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基于卷积神经网络算法的高压断路器故障诊断 被引量：41
1
作者 黄新波 胡潇文 +3 位作者 朱永灿 魏雪倩 周岩 高华 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2018年第5期136-140,147,共6页
传统的高压断路器故障诊断方法太过于依赖经验,不能准确地反映特征量和故障模式之间的关系,诊断准确度不高。针对这个问题,采用卷积神经网络算法进行高压断路器故障诊断,结合高压断路器分合闸线圈电流特点建立诊断模型,通过输入零点故... 传统的高压断路器故障诊断方法太过于依赖经验,不能准确地反映特征量和故障模式之间的关系,诊断准确度不高。针对这个问题,采用卷积神经网络算法进行高压断路器故障诊断,结合高压断路器分合闸线圈电流特点建立诊断模型,通过输入零点故障特征参数进行学习训练,得到相应故障类型输出。仿真结果表明,所提算法的整体准确率高达93.68%,与其他基于神经网络的算法相比具有很大的优势。 展开更多
关键词 断路器 高压断路器 卷积神经网络 分/合闸线圈电流 故障诊断
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基于分合闸线圈电流的某换流站开关故障分析 被引量：29
2
作者 李劲彬 全江涛 +1 位作者 陈隽 邓万婷 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2015年第2期141-145,共5页
高压断路器作为常用的电气设备,分合闸线圈是其操动机构的关键部件,线圈电流反映了断路器的运动特性。文中首先介绍了分合闸线圈的结构,阐述了利用检测分合闸线圈电流信号来判断断路器故障的一种新方法,并针对某换流站550 kV断路器的机... 高压断路器作为常用的电气设备,分合闸线圈是其操动机构的关键部件,线圈电流反映了断路器的运动特性。文中首先介绍了分合闸线圈的结构,阐述了利用检测分合闸线圈电流信号来判断断路器故障的一种新方法,并针对某换流站550 kV断路器的机械故障进行了具体的应用分析,准确诊断了断路器的故障原因。根据分合闸线圈电流提供的状态信息,可以发现高压断路器存在的相关隐患,诊断出断路器的设备状态,提高断路器的状态检测水平,保障电网的安全稳定运行。 展开更多
关键词 高压断路器 分合闸线圈 线圈电流检测 故障诊断
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电力电缆故障检测的方法与分析 被引量：24
3
作者 魏书宁 龚仁喜 刘珺 《计算技术与自动化》 2005年第3期124-126,共3页
电缆故障检测技术在这些年取得了长足的发展和进步,各种测试方法和测试仪器应运而生,不断得到完善和提高,并且在现实中得到了广泛的应用。本文概述了电力电缆故障的原因和性质分类,常用的测试和故障定位方法,波形分析和应用的主要经验。
关键词 电力电缆 故障 故障检测
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基于LFOA优化多核支持向量机的液压泵故障诊断 被引量：24
4
作者 杜伟 房立清 +1 位作者 齐子元 张前图 《机械设计与研究》 CSCD 北大核心 2018年第1期137-140,144,共5页
针对采用传统支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）进行故障诊断时核函数的构造和参数的选取存在盲目性的问题，提出一种基于改进果蝇优化算法优化多核SVM的液压泵故障诊断方法。首先，对液压泵振动信号进行局部特征尺度分解（Local... 针对采用传统支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）进行故障诊断时核函数的构造和参数的选取存在盲目性的问题，提出一种基于改进果蝇优化算法优化多核SVM的液压泵故障诊断方法。首先，对液压泵振动信号进行局部特征尺度分解（LocalCharacteristic—scaleDecomposition，LCD），从多个角度提取混合特征组成特征集。然后，基于全局核函数和局部核函数构建多核支持向量机，并利用具有Levy飞行特征的果蝇优化算法（LFOA）对核函数权值和参数的选取进行优化。最后，将特征集输入多核SVM进行识别。液压泵故障诊断结果表明，与采用FOA、GA和PSO优化算法及单核SVM相比，所提方法具备全局寻优能力强和诊断准确率高的优点，可有效应用于液压泵故障诊断。 展开更多
