZhiLiu T, Xu J, Ye J.
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