检索结果-内蒙古大学图书馆

工业仪表与自动化装置 2009年第3期 102-105页

作者：胡家元曹顺安盛凯王露武汉大学动力与机械学院武汉430072

针对火电厂水汽化学过程中广泛存在着的不确定关系,该文研究并设计了一个基于可信度理论的故障诊断模型。在模型中对知识的表达、推理控制机制的选择、不确定算法的构建等问题做了详细的描述;并改进了规则可信度的设定方法,使该可信度... 详细信息

针对火电厂水汽化学过程中广泛存在着的不确定关系,该文研究并设计了一个基于可信度理论的故障诊断模型。在模型中对知识的表达、推理控制机制的选择、不确定算法的构建等问题做了详细的描述;并改进了规则可信度的设定方法,使该可信度推理更接近于人类专家思维。

关键词：水汽化学过程可信度故障诊断模型

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基于D-S的特高压换流站设备故障诊断模型的建立与运用

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科学技术创新 2023年第27期 209-212页

作者：白彦中国电建集团北京勘测设计研究院有限公司北京

为了实现特高压换流站的智能化运维管理,基于数据融合和D-S证据理论技术,构建特高压换流站设备故障诊断模型,该模型自上而下包括数据层融合、特征层融合以及决策层融合三层结构,通过对比D-S证据合成算法、逻辑回归分类算法以及集成树分... 详细信息

为了实现特高压换流站的智能化运维管理,基于数据融合和D-S证据理论技术,构建特高压换流站设备故障诊断模型,该模型自上而下包括数据层融合、特征层融合以及决策层融合三层结构,通过对比D-S证据合成算法、逻辑回归分类算法以及集成树分类算法的诊断效果,结果表明本文建立的故障诊断模型的平均召回率较逻辑回归分类算法以及集成树分类算法分别提升2.15%和1.17%,较传统故障分类算法具有一定的优越性,可在电力设备故障诊断中予以应用。

关键词：特高压换流站数据融合 D-S证据理论故障诊断模型

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基于信息熵最优约简算法的电网故障诊断模型

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河北电力技术 2009年第3期28卷 21-24页

作者：苏蓬河北建投新能源有限公司石家庄050000

介绍粗糙集理论及信息熵约简方法,应用粗糙集理论对电网故障样本数据进行分析统计,建立决策表,采用信息熵约简算法对其进行条件属性约简,得到一组最小知识系统,再用粗糙集值约简方法对其进行简化,得到一组故障诊断的最小决策规则集,结... 详细信息

介绍粗糙集理论及信息熵约简方法,应用粗糙集理论对电网故障样本数据进行分析统计,建立决策表,采用信息熵约简算法对其进行条件属性约简,得到一组最小知识系统,再用粗糙集值约简方法对其进行简化,得到一组故障诊断的最小决策规则集,结合模型进行分析,证明该方法简便、快速、有效。

关键词：电网故障故障诊断模型粗糙集决策表信息熵

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基于大数据分析的轨道电路故障诊断模型设计

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通信电源技术 2021年第2期38卷 80-82页

作者：余飞黄铁兵杨非广安职业技术学院四川广安638000

为提高轨道电路故障诊断结果的精确程度,提出基于大数据分析的轨道电路故障诊断模型设计。收集轨道电路故障信息,划分故障类型并分析故障原因。通过处理故障基础数据信息、分析故障大数据特征以及构建故障诊断模型3种途径,实现基于大数... 详细信息

为提高轨道电路故障诊断结果的精确程度,提出基于大数据分析的轨道电路故障诊断模型设计。收集轨道电路故障信息,划分故障类型并分析故障原因。通过处理故障基础数据信息、分析故障大数据特征以及构建故障诊断模型3种途径,实现基于大数据分析的轨道铁路故障的诊断。将3种传统故障诊断模型与所设计故障诊断模型进行实验对比,实验结果表明,此故障诊断模型比传统故障诊断模型的精确度提高了1.156%~6.748%,因此可以较精确地诊断轨道电路故障。

