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文字说明：

T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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限定检索结果

文献类型

969 篇 专利

馆藏范围

969 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

机构

15 篇 中国第一汽车股份...
14 篇 国家电网有限公司
13 篇 南京航空航天大学
12 篇 清华大学
12 篇 珠海格力电器股份...
10 篇 长沙理工大学
10 篇 深圳供电局有限公...
9 篇 中国石油大学
8 篇 阳光电源股份有限...
8 篇 中国移动通信集团...
8 篇 广东电网有限责任...
7 篇 潍柴动力股份有限...
7 篇 东南大学
7 篇 中车青岛四方机车...
7 篇 华为技术有限公司
7 篇 利维智能有限公司
7 篇 北京必可测科技股...
6 篇 天津大学
6 篇 内蒙古青电云电力...
6 篇 中国华能集团清洁...

作者

10 篇 王鹏
8 篇 张斌
8 篇 唐明珠
8 篇 刘明义
7 篇 吕品
7 篇 成国良
7 篇 雷金勇
7 篇 刘强
7 篇 徐驰
7 篇 王磊
6 篇 刘士超
6 篇 陈冬林
6 篇 王炳清
6 篇 李泽文
6 篇 彭先涛
6 篇 童楚东
6 篇 邱奕博
6 篇 彭巨
6 篇 赖际舟
6 篇 陈杰

语言

969 篇 中文

检索条件"主题词=故障检测结果"

共 969 条记录，以下是71-80 订阅

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详细简洁

排序：

并联电池组故障检测方法、装置、电子设备和存储介质

并联电池组故障检测方法、装置、电子设备和存储介质

引用

作者：李昕 201700 上海市青浦区崧煌路77号第1幢四层427室

本发明提供一种并联电池组故障检测方法、装置、电子设备和存储介质，通过获取多个样本并联电池组对应各类电气特征的特征数据，随后基于多个样本并联电池组的故障标签，对多个样本并联电池组对应各类电气特征的特征数据进行重要性排序... 详细信息

标准号: CN117648612A

本发明提供一种并联电池组故障检测方法、装置、电子设备和存储介质，通过获取多个样本并联电池组对应各类电气特征的特征数据，随后基于多个样本并联电池组的故障标签，对多个样本并联电池组对应各类电气特征的特征数据进行重要性排序和相关性分析，通过机器学习技术和相关性分析技术多角度地从各类电气特征中挑选出能够准确反映电池组故障与否的所有筛选特征，并确定各类筛选特征对应的合适的正常值区间，进而可以依据待检测并联电池组对应各类筛选特征的特征数据、各类筛选特征对应的正常值区间及各类筛选特征的重要性排序结果，确定待检测并联电池组的故障检测结果，提升了并联电池组故障检测的准确性，同时降低了故障检测的漏检率和误检率。

关键词：并联电池组筛选电气特征故障检测特征数据样本故障检测结果机器学习技术电池组故障存储介质电子设备故障标签排序结果漏检率误检率检测排序分析

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一种基于权重修正的设备故障检测方法及相关组件

一种基于权重修正的设备故障检测方法及相关组件

引用

作者：陈志成杨皓杰张忠勇倪军 310051 浙江省杭州市滨江区西兴街道阡陌路482号B楼第十七层

本发明实施例公开了一种基于权重修正的设备故障检测方法及相关组件，其中，方法包括：获取目标设备的初始设备故障推理知识库，并配置初始设备故障推理知识库中目标推理要素之间的初始连接影响权重；初始连接影响权重为第一目标推理要... 详细信息

标准号: CN117763091A

本发明实施例公开了一种基于权重修正的设备故障检测方法及相关组件，其中，方法包括：获取目标设备的初始设备故障推理知识库，并配置初始设备故障推理知识库中目标推理要素之间的初始连接影响权重；初始连接影响权重为第一目标推理要素与第二目标推理要素之间的影响权重；对目标设备的设备运维数据集处理得到目标推理要素的数据集统计数据；根据所述数据集统计数据对所述初始连接影响权重进行修正，得到修正连接影响权重；根据修正连接影响权重生成目标概率模型；通过目标概率模型和目标设备的当前推理要素进行故障推理，得到目标设备的故障检测结果。本发明实施例的技术方案能够提高设备故障检测的准确率和可靠性。

