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基于信息融合的变压器故障多级诊断方法 被引量:6
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作者 张爱兰 许志元 +3 位作者 杨琦欣 刘春明 朱彦玮 李晓磊 《电工电气》 2019年第6期15-20,共6页
建立了基于信息融合的变压器故障多级诊断模型,该模型融合了在线监测、油中溶解气体、电气试验等多源数据信息。采用自适应遗传算法优化的小波神经网络对变压器故障进行初级诊断,通过改进D-S证据理论对初级诊断结果进行决策级融合,实现... 建立了基于信息融合的变压器故障多级诊断模型,该模型融合了在线监测、油中溶解气体、电气试验等多源数据信息。采用自适应遗传算法优化的小波神经网络对变压器故障进行初级诊断,通过改进D-S证据理论对初级诊断结果进行决策级融合,实现对变压器故障的深度诊断与定位。通过应用实例证明,该方法可以有效提高变压器故障诊断的精度和可信度,减小诊断的不确定性。 展开更多
关键词 变压器故障 多级诊断 改进D-S证据理论 信息融合
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基于运维稳定性的碳排放效率综合评价方法
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作者 杨雨瑶 招景明 +1 位作者 潘峰 李俊杰 《建筑节能(中英文)》 CAS 2023年第11期93-101,共9页
建筑碳排放的控制已被认为是减少碳排放的关键因素。以往的研究主要集中在不同运维方案之间的碳排放量比较,忽略了不同方案间转换的困难以及同一方案自身的不稳定性。因此,提出了一种基于分项用电信息的建筑能源使用时空多尺度碳排放评... 建筑碳排放的控制已被认为是减少碳排放的关键因素。以往的研究主要集中在不同运维方案之间的碳排放量比较,忽略了不同方案间转换的困难以及同一方案自身的不稳定性。因此,提出了一种基于分项用电信息的建筑能源使用时空多尺度碳排放评价方法,根据已知变量建立了碳排放基准模型来检测未知变量带来的不稳定性,从多尺度时空视角下评价碳排放效率并探讨维持稳定性所带来的可能减碳收益,成功地检测出了特定运维方案的不稳定性,缩小了定位异常的范围,实现障碍较低,可操作性更强。案例分析表明,该方法能够有效地检测异常碳排放效率,定位异常原因,更加便于建筑减碳的大规模推广。 展开更多
关键词 碳排放 建筑运维 多尺度诊断
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中医层次诊断辨析 被引量:2
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作者 尹必武 《中国中医基础医学杂志》 CAS CSCD 2000年第9期11-12,共2页
从病理认识和辨证方法两方面 ,论述了中医层次诊断的方法与形成 ,并从中医学独有的概念——证的认识、理解、判别的诊断过程 ,分析探讨了中医层次诊断中层次的多维性、整体性、规范性、绝对性和相对性等基本特征。
关键词 中医 层次诊断法 层次思维 病理
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基于邻域粗糙集与多核支持向量机的变压器多级故障诊断 被引量:48
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作者 李春茂 周妺末 +2 位作者 刘亚婕 高波 吴广宁 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第11期3474-3482,共9页
针对传统变压器故障诊断过程中故障征兆与故障类型间映射关系的不确定性及模糊性问题,根据粗糙集知识与多核学习理论,构建了一种变压器多级故障诊断模型。该方法基于溶解气体分析(DGA)诊断标准,以5种特征气体及16种气体比值作为初始... 针对传统变压器故障诊断过程中故障征兆与故障类型间映射关系的不确定性及模糊性问题,根据粗糙集知识与多核学习理论,构建了一种变压器多级故障诊断模型。该方法基于溶解气体分析(DGA)诊断标准,以5种特征气体及16种气体比值作为初始特征量,并利用邻域粗糙集知识按属性重要度大小获取在所诊断故障类型上高重要度的最小故障特征信息集。在深入挖掘DGA所含故障信息的基础上,建立分级故障诊断模型,以二分类支持向量机作为分类器,利用最小故障特征信息集进行多级故障诊断。此外,采用反正切变换处理各输入特征,避免了油中溶解气体长尾分布而导致的误分情况;同时,各支持向量机皆采用多核学习,以解决单核支持向量机数据敏感性强,鲁棒性低的缺陷。实例分析表明:与传统特征量相比,新提出特征量下的各诊断层准确率均能较稳定的达到88%以上,且最小运行时长可达0.337 5 s,具备提高分类精度,减小运行时间与算法结构的明显优势。另外,与传统故障诊断方法相比,该多级诊断的模型不仅能更深层次挖掘故障特征信息,降低冗余特征信息的复杂性,并且可有效提高诊断平均准确率3%以上,具有更高的准确度与可靠性。 展开更多
