检索结果-内蒙古大学图书馆

石化技术 2025年第2期32卷 390-392,363页

作者：王斌兴甘肃靖煤能源有限公司甘肃白银730917

为了实现煤矿皮带机故障自动化诊断,研究过程收集皮带机运行的原始数据,涵盖电机温度、皮带速度、皮带张力、皮带温度等共计19个指标,运用主成分分析法进行降维处理,再运用支持向量机实现故障分类诊断。针对支持向量机过早收敛、不能适... 详细信息

为了实现煤矿皮带机故障自动化诊断,研究过程收集皮带机运行的原始数据,涵盖电机温度、皮带速度、皮带张力、皮带温度等共计19个指标,运用主成分分析法进行降维处理,再运用支持向量机实现故障分类诊断。针对支持向量机过早收敛、不能适应复杂问题求解的缺陷,引入改进灰狼算法,优化其关键参数惩罚因子和核函数宽度。经过MATLAB软件仿真,改进后的故障诊断算法模型在准确性和诊断速度上明显提升,全面优于对照组。

关键词：煤矿皮带机故障诊断模型优化措施仿真分析

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基于荧光双色比例的变压器绝缘油放电击穿故障诊断模型研究

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光谱学与光谱分析 2022年第4期42卷 1134-1138页

作者：赵跃马凤翔王安静李大成宋玉梅吴军崔方晓李扬裕曹志成中国科学院安徽光学精密机械研究所中国科学院通用光学定标与表征技术重点实验室安徽合肥230031 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院安徽合肥230000

传统变压器绝缘油品质荧光分析检测方法是利用荧光分光光度计采集油样本全谱段荧光光谱,根据不同老化程度绝缘油的全谱荧光特征变化建立变压器运行状态诊断模型。针对传统荧光方法中光度计体积大、价格昂贵以及因光谱采集时间长无法实... 详细信息

传统变压器绝缘油品质荧光分析检测方法是利用荧光分光光度计采集油样本全谱段荧光光谱,根据不同老化程度绝缘油的全谱荧光特征变化建立变压器运行状态诊断模型。针对传统荧光方法中光度计体积大、价格昂贵以及因光谱采集时间长无法实现实时监测等问题,提出一种基于荧光双色比例的变压器绝缘油品质检测方法,提取荧光特征双波段信息并建立变压器运行故障诊断模型,可通过定制滤光片和可见光电探测器等硬件取代传统荧光分光光度计,实现双色荧光信息快速采集及处理,满足在线实时监测的同时降低硬件成本。对放电击穿故障造成的变压器绝缘油老化进行荧光分析,试验模拟了不同放电击穿工况,制备了不同放电击穿时间(10,30,50,70,90和120 min)下的尼纳斯油样本作为荧光检测目标;使用荧光分光光度计采集了各样本在不同激发波长下的荧光发射光谱,确定最优固定激发波长为280 nm;使用3点移动均值平滑法对样本荧光光谱平滑去噪,通过分析不同放电击穿时间下油样荧光特征峰的变化规律,选取380~388和399~407 nm作为双色信息提取波段,利用最小二乘曲线拟合建立了荧光双色比例变压器绝缘油放电击穿故障诊断模型。研究结果初步证明了荧光双色比例法在变压器绝缘油放电击穿故障诊断上的有效性,为一种体积小、成本低、快速有效在线监测系统的建立提供了一定的理论与实践基础。

关键词：变压器绝缘油荧光光谱双色比例探测故障诊断模型

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基于Bayesian改进算法的回转窑故障诊断模型研究

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仪器仪表学报 2015年第7期36卷 1554-1561页

作者：刘浩然吕晓贺李轩李世昭史永红燕山大学信息科学与工程学院河北省特种光纤与光纤传感重点实验室秦皇岛066004 燕山大学信息科学与工程学院秦皇岛066004

贝叶斯网络是数据挖掘最有效和可靠的方法之一,而贝叶斯网络结构学习是贝叶斯网络研究的关键环节。针对现有经典结构学习算法——爬山算法易陷入局部最优、效率低的问题,通过计算互信息建立最大支撑树,并将最大支撑树与简化爬山算法相结... 详细信息

贝叶斯网络是数据挖掘最有效和可靠的方法之一,而贝叶斯网络结构学习是贝叶斯网络研究的关键环节。针对现有经典结构学习算法——爬山算法易陷入局部最优、效率低的问题,通过计算互信息建立最大支撑树,并将最大支撑树与简化爬山算法相结合,提出了一种新的贝叶斯网络结构学习改进算法。通过与经典的爬山法和K2算法进行比较,结果表明该改进算法不仅能够得到较高准确率的模型,而且能够提高模型建立的效率。最后基于该改进算法,结合冀东水泥集团的水泥回转窑现场运行数据,建立了水泥回转窑故障诊断模型,实现了精确快速的故障诊断。