关键词 多核支持向量机 果蝇优化算法 局部特征尺度分解 液压泵 故障诊断
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基于压缩信息特征提取的滚动轴承故障诊断方法 被引量：21
5
作者 孟宗 李晶 +1 位作者 龙海峰 潘作舟 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第7期806-812,共7页
压缩感知作为一种新型压缩采样方法,利用信号稀疏特性以远低于奈奎斯特采样定理的采样速率压缩采集信号,减小数据采集、传输、存储的硬件压力。基于压缩感知框架下压缩采集的信号,提出了一种滚动轴承故障诊断新方法。该方法选择部分hada... 压缩感知作为一种新型压缩采样方法,利用信号稀疏特性以远低于奈奎斯特采样定理的采样速率压缩采集信号,减小数据采集、传输、存储的硬件压力。基于压缩感知框架下压缩采集的信号,提出了一种滚动轴承故障诊断新方法。该方法选择部分hadamard矩阵作为测量矩阵,将峭度因子、方差、波形因子作为敏感特征参量,不重构压缩测量量,直接利用压缩采集信息,提取敏感特征,然后通过PSO-SVM算法进行模式识别从而实现故障诊断。研究结果表明,在一定压缩比范围内,利用该方法能够在降低平均采样速率的同时用更少的数据量表现故障特征,实现滚动轴承故障诊断。 展开更多
关键词 压缩感知 HADAMARD矩阵 特征提取 故障诊断
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基于振动的电力变压器状态监测系统设计 被引量：20
6
作者 陆杰 张淼 +1 位作者 赵宏飞 马宏忠 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2016年第4期73-77,共5页
为在线监测变压器的运行状态,文中对以机械参数为主、电气参数为辅的变压器振动分析法进行了研究,在Windows CE平台上搭建了基于振动信号的电力变压器状态监测系统。选用EPC-8000嵌入式工控机主板作为操作系统平台,PCM-8208BS高速模拟... 为在线监测变压器的运行状态,文中对以机械参数为主、电气参数为辅的变压器振动分析法进行了研究,在Windows CE平台上搭建了基于振动信号的电力变压器状态监测系统。选用EPC-8000嵌入式工控机主板作为操作系统平台,PCM-8208BS高速模拟量输入卡作为数据采集设备,VC++作为软件开发环境。系统装置能实时采集变压器的振动信号并进行分析,绘制出实时的时域波形图、频谱图和能量谱图,得出变压器的运行状态,并进行故障预警,具有良好的在线监测效果。 展开更多
关键词 电力变压器 振动 故障诊断 状态监测
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基于故障树的叉车液压系统故障诊断研究 被引量：18
7
作者 苏欣平 吴学深 +2 位作者 杨成禹 肖汇 杨钢 《机床与液压》 北大核心 2011年第17期138-139,86,共3页
将故障树分析法运用于叉车液压系统的故障诊断中,针对液压系统的失效模式及故障机理,建立了故障树,并进行故障分析与排除。实践证明,该方法简便、可靠、实用,用于液压系统故障诊断,能取得预期的效果。
关键词 故障树 叉车 液压系统 故障诊断
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基于小波神经网络的滚动轴承故障诊断 被引量：13
8
作者 吴松林 张福明 林晓东 《空军工程大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2008年第1期50-53,共4页
研究了基于BP神经网络、基于径向基神经网络等的故障诊断方法和原理,并利用小波包分解获得了滚动轴承振动信号的特征向量,进行了详细的故障诊断实验研究,通过实验,比较了基于松散型小波神经网络与紧致型小波神经网络的诊断结果。仿真结... 研究了基于BP神经网络、基于径向基神经网络等的故障诊断方法和原理,并利用小波包分解获得了滚动轴承振动信号的特征向量,进行了详细的故障诊断实验研究,通过实验,比较了基于松散型小波神经网络与紧致型小波神经网络的诊断结果。仿真结果表明,紧致型小波神经网络用于滚动轴承的故障诊断更为有效。 展开更多