关键词：推理影响权重初始连接目标设备修正知识库设备故障检测目标概率设备故障统计数据数据集故障检测结果数据集处理获取目标相关组件影响权准确率权重运维配置

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电池组内短路故障检测方法、装置、电子设备和存储介质

电池组内短路故障检测方法、装置、电子设备和存储介质

引用

作者：李斌李冠争李超王帅曾锴迪李少雄段青 300072 天津市南开区卫津路92号

本公开提供了一种电池组内短路故障检测方法、装置、电子设备和存储介质，可以应用于锂离子电池技术领域。该方法包括：响应于故障检测请求，基于电池组包括的多个电池单体在电池组的目标充放电周期包括的多个采样时刻各自的电压量测数... 详细信息

标准号: CN117991132A

本公开提供了一种电池组内短路故障检测方法、装置、电子设备和存储介质，可以应用于锂离子电池技术领域。该方法包括：响应于故障检测请求，基于电池组包括的多个电池单体在电池组的目标充放电周期包括的多个采样时刻各自的电压量测数据，从多个采样时刻中确定多个目标时刻；基于多个目标时刻，确定电池组在多个采样间隔时段内各自的泄漏电量，其中，多个采样间隔时段是基于多个目标时刻确定的；基于电池组在多个采样间隔时段内各自的泄漏电量，得到电池组的内短路故障电阻；以及基于电池组的内短路故障电阻，得到电池组的故障检测结果。

关键词：电池组采样间隔多个目标内短路采样时刻故障电阻电量泄漏故障检测结果故障检测请求充放电周期锂离子电池存储介质电子设备多个电池故障检测电压量响应应用

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烘干风机的检测方法、装置及存储介质

烘干风机的检测方法、装置及存储介质

引用

作者：梁浩蓝 510530 广东省广州市黄埔区云埔四路6号

本申请实施例公开了一种烘干风机的检测方法、装置及存储介质，属于家用电器技术领域。所述方法包括：接收烘干模式开启指示，烘干模式开启指示用于指示洗衣机对衣物进行烘干；根据烘干风机测试温度控制洗衣机中的烘干加热管进行第一加... 详细信息

标准号: CN114622380B

本申请实施例公开了一种烘干风机的检测方法、装置及存储介质，属于家用电器技术领域。所述方法包括：接收烘干模式开启指示，烘干模式开启指示用于指示洗衣机对衣物进行烘干；根据烘干风机测试温度控制洗衣机中的烘干加热管进行第一加热测试；根据第一加热测试的时长以及第一加热测试后洗衣机的洗衣桶的进风口升温幅度，确定烘干风机的故障检测结果；若确定故障检测结果为无故障，则对洗衣机中的衣物进行烘干。与现有技术相比，本申请提供的烘干风机的检测方法，通过烘干风机测试温度来对烘干加热管进行第一加热测试，从而根据第一加热测试的结果来确定烘干风机的故障检测结果，进而提高了烘干机故障检测的准确性。

关键词：烘干风机烘干测试加热故障检测结果洗衣机模式开启加热管衣物家用电器技术存储介质故障检测升温幅度烘干机进风口洗衣桶检测时长申请

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轨道故障检测方法、装置、控制器、车辆和介质

轨道故障检测方法、装置、控制器、车辆和介质

引用

作者：马少怡陈国芳 518118 广东省深圳市坪山区比亚迪路3009号

本发明涉及轨道检测技术领域，具体涉及一种轨道故障检测方法、装置、控制器、车辆和介质。所述方法包括：对待检测轨道图像进行预处理，得到目标图像；对目标图像进行边缘提取，得到轨道边缘图像；通过预设YOLOv5模型对轨道边缘图像进... 详细信息