关键词：最大支撑树改进算法贝叶斯网络结构学习水泥回转窑故障诊断模型

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基于特征评估和神经网络的机械故障诊断模型

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西安交通大学学报 2006年第5期40卷 558-562页

作者：雷亚国何正嘉訾艳阳胡桥西安交通大学机械工程学院

为了克服在无先验知识的情况下,人为选择时域无量纲指标作为故障敏感特征的盲目性,提出了一种基于特征评估和径向基函数(RBF)神经网络的机械故障诊断模型.该模型分别采用小波包和经验模式分解方法对原始振动信号进行分解,分别提取原始... 详细信息

为了克服在无先验知识的情况下,人为选择时域无量纲指标作为故障敏感特征的盲目性,提出了一种基于特征评估和径向基函数(RBF)神经网络的机械故障诊断模型.该模型分别采用小波包和经验模式分解方法对原始振动信号进行分解,分别提取原始信号和各分解信号的时域无量纲指标组成联合特征,然后对联合特征进行评估,计算评估因子,并根据评估因子的大小选取敏感特征作为RBF神经网络的输入,实现对机器不同状态的自动识别.实验结果和工程应用表明,这种集成了小波包、经验模式分解、特征评估方法和RBF神经网络的机械故障诊断模型能够精细地获取故障信息,从大量的故障特征中筛选出敏感特征,因而减小了网络规模,提高了分类准确率,具有很强的鲁棒性.

关键词：特征评估小波包经验模式分解径向基函数神经网络故障诊断模型

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基于支持向量机及油中溶解气体分析的大型电力变压器故障诊断模型研究

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中国电机工程学报 2003年第7期23卷 88-92页

作者：董明孟源源徐长响严璋西安交通大学陕西西安710049

提出用支持向量机作为分层决策电力变压器故障诊断模型。首先通过相关统计分析,选择典型油中气体作为支持向量机输入参数,然后在深入发掘油中气体所含故障信息基础上,利用典型故障气体的相对含量在高维空间的分布特性进行变压器故障类... 详细信息

提出用支持向量机作为分层决策电力变压器故障诊断模型。首先通过相关统计分析,选择典型油中气体作为支持向量机输入参数,然后在深入发掘油中气体所含故障信息基础上,利用典型故障气体的相对含量在高维空间的分布特性进行变压器故障类型诊断。该方法基于小训练样本条件下寻求最优解,具有很好的推广能力及一致性等优点,还适用于变压器典型故障数据少的特点。文中还给出了两种不同支持向量机核函数分类结果的比较。为了提高故障诊断的正判率,该模型同时在相关性强的特征气体之间,利用K-近邻搜索聚类在最优分类面附近对分类结果进行精确逼近,使分层决策模型可靠性显著改善。计算结果表明,该模型具有很好的分类效果。

关键词：大型电力变压器故障诊断模型支持向量机溶解气体分析绝缘油

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一类基于类别区分的多重故障诊断模型框架

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控制理论与应用 2016年第2期33卷 154-163页

作者：张可柴毅刘建环重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室自动化学院重庆400030 清华大学自动化系北京100084

多重故障诊断是故障诊断和容错控制技术中的重难点问题.本文关注数据驱动故障诊断,以基于知识的方法为基本思路,按照故障表现及征兆的组合形式分析了多重故障和征兆之间的映射关系,将多重故障诊断转化为一类由各个组成故障对应于征兆数... 详细信息

多重故障诊断是故障诊断和容错控制技术中的重难点问题.本文关注数据驱动故障诊断,以基于知识的方法为基本思路,按照故障表现及征兆的组合形式分析了多重故障和征兆之间的映射关系,将多重故障诊断转化为一类由各个组成故障对应于征兆数据集合的类划分问题.在已有应用于故障诊断的分类和聚类方法的基础上,分析了4种基于类别区分的多重故障诊断模型框架.并讨论了其优缺点和适用的类别区分算法.