关键词：大数据轨道电路故障诊断模型运行安全

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边缘智能应用:列车轴箱轴承轻量自适应输入抗噪声故障诊断模型

边缘智能应用:列车轴箱轴承轻量自适应输入抗噪声故障诊断模型

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第15届全国转子动力学学术大会（ROTDYN2023）

作者：刘磊张凡程尧汤贵庭赖培西南交通大学牵引动力国家重点实验室西南交通大学计算机与人工智能学院西南交通大学信息科学与技术学院

边缘智能可以大大减少延迟,提高模型诊断的时效性。然而,现有的基于深度学习的轴承故障诊断模型不适用于边缘器件。主要原因如下:(1)轻量化模型的抗噪声性能往往较差,不适合实际工程应用环境。(2)具有更好抗噪性能的模型通常需要更强大... 详细信息

边缘智能可以大大减少延迟,提高模型诊断的时效性。然而,现有的基于深度学习的轴承故障诊断模型不适用于边缘器件。主要原因如下:(1)轻量化模型的抗噪声性能往往较差,不适合实际工程应用环境。(2)具有更好抗噪性能的模型通常需要更强大的硬件来支持其操作,限制了模型在边缘设备上的部署。(3)上述模型的输入长度是固定的,

关键词：故障诊断模型抗噪声智能应用

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故障诊断模型的训练方法、计算机设备、以及介质

故障诊断模型的训练方法、计算机设备、以及介质

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作者：余成华 215000 江苏省苏州市工业园区星湖街328号创意产业园16-A401-1单元

本发明公开了一种故障诊断模型的训练方法、计算机设备、以及介质，所述故障诊断模型的训练方法包括如下步骤：获取滚动轴承的时域振动信号；将所述时域振动信号转换形成角域信号；对所述角域信号按照预设长度分割成样本集，所述样本集... 详细信息

标准号: CN117786555A

本发明公开了一种故障诊断模型的训练方法、计算机设备、以及介质，所述故障诊断模型的训练方法包括如下步骤：获取滚动轴承的时域振动信号；将所述时域振动信号转换形成角域信号；对所述角域信号按照预设长度分割成样本集，所述样本集包括训练集、以及验证集；对所述样本集进行连续区域特征提取，得到样本集的二维矩阵；将训练集和验证集的二维矩阵作为输入，将故障分类作为输出，训练卷积神经网络进行训练。

关键词：样本集故障诊断模型时域振动信号二维矩阵训练集验证集滚动轴承卷积神经网络计算机设备长度分割故障分类连续区域特征提取预设输出转换

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故障诊断模型确定方法、装置及非易失性存储介质

故障诊断模型确定方法、装置及非易失性存储介质

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作者：周凯李国强李雪赵璧张潇高剑剑李龙吉陈泽刘吉昀任彬国文亮宋坚瑞刘俊臧二彬李天琦曹楠 100031 北京市西城区前门西大街41号

本发明公开了一种故障诊断模型确定方法、装置及非易失性存储介质。其中，该方法包括：对目标设备中的多个测点分别进行实时采样，得到多个测点分别对应的时序数据，其中，多个测点分别对应的时序数据为多个测点基于时间顺序分别采集目... 详细信息

标准号: CN116306806A

本发明公开了一种故障诊断模型确定方法、装置及非易失性存储介质。其中，该方法包括：对目标设备中的多个测点分别进行实时采样，得到多个测点分别对应的时序数据，其中，多个测点分别对应的时序数据为多个测点基于时间顺序分别采集目标设备得到的电力数据；基于多个测点分别对应的时序数据，对预设的初始故障诊断模型进行训练，得到目标故障诊断模型。本发明解决了相关技术中存在对电力设备故障诊断的人力物力需求高，故障诊断模型准确性不理想的技术问题。