关键词 故障诊断 神经网络 小波分析
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电牵引采煤机在线监测与故障诊断系统研究 被引量：16
9
作者 王增强 车万里 +2 位作者 权振林 张旭辉 马宏伟 《重型机械》 2012年第5期41-44,共4页
针对目前我国煤矿机械在线监测与故障诊断方面存在的问题,以电牵引采煤机为研究对象,对采煤机故障原因进行了分析,提出了采煤机在线监测与故障诊断系统的方案。该方案对采煤机故障动态机理、故障信号特征提取、多信息融合安全评价及智... 针对目前我国煤矿机械在线监测与故障诊断方面存在的问题,以电牵引采煤机为研究对象,对采煤机故障原因进行了分析,提出了采煤机在线监测与故障诊断系统的方案。该方案对采煤机故障动态机理、故障信号特征提取、多信息融合安全评价及智能故障诊断技术等关键技术进行了研究,为采煤机故障定位、定量分析和安全运行评价等奠定理论基础。 展开更多
关键词 采煤机 在线监测 模式识别 故障诊断
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故障诊断专家系统及发展趋势 被引量：7
10
作者 时圣革 常文兵 李祥臣 《机械工程师》 2006年第11期26-28,共3页
随着科学技术的发展,装备的结构越来越复杂,对故障诊断的要求也越来越高。文中简述了故障诊断专家系统国内外的发展现状、应用情况及其发展趋势。
关键词 故障诊断 人工智能 专家系统
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改进小生境粒子群算法应用于电网故障诊断 被引量：15
11
作者 胡年平 徐芳敏 +4 位作者 谢宁 解翔 李维海 刘涌 袁秋实 《电网与清洁能源》 2018年第2期9-16,共8页
通过对电网中断路器、保护等设备动作信息分析,建立适合智能算法优化的电网故障诊断分析模型。电网故障模型维数高、离散型、非线性、动态性等特点对智能算法寻优性能要求极高。粒子群优化算法在多维函数寻优、动态目标寻优等方面有着... 通过对电网中断路器、保护等设备动作信息分析,建立适合智能算法优化的电网故障诊断分析模型。电网故障模型维数高、离散型、非线性、动态性等特点对智能算法寻优性能要求极高。粒子群优化算法在多维函数寻优、动态目标寻优等方面有着收敛速度快、求解质量高和鲁棒性好等优点。针对电网故障模型的特点,从基本粒子群优化算法的优化特性出发,引入小生境搜索的思想,提出了改进的小生境粒子群优化算法。算例结果表明,改进的优化算法大幅度提高了搜索速度和收敛精度,从根本上提高了电网故障定位精度和故障抢修的反映速度,具有很好的应用前景。 展开更多
关键词 小生境 粒子群优化算法 故障诊断 适应度比率距离
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矿井提升机制动系统故障诊断研究综述 被引量：15
12
作者 李娟娟 张伟 +4 位作者 孟国营 谢广明 汪爱明 王帅 贾一凡 《煤炭工程》 北大核心 2017年第10期154-157,共4页
对我国提升机制动系统的状态监测及故障诊断研究现状进行了研究,分析总结了不同科研单位和企业的研究方法与成果,指出了状态监测不完善、多故障诊断能力不足以及不具备制动性能总体评价能力等缺陷,为研究具有日常设备管理、在线监控、... 对我国提升机制动系统的状态监测及故障诊断研究现状进行了研究,分析总结了不同科研单位和企业的研究方法与成果,指出了状态监测不完善、多故障诊断能力不足以及不具备制动性能总体评价能力等缺陷,为研究具有日常设备管理、在线监控、故障模拟、预知性维护四位一体的综合管控功能的制动系统健康评价与智能维护体系提供技术支持。 展开更多
关键词 矿井提升机 制动系统 状态监测 故障诊断 性能评估 智能维护
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状态监测与故障诊断技术在矿山提升设备上的应用 被引量：15
13
作者 李强 张洛平 王会良 《煤矿机械》 北大核心 2009年第4期221-222,共2页
