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Dependence Fuzzy Fault diagnosis Algorithm to Maximize Vehicle

open access: yes, 2011
研究汽车故障检测和诊断精确度问题,汽车故障检测和诊断技术一直是国内外研究热点问题。针对传统众多故障诊断算法难以精确地描述故障现象和故障原因之间的复杂关系,造成故障诊断难以精确等不足,提出了一种新的基于模糊依赖度最大化故障诊断算法,算法基于模糊粗糙集理论,利用条件属性的依赖度对汽车故障进行评判,采用模糊依赖度来描述汽车故障的发生的几率,同时在此基础上,给出了模糊依赖度最大化模型对汽车故障进行诊断的具体步骤。理论分析和仿真证明了将模糊依赖度最大化算法用于汽车故障诊断方面是可行的和有效的 ...
尹韶峰
core  

基于VMD-Hausdorff算法的小电流接地系统单相接地故障保护方法

open access: yesDianci bileiqi
为消除中性点接地方式、故障点过渡电阻阻值以及现有保护方法盲区等因素对小电流接地系统单相接地故障保护准确性的影响,提出了一种基于暂态信息量幅值特征差异,结合变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)与Hausdorff距离算法的单相接地故障保护方法。首先,通过分析单相接地故障暂态过程,明确了健全线路、故障线路出口侧以及健全区段、故障区段两端暂态零序电流幅值特征关系。其次通过变分模态分解提取暂态高频信号,并引入Hausdorff距离算法 ...
钟浩   +4 more
doaj  

[Research on fault diagnosis of patient monitor based on text mining]. [PDF]

open access: yesSheng Wu Yi Xue Gong Cheng Xue Za Zhi
He X   +6 more
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基于改进梯度提升决策树算法的输电线路故障研判技术研究与应用

open access: yesDianci bileiqi
输电线路故障精准研判对保障电网安全稳定运行至关重要。针对目前输电线路诊断故障存在的依赖运维人员经验、多源数据协同分析能力不足、故障研判准确率较低等问题,提出基于多源数据融合的故障智能研判策略。首先,整合线路本体数据、气象数据、故障波形数据等五类多源信息,构建包含电气量和非电气量的故障融合分析框架,解决单要素诊断造成结果偏差问题;其次,引入 Focal Loss 函数改进 GBDT 算法,动态调制损失权重强化故障学习能力,解决非雷击子类故障样本偏斜问题,提升非雷击故障识别可靠性;最后,设计了 ...
陶汉涛   +5 more
doaj   +2 more sources

基于S变换模能量分析的直流电缆故障测距

open access: yesGaoya dianqi
针对现有高压直流电缆故障定位方法故障定位精度低、定位模型泛化能力差等问题,文中在考虑电缆故障后故障点产生的暂态信号中含有丰富的故障信息的特征,提出一种时频域能量分析的故障测距方法。该方法利用多分类支持向量机(SVM)的特性构建直流电缆故障定位模型,利用直流电缆相模解耦矩阵对电缆电气量解耦,并采用S变换进行时频域变换,将得到的模量构造模能量,将其作为样本对SVM模型训练。实验结果表明,所提方法对于不同故障类型在不同过渡电阻及不同位置故障下均可进行准确测距。
夏向阳   +5 more
doaj  

[A case of neonatal fatty acid oxidation disorder]. [PDF]

open access: yesZhongguo Dang Dai Er Ke Za Zhi
Deng LL   +4 more
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机车柴油机燃油喷射及燃烧室系统故障诊断方法的研究

open access: yes, 1996
本文以柴油机性能研究的理论为基础,系统地分析了机车柴油机燃油喷射系统和燃烧室系统故障的主要形式及其主要故障的诊断问题。诊断方法的突出特点是直接通过对柴油机燃油喷射和燃烧过程的分析,揭示导致其性能恶化的原因。由此而建立的高压油管压力波统计分析和显著性检验的诊断方法,缸内示功图(倒拖示功图和燃烧示功图)和放热规律分析的方法,较好地解决了燃油喷射及燃烧室系统故障的诊断问题。此外,通过长、短通道实测示功图的对比,验证了用过滤波加选频滤波方法(简称IARF法)消除长通道示功图测量误差的准确性 ...
周虹玮, 盛宏至, 陈泽深
core  

[The SCD diagnostic strategy, procedure and pathway for episodic vestibular syndrome]. [PDF]

open access: yesLin Chuang Er Bi Yan Hou Tou Jing Wai Ke Za Zhi
Kong W.
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