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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, 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
doaj
A Study for Fault-tolerant Control System of Submarine Based on AMESim and Simulink [PDF]
, 2017 潜艇，作为现代海洋军事力量的组成部分，是海军的主要舰艇种类之一，亦是各国海军实力的一个重要表现。潜艇作为主要于近水面进行战术任务的舰艇，其日常中的一般巡航以及其他作业状态下的水下航行模式也属于近水面航行。潜艇在近水面航行时，工作环境复杂且面临许多未知情况，如执行器故障、海浪干扰等等。同时，考虑到安全因素也需要对潜艇自身状态进行约束，所以在对潜艇设计控制器时应考虑执行器故障、海浪干扰以及状态约束。论文的主要研究内容与成果如下： 首先，研究了故障诊断、状态约束及自适应状态反馈容错控制的集成设计方法 ...
翁登程
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Fault diagnosis of ship diesel power distribution system based on WOA-RF algorithm [PDF]
ObjectiveThe marine diesel generator (DG) power distribution system is crucial for ship navigation. However, due to the harsh marine environment, frequent failures occur. Therefore, a fault diagnosis method based on whale optimization algorithm-optimized
Daojie RUAN +5 more
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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
doaj
Research on the Fault Diagnosability Evaluation and Design of Affine Nonlinear System [PDF]
, 2017 实际系统大多是非线性的，难以利用线性系统理论建立故障可诊断性的判别条件，再加上噪声干扰的存在，更是在可诊断性评价中引入了随机影响。关于仿射非线性系统故障的可诊断性评价与设计，还没有形成普遍适用的方法。本文基于微分几何理论，针对仿射非线性系统、仿射非线性控制系统以及噪声作用下的仿射非线性系统，对系统故障可诊断性分析与设计方面进行研究，主要内容如下： 定义了非线性系统关于故障的能控性分布与能观性对偶分布。对于同一时间只有一个故障发生的仿射非线性系统，从系统分解的角度给出了非线性系统故障可诊断性的判定条件 ...
胡晓强
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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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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
doaj
Fault diagnosis of shearer cutting unit gearbox based on improved cascaded broad learning [PDF]
The vibration monitoring data of the shearer cutting unit gearbox has a complex structure and is prone to class imbalance issues, leading to frequent false positives in traditional machine learning-based fault diagnosis methods.
CHEN Hao +5 more
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