介绍了设备状态监测与故障诊断技术几个发展阶段。随着煤炭科学技术的发展,设备状态监测与故障诊断技术在煤矿也得到了较为广泛的应用,详细重点介绍了故障检测诊断技术在矿井提升机中的应用。
关键词 机械设备 故障诊断 故障监测 信号检测
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利用大数据分析技术的智能化网络故障诊断系统 被引量：14
14
作者 朱永庆 黄新宇 +3 位作者 唐宏 陈江山 程康 包德伟 《电讯技术》 北大核心 2018年第10期1115-1120,共6页
随着网络技术的快速发展以及各种新网络业务的出现,网络的规模日益扩大和复杂。同时,各种网络服务对于网络可靠性的要求也逐渐提高,这就对网络的维护提出了更高的要求。在这种情况下,传统的网络维护模式逐渐不能适应现代网络发展的需求... 随着网络技术的快速发展以及各种新网络业务的出现,网络的规模日益扩大和复杂。同时,各种网络服务对于网络可靠性的要求也逐渐提高,这就对网络的维护提出了更高的要求。在这种情况下,传统的网络维护模式逐渐不能适应现代网络发展的需求。针对现代大型网络的故障诊断问题,利用大数据分析技术,设计并完成了一套整体的智能化故障诊断系统。在此系统中,针对不同的故障类型,利用能够获取到的数据类型,针对性地设计了相关的故障诊断模块和算法。系统整体基于开源的数据处理平台构建,具备良好的可扩展性。通过实际案例数据的验证,结果表明此系统具备良好的处理实际网络故障的能力,将大数据分析技术应用于网络故障诊断领域也具备较强的可行性。 展开更多
关键词 网络维护 故障诊断 大数据分析技术 开源数据处理平台
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基于半定量SDG模型的化工过程故障诊断 被引量：14
15
作者 李秀喜 吉世明 《清华大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第8期1112-1115,1129,共5页
符号有向图(SDG)能够直观地反映系统的复杂因果关系,可以看出故障传播的路径,但是定性SDG故障诊断模型缺少变量之间的定量信息,推理过程中会产生虚假解,分辨率不高。该文针对SDG的不足,引入模糊隶属度,形成半定量SDG模型,即模糊SDG模型... 符号有向图(SDG)能够直观地反映系统的复杂因果关系,可以看出故障传播的路径,但是定性SDG故障诊断模型缺少变量之间的定量信息,推理过程中会产生虚假解,分辨率不高。该文针对SDG的不足,引入模糊隶属度,形成半定量SDG模型,即模糊SDG模型。采用反向推理和正向验证相结合的混合推理方法,并把结论编写为"If-Then"形式的知识规则,以便于利用专家系统对系统进行在线诊断。 展开更多
关键词 故障诊断 符号有向图 模糊隶属度
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基于局部均值分解的滚动轴承故障诊断新方法 被引量：13
16
作者 谢平 杨玉昕 +2 位作者 江国乾 李小俚 李兴林 《计量学报》 CSCD 北大核心 2014年第1期73-77,共5页
针对滚动轴承振动信号的非平稳特性和调制特点，提出了一种基于Wigner-Ville谱熵的特征提取新方法：运用局部均值分解算法将轴承振动信号分解为若干个乘积函数，并基于Wigner-Ville分布描述主要乘积函数分量的时频能量特征。在此基础上... 针对滚动轴承振动信号的非平稳特性和调制特点，提出了一种基于Wigner-Ville谱熵的特征提取新方法：运用局部均值分解算法将轴承振动信号分解为若干个乘积函数，并基于Wigner-Ville分布描述主要乘积函数分量的时频能量特征。在此基础上，结合Shannon熵构造一种新的特征提取指标一wigner-Ville谱熵，并将其构成的特征向量输入到最小二乘支持向量机，实现了轴承不同工作状态和故障程度的自动分类与诊断。仿真和实例分析证明了方法的有效性。 展开更多
关键词 计量学 故障诊断 局部均值分解 滚动轴承 非平稳振动信号 调制信号
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润滑油的性质对航空发动机故障影响的研究 被引量：12
17