关键词 变压器 反正切变换 邻域粗糙集 特征重要度 多核支持向量机 多级故障诊断
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采用机器学习的变压器分层故障诊断 被引量:4
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作者 王子鉴 秦瑜瑞 李景丽 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2022年第7期20-25,共6页
油中溶解气体分析DGA(dissolved gas analysis)是进行变压器故障诊断的重要依据。针对传统变压器故障诊断未能有效利用特征气体与不同故障类型之间的相关性大小,对特征气体进行筛选,以致出现故障诊断结果不准确的问题,文章基于变压器分... 油中溶解气体分析DGA(dissolved gas analysis)是进行变压器故障诊断的重要依据。针对传统变压器故障诊断未能有效利用特征气体与不同故障类型之间的相关性大小,对特征气体进行筛选,以致出现故障诊断结果不准确的问题,文章基于变压器分层故障诊断的方法,提出了利用卡方检验在每个故障诊断层中选取最优气体,剔除冗余气体,并采用不同机器学习分类器对所选择的最优气体进行分类的新方案。进行交叉验证后的结果表明,卡方检验能够有效提取特征气体,采用不同分类器进行分层故障诊断的效果优于用单个分类器对小类故障直接诊断。 展开更多
关键词 油浸变压器 溶解气体分析 卡方检验 分层诊断 机器学习
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基于字词融合的高铁道岔多级故障诊断组合模型 被引量:1
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作者 林海香 赵正祥 +3 位作者 陆人杰 卢冉 白万胜 胡娜娜 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2022年第10期217-226,共10页
为有效提升高速铁路道岔维护效率和故障定位准确率,面向其故障文本数据,提出了一种基于字词融合的高速铁路道岔多级故障诊断组合模型。首先,建立高速铁路道岔专业词库,将文本表示为字向量与词向量并进行深度融合。其次,考虑到故障文本... 为有效提升高速铁路道岔维护效率和故障定位准确率,面向其故障文本数据,提出了一种基于字词融合的高速铁路道岔多级故障诊断组合模型。首先,建立高速铁路道岔专业词库,将文本表示为字向量与词向量并进行深度融合。其次,考虑到故障文本存在类别不均衡问题,采用Borderline-SMOTE算法对不均衡文本数据进行处理,优化故障文本数据分布。接着使用BiLSTM(Bi-directional long short-term memory)-CNN(convolutional neural network)的组合神经网络提取故障文本深度特征,最后通过分类器实现智能故障诊断。采用我国高速铁路道岔故障文本数据进行模型性能验证,结果显示所提模型的一级故障诊断准确率达到95.62%,二级故障诊断准确率达到93.81%,证明多级故障诊断精度可达到理想效果。 展开更多
关键词 高速铁路道岔 多级故障诊断 字词融合 Borderline-SMOTE 组合神经网络
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基于灰色熵权的桥梁检测可靠性诊断
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作者 王巍 张表志 《山西建筑》 2009年第20期314-315,共2页
通过分析现行桥梁检测诊断方法存在的问题,提出熵权法确定诊断指标的权重,并引入灰色多层次模糊综合诊断,从而建立了灰色熵权法在役桥梁诊断的多层次模型,并运用可靠度进行检验。
关键词 桥梁检测 熵权法 多层次模糊综合诊断 可靠度
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