标准号: CN118351357A

本发明涉及轨道检测技术领域，具体涉及一种轨道故障检测方法、装置、控制器、车辆和介质。所述方法包括：对待检测轨道图像进行预处理，得到目标图像；对目标图像进行边缘提取，得到轨道边缘图像；通过预设YOLOv5模型对轨道边缘图像进行故障检测，得到与待检测轨道图像对应的故障检测结果；预设YOLOv5模型的骨干网络中包括自注意力模块。本发明可以加强对于边缘特征的提取效果，以提高监测的准确性和鲁棒性，且检测得到的故障检测结果更为全面和准确，提高了轨道交通的安全性和可靠性，也提升了轨道故障检测的智能化程度。

关键词：检测故障检测结果轨道边缘轨道故障轨道图像目标图像预设预处理图像边缘特征边缘提取骨干网络故障检测轨道检测轨道交通控制器鲁棒性智能化注意力监测

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一种车辆继电器故障的检测方法及装置、计算机存储介质

一种车辆继电器故障的检测方法及装置、计算机存储介质

引用

作者：翁耿达 516006 广东省惠州市仲恺高新区惠风七路38号

本发明公开了一种车辆继电器故障的检测方法及装置、计算机存储介质，该方法包括：确定针对继电器的故障检测操作对应的故障检测类型，并确定故障检测类型对应的数据采集条件，当继电器的当前状态满足数据采集条件时，采集继电器的继电... 详细信息

标准号: CN117434435A

本发明公开了一种车辆继电器故障的检测方法及装置、计算机存储介质，该方法包括：确定针对继电器的故障检测操作对应的故障检测类型，并确定故障检测类型对应的数据采集条件，当继电器的当前状态满足数据采集条件时，采集继电器的继电器数据，对继电器数据进行分析，得到继电器的故障检测结果。可见，实施本发明能够在对应的数据采集条件下采集到的数据的有效性和可靠性，进而提高对继电器故障进行检测的准确性和可靠性，提高了采集到的继电器数据的稳定性和准确性，进而能够提高车辆或电池高圧回路的安全性，减少对继电器的误判，进而减少因继电器误判导致异常下电等问题的发生，提高车辆使用安全性以及电池系统的生命周期。

关键词：继电器数据采集条件继电器数据故障检测误判计算机存储介质故障检测结果采集采集继电器车辆继电器继电器故障车辆使用电池系统生命周期检测下电电池分析

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一种特高压换流变压器故障检测方法及装置

一种特高压换流变压器故障检测方法及装置

引用

作者：李帷韬吕顺辰黄石磊李奇越章海斌孙伟石永建黄道均彭明智樊培培晏松施雯马欢张晨晨朱涛杨乃旗 230000 安徽省合肥市包河区屯溪路193号

本发明公开了一种特高压换流变压器故障检测方法及装置，方法包括：构建特高压换流变压器本原数字孪生模型；搭建特高压换流变压器缩比物理模型；构建特高压换流变压器缩比数字孪生模型；对本原数字孪生模型和缩比数字孪生模型进行动态... 详细信息

标准号: CN117540159A

本发明公开了一种特高压换流变压器故障检测方法及装置，方法包括：构建特高压换流变压器本原数字孪生模型；搭建特高压换流变压器缩比物理模型；构建特高压换流变压器缩比数字孪生模型；对本原数字孪生模型和缩比数字孪生模型进行动态模型一致性校验；训练出能够根据缩比数字孪生模型中的参数检测出特高压换流变压器的工况的随机配置网络，利用训练好的随机配置网络对特高压换流变压器进行实时故障检测；本发明的优点在于：运行成本低，故障检测结果准确性高。

关键词：特高压换流变压器随机配置构建故障检测结果实时故障检测一致性校验参数检测动态模型故障检测物理模型运行成本网络

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故障检测方法、装置、设备和存储介质

故障检测方法、装置、设备和存储介质

引用

作者：李荷周振威刘俊斌何世烈孟苓辉余陆斌俞鹏飞洪丹妮路国光陈义强赵振博 511370 广东省广州市增城区朱村街朱村大道西78号

本申请涉及一种故障检测方法、装置、设备和存储介质。方法包括：获取目标故障文本对应的目标词向量矩阵，并将目标词向量矩阵输入至预设故障检测模型中。通过预设故障检测模型提取目标词向量矩阵对应的至少一个故障检测类型的检测特征... 详细信息

