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随着电子信息技术的发展,现在已经进入到了电子时代,电路的故障诊断越来越重要,本文在模拟电路故障特征和种类的基础上,简要的分析了模拟电路故障诊断的神经网络法和支持向量机法,结合模拟电路的实际情况,结合支持向量机法,对模拟电路故障诊断方法进行了设计,并阐述了虚拟维修过程。 相似文献
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本文主要是介绍以神经网络为基础的设备故障诊断方法,通过对神经网络的基本理论、模型及设备的结构特征、设备故障的特点进行分析。形成震荡策略和诊断模型,并将其用于对模拟电路的故障诊断。 相似文献
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文中介绍了模拟电路故障诊断的研究现状。主要对基于神经网络的模拟电路故障诊断方法进行了简要阐述,并预测了诊断方法的研究热点和发展趋势。 相似文献
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故障诊断在电力系统电气设备的正常运行过程中贯穿始终,有着重要地位。电气设备故障的快速准确诊断对于防止设备故障进一步恶化,保障电力系统稳定安全运行具有重要意义。电气设备故障的诊断与检修是世界范围内关注的问题,目前国内外许多学者对于该课题进行了大量的研究,并取得了一定的成果。在电力系统实际运行过程中,如何能够做到快速的进行故障诊断以及检修,是电力系统工作人员致力于克服的难题。本文就电气设备故障形式进行了详细的分析,并依据不同故障的分类,对故障诊断和检修方法进行了深入研究。 相似文献
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基于Hilbert谱提取的舰船发动机故障信号分解 总被引：2，自引：0，他引：2
发动机故障特征提取是进行故障诊断的基础,研究舰船发动机故障信号分解下特征参数提取和专家系统故障诊断识别问题,传统方法中通过经验模态分解方法提取故障信号的基频信息,在特征分解过程中需要预先选择基函数,计算复杂,且不能反映信号的幅值在整个频率段上随频率的变化,故障信息表征不全。提出一种基于改进的经验模态分解Hilbert谱提取的发动机故障诊断方法,采用Hil-bert-Huang变换方法的Hilbert谱提取方法,把舰船发动机故障信号这一复杂信号分解成若干个IMF分量之和,利用局部极大值与局部极小值对信号的特征时间尺度进行信号包络分解,在时变ARMA(2p,2q)模型中,分别对每个IMF用Hilbert-Huang变换进行谱分析,提取故障信号的Hilbert谱特征,在Simu-link平台下进行仿真实验,结果表明该故障诊断方法和智能专家系统能准确诊断发动机5类故障,稳定性好。 相似文献
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针对当前电子器件故障诊断方法存在的弊端,以获得高精度的电子器件故障诊断结果为目的,提出了基于改进神经网络的电子器件故障智能诊断方法。首先对电子器件故障诊断的研究现状进行分析,找到引起电子器件故障诊断精度低的原因,然后提取电子器件故障诊断的特征,并采用核主成分分析对特征向量机进行去冗余处理,减少神经网络的输入向量数量,最后采用BP神经网络建立电子器件故障诊断模型,并采用蚁群算法对BP神经网络参数求解,并与其它方法进行了电子器件故障诊断测试,改进神经网络的电子器件故障诊断精度超过95%,而且电子器件故障诊断的速度非常快,获得比其它方法更加理想的电子器件故障诊断结果,具有广泛的应用前景。 相似文献
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故障诊断是保证云计算服务器正常工作的关键技术,针对当前云计算服务器故障诊断模型存在的诊断正确率低,误判现象的缺陷,设计了基于数据挖掘技术的云计算服务器故障诊断模型。首先提取云计算服务器故障的信号,并对信号进行去噪处理,然后对云计算服务器故障诊断学习样本进行聚类分析,选择最优的样本子集,最后采用数据挖掘技术-极限学习机建立云计算服务器故障诊断分类器,并在Matlab 2014平台上进行了云计算服务器故障诊断仿真测试。结果表明,本文模型可以对云计算服务器故障特点进行准确挖掘,获得了正确率高的云计算服务器故障诊断结果,而且云计算服务器故障诊断误判率要远远低于当前其它模型,获得了理想的云计算服务器故障诊断结果。 相似文献
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基于径向基神经网络的变压器故障诊断 总被引：1，自引：0，他引：1
《科技通报》2015,(8)
研究基于径向基神经网络的变压器故障诊断方法。以绝缘油中6种特征气体作为神经网路的输入,建立了可对变压器低温过热、中温过热、高温过热、低能放电、高能放电和局部放电等6种故障进行故障诊断的径向基神经网络模型。仿真实验研究表明,基于径向基神经网络的变压器故障诊断模型对于超出三比值法编码规则的故障也能进行故障诊断,故障诊断准确率达到91.67%,远远高于三比值法故障诊断准确率。基于径向基神经网络的故障诊断模型建立方法简单,便于在实际中应用。 相似文献
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对汽轮机典型的振动类型和振动故障的诊断技术进行了研究。根据故障诊断方法在信号处理与理论模型的不同,将诊断技术分为,基于信号处理的诊断方法、基于知识的诊断方法、基于解析模型的诊断方法、基于离散事件的诊断方法。研究表明,基于各种故障诊断方法在检测信号、知识获取、识别故障位置及适用条件等均有不同的优势和侧重。 相似文献
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《黑龙江科技信息》2017,(7)
传统继电保护以断路器的动作来实现故障的切除,各个元件的保护之间相对独立,只利用本地信号,不容易发现可能发生的保护误动与拒动。目前,电力系统和牵引供电系统故障诊断的主要研究方向是提高故障诊断方法及处理不确定性和不完全性问题的能力,而贝叶斯知识库(BKB)正是处理不确定性、不完全性问题的理想工具。本文借鉴电力系统领域中基于BKB的故障诊断方法,运用GENIE软件,采用贝叶斯网络构造全并联AT牵引变电所故障诊断模型,以牵引变电所供电系统主要设备元件为根节点建立贝叶斯网络,结合SCADA系统信息确定故障区域以缩小诊断范围;再针对各元件的贝叶斯网络,利用反向推理得到各元件故障概率并判断故障元件,通过正向推理得到、拒动与误动的保护装置和断路器。最后通过算例验证了方法和模型的可行性。 相似文献