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Deep residual shrinkage adaptive network-based cloud-edge-end collaborative fault diagnosis method for propulsion shafting system [PDF]
ObjectivesAiming at problems including the fact that the fault diagnosis model of propulsion shafting systems under variable working conditions has poor generalization and cannot learn autonomously, and that the performance of the model is relatively ...
Chong CHEN +4 more
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Gaoya dianqi, 2013 针对电力变压器故障诊断中的复杂非线性关系,提出一种基于RIMER（基于证据推理算法的置信规则库推理方法）专家系统和油中溶解气体分析（DGA）技术的变压器故障诊断方法。该方法考虑了变压器故障特征量和征兆的概率不确定性和模糊不确定性,在IEC三比值法和变压器油中溶解气体故障数据样本训练的基础上获得置信规则库的主要参数,结合证据推理算法建立一个新型的变压器DGA故障诊断模型。通过RIMER和DGA变压器故障诊断模型进行故障诊断,克服了IEC三比值法故障编码缺失的问题,故障诊断准确率获得提高 ...
陈金强
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Application of Complex Bispectral Coupling Properties in Fault Diagnosis [PDF]
, 2012 为了提高故障诊断正确率,提出了一种基于复双谱的机械故障诊断方法.这种方法根据复双谱的不同耦合方式进行故障判别.由于耦合方式不同,复双谱包含的信号间的耦合信息也不相同,这些信息可以用来进行故障诊断.在减压阀故障诊断实验中,对特定的故障信号和正常信号同时采用相同的耦合方式,根据二维小波可以有效提取信号中频率信息的特点,利用二维小波提取复双谱中的这些耦合信息的特征值,并将这些特征值输入支持向量机进行故障判别.实验结果表明,随着耦合方式的不同,同一故障的诊断正确率也不相同.To improve the ...
吴文兵, 陈文芗, 黄宜坚
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Fault diagnosis of marine electric thruster gearbox based on MPDCNN under strong noisy environments [PDF]
ObjectivesTo address the performance degradation in fault diagnosis of rotating machinery caused by noise interference in practical applications, a novel fault diagnosis approach based on Mel-frequency cepstral coefficients (MFCC) and a parallel dual ...
Qianming SHANG +4 more
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Gaoya dianqi, 2019 电流检测法在进行高压断路器弹簧机构机械故障诊断时,由于样本数据小导致诊断准确率低。针对这一问题,文中通过模拟各种常见故障和分析不同故障下合闸线圈电流变化规律,提取能够反映断路器工作状态的特征值,并采用最小二乘支持向量机法进行故障诊断。在此基础上,采用粒子群算法不断进行优化以加快诊断速度和准确率。将上述方法进行实例验证,结果表明,文中提出的故障诊断法在相同条件下诊断效果优于广泛应用的BP神经网络诊断法,并且样本空间减小对其诊断结果无明显影响,从而验证文中方法的可行性。
姜海龙, 李潼清, 程浩, 侯春光
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Gaoya dianqi, 2018 机械故障是高压断路器最常见的故障,研究高压断路器机械故障诊断方法对于提高电力系统可靠性具有重要意义。为提高高压断路器机械故障诊断的效率,文中提出一种基于S变换和极限学习机（ELM）的高压断路器机械故障诊断新方法。首先,对高压断路器动作期间产生的振动信号进行S变换处理,获得相应的时—频矩阵;然后,对S变换模值矩阵进行时域和频域划分,计算振动信号在不同时段和频段的局部奇异值,并选择各子矩阵的最大奇异值作为故障诊断的特征向量;最后,采用ELM对高压断路器机械状态进行分类 ...
黄南天, 陈怀金, 林琳, 戚佳金
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The Exploration of Intelligent Fault Diagnosis based on outlier [PDF]
, 2007 随着现代科学技术的飞速发展，工程设备日趋复杂，现代化的工业系统不断朝着大规模、复杂化、集成化方向发展，自动化程度也越来越高，设备运行的安全性和可靠性也越来越受到人们的重视；与此同时，由于设备结构的复杂性以及高负荷连续运转，所以随着时间的增长和内外部条件的变化，不可避免地会发生故障。这类系统一旦发生故障，轻则降低设备性能，影响生产，重则停机停产，毁坏设备，更甚者机毁人亡，不仅将会造成人员和财产的巨大损失，而且对生态环境也将会造成不可挽回的影响。在过去30年里，传统故障诊断技术得到了快速的发展 ...
郧刚
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基于组合核相关向量机和量子粒子群优化算法的变压器故障诊断方法
Gaoya dianqi, 2017 为了提高变压器故障诊断精确度,提出量子粒子群算法（QPSO）优化相关向量机（RVM）的变压器故障诊断方法。采用4个二分类RVM来实现变压器故障诊断的多分类问题。相关向量机的组合核函数可融合变压器运行状态的多种特征信息,为非线性、有限样本数据的变压器故障诊断建模问题提供有效的方法。利用量子粒子群算法对RVM诊断模型参数快速寻优,并结合CV原理设置适应度函数可有效提高诊断模型的泛化能力。实例分析表明,该耦合算法诊断正确率为91.1%,优于三比值法、BPNN、PSO-SVM方法,可有效提高变压器故障诊断精度。
付华, 任仁, 闫智生, 马云伍
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Fault diagnosis of piston pump based on global attention residual shrinkage network [PDF]
ObjectiveAiming at the problem of insufficient feature extraction in traditional neural networks under strong noise interference, a new global attention residual shrinkage network is proposed for accurate diagnosis of piston pump faults in complex ...
Guanhui ZHAO, Jun WU, Ke WU, Xiaoqi WANG
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Gaoya dianqi, 2011 根据多年积累的SF6分解产物检测数据和对多起SF6电气设备故障的分析结论,笔者阐述了通过SF6分解产物体积分数检测判断SF6电气设备是否存在故障的理论依据和实际可行性,分析了SF6电气设备故障诊断的实际案例和故障诊断过程,为SF6电气设备的监督检测和故障诊断提供参考。
李国兴, 姜子秋, 王晓丹
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