标准号: CN117763483A

本申请涉及一种故障检测方法、装置、设备和存储介质。方法包括：获取目标故障文本对应的目标词向量矩阵，并将目标词向量矩阵输入至预设故障检测模型中。通过预设故障检测模型提取目标词向量矩阵对应的至少一个故障检测类型的检测特征值，并对至少一个故障检测类型的检测特征值进行标准化处理，以输出目标故障文本对应的故障检测结果。本申请中，通过预设的故障检测模型，提取目标词向量矩阵对应的故障检测类型的检测特征值，有利于提取出目标故障文本的深度特征，从而可以提高基于目标故障文本故障检测的准确性。

关键词：故障检测向量矩阵目标词故障检测模型文本预设目标故障检测故障检测结果标准化处理存储介质获取目标深度特征输出目标申请

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非线性网络化控制系统的故障检测方法及装置

非线性网络化控制系统的故障检测方法及装置

引用

作者：陈朝旭柯志武刘子平邱志强王俊荣肖颀邹振海苟金澜李邦明柯汉兵吴牧云 430205 湖北省武汉市江夏区藏龙岛开发区杨桥湖大道19号

本发明提供一种非线性网络化控制系统的故障检测方法及装置，该非线性网络化控制系统的故障检测方法包括：获取非线性网络化控制系统NCS的在线运行数据；基于处理含时延的非线性NCS故障检测机制对在线运行数据进行故障检测，得到故障检... 详细信息

标准号: CN117806268A

本发明提供一种非线性网络化控制系统的故障检测方法及装置，该非线性网络化控制系统的故障检测方法包括：获取非线性网络化控制系统NCS的在线运行数据；基于处理含时延的非线性NCS故障检测机制对在线运行数据进行故障检测，得到故障检测结果；该故障检测机制基于全局残差函数、全局残差阈值和全局统计量构建；全局残差函数基于预设的隶属度序列、训练集和权重矩阵进行全局运算确定。本发明所述方法通过建立基于数据、同时可反映系统机理的故障检测机制，实现了根据含权重数据的双层拟T‑S模型描述含时延的非线性网络化系统，能够克服传统外层T‑S模糊模型未能准确描述网络诱导时延的问题，提高了非线性网络化控制系统故障检测精度。

关键词：网络化控制系统故障检测故障检测机制残差时延在线运行数据全局故障检测结果全局统计量网络化系统反映系统模糊模型模型描述权重矩阵权重数据全局运算隶属度训练集构建预设诱导网络

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基于元学习的设备故障检测方法、装置以及计算机设备

基于元学习的设备故障检测方法、装置以及计算机设备

引用

作者：余松森胡嘉俊苏海 528225 广东省佛山市南海区狮山南海软件园华南师范大学软件学院

本发明涉及设备故障检测领域，特别涉及一种基于元学习的设备故障检测方法，方法包括：获得目标域下的设备的原始信号序列集，对若干个原始信号序列进行差分处理，获得若干个原始信号序列对应的差分信号序列，将若干个差分信号序列进行... 详细信息

标准号: CN117763326A

本发明涉及设备故障检测领域，特别涉及一种基于元学习的设备故障检测方法，方法包括：获得目标域下的设备的原始信号序列集，对若干个原始信号序列进行差分处理，获得若干个原始信号序列对应的差分信号序列，将若干个差分信号序列进行组合，构建目标域差分信号序列集，获得预设的故障检测模型，其中，故障检测模型是基于源域差分信号序列集进行元学习预训练获得的；将目标域差分信号序列集输入至故障检测模型，采用自回归元训练算法，对故障检测模型进行训练，获得目标故障检测模型；响应于故障检测指令，获得待检测设备的目标域差分信号序列，将待检测设备的目标域差分信号序列输入至故障检测模型，获得待检测设备的故障检测结果。

关键词：差分信号故障检测模型目标域原始信号序列待检测设备序列集故障检测故障检测结果设备故障检测差分处理目标故障涉及设备序列输入训练算法自回归构建预设源域指令检测响应学习

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