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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
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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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, 2001 介绍一种简单有效的故障诊断及处理技术。它将小卫星的故障分为分系统级、系统级和系统外 部级三种, 并由星务管理软件处理系统级故障。在每个循环周期都对遥测参数进行采集和监测, 当故障发生 时, 根据故障的优先级, 选择并恢复具有最高优先级的故障。该技术在某小卫星中应用, 能有效满足系统控制 周期的限制和系统可靠性要求。得到国家高技术航天领域863- 2基金资助( 863-2- 5-1 ...
吴翔虎, 廖明宏, 程光明
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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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