关键词：多重故障故障诊断模型数据驱动模式识别聚类分类类别区分

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汽油机三效催化转换器故障诊断模型的研究

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内燃机学报 2008年第3期26卷 255-258页

作者：吴锋姚烨彬姚栋伟杨志家浙江大学动力机械与车辆工程研究所浙江杭州310027

深入研究了汽油机三效催化转换器氧存贮故障诊断模型,该模型结构简单,适合数据实时处理,模型参数的精确估计是保证模型精度的关键。基于发动机空燃比"浓稀"法控制,监测尾气通过催化器后空燃比变化,间接估计催化器内氧存贮状态... 详细信息

深入研究了汽油机三效催化转换器氧存贮故障诊断模型,该模型结构简单,适合数据实时处理,模型参数的精确估计是保证模型精度的关键。基于发动机空燃比"浓稀"法控制,监测尾气通过催化器后空燃比变化,间接估计催化器内氧存贮状态,结合加权递推最小二乘算法估计模型参数,并进行了Simulink仿真。仿真结果表明参数估计方法有效,催化器氧存贮模型具有较高的精度。

关键词：汽油机三效催化转化器故障诊断模型参数估计

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基于有色Petri网的电力系统故障诊断模型研究

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电力系统保护与控制 2010年第14期38卷 5-11,127页

作者：曾庆锋何正友杨健维西南交通大学电气工程学院四川成都610031

现有的基于Petri网的电网故障诊断模型通用性不强,针对大电网建模时模型结构较复杂。建立了一种基于有色Petri网的电网故障诊断模型,用不同的单色代表保护类型、断路器和电网元件,根据保护原理和网络拓扑组合成复合色,用带有这些颜色标... 详细信息

现有的基于Petri网的电网故障诊断模型通用性不强,针对大电网建模时模型结构较复杂。建立了一种基于有色Petri网的电网故障诊断模型,用不同的单色代表保护类型、断路器和电网元件,根据保护原理和网络拓扑组合成复合色,用带有这些颜色标记的托肯表示不同类型的状态信息。同时建立有色Petri推理过程,给出变迁的点火规则,根据有色Petri网的推理规则进行推理获得诊断结果。通过对110 kV局部电网和某省局部电网的仿真验证表明:该方法对简单和复杂故障均能获得正确的诊断结果,并且推理速度快,模型简便,网络拓扑和保护配置的改变不影响模型结构,是一种通用性较强的电网故障诊断方法。

关键词：有色Petri网故障诊断模型电网故障通用性

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组态式牵引电动机故障诊断模型

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上海交通大学学报 2015年第3期49卷 402-405页

作者：聂冰赵慧敏丁鸣艳李文大连交通大学软件学院辽宁大连116028 大连交通大学电气信息学院辽宁大连116028

针对电动机典型的故障诊断模型网络结构复杂、训练困难等问题,提出一种组态式牵引电动机故障诊断模型.该模型由多个多输入单输出的子径向基函数神经网络构成,每个子模型识别一种故障特征.根据系统需要将多个子模型任意组合,用来识别类... 详细信息

针对电动机典型的故障诊断模型网络结构复杂、训练困难等问题,提出一种组态式牵引电动机故障诊断模型.该模型由多个多输入单输出的子径向基函数神经网络构成,每个子模型识别一种故障特征.根据系统需要将多个子模型任意组合,用来识别类型繁多的电动机故障.利用特征提取后的样本数据对该模型进行训练,并通过测试样本验证了故障诊断模型的有效性.结果表明,采用组态式牵引电动机故障诊断模型,一个子模型仅识别一种牵引电动机故障状态,结构简单,模型训练难度小,提高了模型的故障识别能力以及应用的灵活性,为牵引电动机故障诊断提供了一条新思路.

关键词：牵引电动机故障诊断模型组态径向基函数神经网络构造

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非线性电路故障诊断模型的建立及神经网络求解的方法研究

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仪器仪表学报 2005年第6期26卷 608-611页

作者：谢宏何怡刚吴杰湖南大学电气与信息工程学院自动化系长沙410082

推导了含有非线性电阻的网络故障诊断方程,采用“故障标志量”来表征非线性元件是否发生故障,在推导“故障标志量”时,消除由工作点变化引起的电参量变化,保留由伏—安特性变化引起的电参量的变化,提高了故障诊断的准确性。文中还提出... 详细信息

推导了含有非线性电阻的网络故障诊断方程,采用“故障标志量”来表征非线性元件是否发生故障,在推导“故障标志量”时,消除由工作点变化引起的电参量变化,保留由伏—安特性变化引起的电参量的变化,提高了故障诊断的准确性。文中还提出一种神经网络,可快速求解出非线性电阻网络的故障方程的解,判定故障元件,并给出了神经网络算法与故障诊断实例。

关键词：故障诊断模型非线性电阻网络伏—安特性神经网络

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