作者 费逸伟 张冬梅 姜旭峰 《润滑与密封》 CAS CSCD 北大核心 2004年第1期84-86,89,共4页
对飞机发动机润滑油的理化性能进行了研究,重点探讨了其性能对发动机工作状况的影响,这对于进行发动机故障诊断有着重要的作用。
关键词 航空发动机 航空润滑油 故障诊断 磨粒 粘度
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基于BP神经网络的模拟电路故障诊断研究 被引量：11
18
作者 林海军 齐丽彬 +1 位作者 张礼勇 陈丙忠 《电测与仪表》 北大核心 2007年第12期41-43,51,共4页
在简要介绍标准BP神经网络基本原理的基础上,详细说明了基于改进BP神经网络算法的模拟电路故障诊断方法和设计步骤,根据网络总误差来自适应调节网络的学习率,加速网络的收敛过程。此算法应用于电路的故障诊断,能够对被测电路的故障进行... 在简要介绍标准BP神经网络基本原理的基础上,详细说明了基于改进BP神经网络算法的模拟电路故障诊断方法和设计步骤,根据网络总误差来自适应调节网络的学习率,加速网络的收敛过程。此算法应用于电路的故障诊断,能够对被测电路的故障进行有效并且精确的分类。以折线式有效值测量电路为例,设计了基于改进BP神经网络算法的模拟电路故障诊断系统,以实际测试数据作为训练样本进行学习训练后,对其它实际测量数据进行诊断,结果正确,验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 神经网络 故障诊断 模拟电路
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基于测控数据挖掘的航天器故障诊断技术研究 被引量：12
19
作者 李权 周兴社 《计算机测量与控制》 CSCD 北大核心 2011年第3期500-502,共3页
近年来数据挖掘技术的快速发展使得利用航天控制中心积累的大量测控数据进行航天器在轨故障诊断成为可能。基于数据挖掘的故障诊断技术能够从历史数据中自动或半自动地获取潜在的诊断知识,从而有效解决故障诊断中知识获取困难的问题。... 近年来数据挖掘技术的快速发展使得利用航天控制中心积累的大量测控数据进行航天器在轨故障诊断成为可能。基于数据挖掘的故障诊断技术能够从历史数据中自动或半自动地获取潜在的诊断知识,从而有效解决故障诊断中知识获取困难的问题。在研究航天器实际测控数据特点的基础上,分析了传统故障诊断技术的优缺点,提出了基于数据挖掘技术进行航天器故障诊断的可行方法,指出了基于数据挖掘的航天器故障诊断技术下一步研究的主要方向。 展开更多
关键词 数据挖掘 航天测控 故障诊断
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内燃机变分模态Rihaczek谱纹理特征识别诊断 被引量：12
20
作者 岳应娟 王旭 蔡艳平 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第10期2437-2445,共9页
针对内燃机故障诊断中振动响应信号强耦合、弱故障特征的问题,提出一种基于内燃机振动谱图纹理特征提取的故障诊断方法。首先,为了清晰地刻画内燃机振动信号时频联合分布中的非平稳时变分量,将变分模态分解(VMD)与Rihaczek复能量密度分... 针对内燃机故障诊断中振动响应信号强耦合、弱故障特征的问题,提出一种基于内燃机振动谱图纹理特征提取的故障诊断方法。首先,为了清晰地刻画内燃机振动信号时频联合分布中的非平稳时变分量,将变分模态分解(VMD)与Rihaczek复能量密度分布方法有效结合,得到了时频聚集性好、无交叉项干扰的内燃机振动谱图像;针对VMD分解过程中的参数选取问题,提出将功率谱熵作为目标函数,对VMD的分解参数进行网格寻优,提高了VMD分解的自适应性。为了实现对内燃机振动谱图像的自动识别及故障诊断,提出了改进的局部二值模式(ILBP)方法,用来对振动谱图中蕴含的纹理信息进行分析,提取低维特征参量并采用最近邻分类器对内燃机不同工况的振动谱图像进行模式识别。将该方法应用于内燃机故障诊断实例中,结果表明该方法能有效提取内燃机振动信号中的微弱故障特征,实现内燃机故障的自动诊断。 展开更多
关键词 内燃机 故障诊断 Rihaczek分布 变分模态分解 局部二值模式
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