关键词：测点故障诊断模型时序数据非易失性存储介质电力设备故障诊断采集目标电力数据目标故障目标设备人力物力时间顺序实时采样预设

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故障诊断模型训练方法和故障诊断方法

故障诊断模型训练方法和故障诊断方法

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作者：胡冉厉冰陈昆黄湛华马楠 518001 广东省深圳市罗湖区深南东路4020号电力调度通信大楼

本申请涉及一种故障诊断模型训练方法、故障诊断方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。故障诊断模型训练方法包括：获取多个断路器故障样本数据；将断路器故障样本数据输入特征提取子模型，生成对应的故障特征数据；将故... 详细信息

标准号: CN115618260A

本申请涉及一种故障诊断模型训练方法、故障诊断方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。故障诊断模型训练方法包括：获取多个断路器故障样本数据；将断路器故障样本数据输入特征提取子模型，生成对应的故障特征数据；将故障特征数据分别输入故障分类子模型和地域自适应子模型，得到对应的预测故障分类结果和预测地域识别结果；根据预测故障分类结果和预测地域识别结果，确定故障诊断模型的模型损失；基于模型参数，继续训练，直到故障诊断模型收敛，得到训练完成的故障诊断模型，本申请能够节约训练样本前期进行标记的时间，并将不同地域的断路器故障样本数据的区别考虑在内，使得训练得到的故障诊断模型鲁棒性更强。

关键词：故障诊断模型断路器故障样本数据子模型预测地域识别故障分类故障特征计算机程序产品计算机设备存储介质故障诊断模型参数输入故障输入特征训练样本鲁棒性自适应地域申请收敛分类节约

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基于嵌入式应用的抽油机故障诊断模型分析方法

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电子测试 2013年第12期24卷 5-8页

作者：熊国灿王艳淼北京经济管理职业学院工程技术学院北京102602 北京经济管理职业学院信息学院北京102602

在抽油机示功图的基础上，通过坐标变换方法，把位移坐标变成时间坐标，这样示功图变成了载荷-时间坐标图的形式，通过分析载荷随时间变化情况以及比较实际载荷和理论载荷，从而分析判断抽油机的工作状况：并且对抽油机的卡具和抽空两... 详细信息

在抽油机示功图的基础上，通过坐标变换方法，把位移坐标变成时间坐标，这样示功图变成了载荷-时间坐标图的形式，通过分析载荷随时间变化情况以及比较实际载荷和理论载荷，从而分析判断抽油机的工作状况：并且对抽油机的卡具和抽空两种典型故障诊断模型作了分析，给出适用于嵌入式应用的抽油机故障诊断方法，为嵌入式微机抽油机故障智能诊断系统的软件设计提供了依据。

关键词：抽油机示功图嵌入式故障诊断模型智能诊断系统

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故障诊断模型的建立方法和故障诊断方法

故障诊断模型的建立方法和故障诊断方法

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作者：陈磊张明扬陈蔚全永兵 241009 安徽省芜湖市经济技术开发区东区万春东路

本发明涉及人工智能技术领域，提供一种故障诊断模型的建立方法和故障诊断方法，故障诊断模型的建立方法包括：对经过训练的当前故障诊断模型，在多个降噪处理模块中的目标降噪处理模块对应的目标斜率小于目标梯度的情况下，删除目标降... 详细信息

标准号: CN116012276A

本发明涉及人工智能技术领域，提供一种故障诊断模型的建立方法和故障诊断方法，故障诊断模型的建立方法包括：对经过训练的当前故障诊断模型，在多个降噪处理模块中的目标降噪处理模块对应的目标斜率小于目标梯度的情况下，删除目标降噪处理模块的目标斜率对应的注意力模块，得到新的故障诊断模型；在经过训练的新的故障诊断模型的测试精度不大于目标精度的情况下，将最后一次满足测试精度大于目标精度的故障诊断模型作为目标故障诊断模型。通过精简实际使用效力不高的注意力模块，可以减少冗余的模块，降低对硬件设备和网络带宽的要求，且最大可能保留有实际价值的注意力模块，以有效避免因噪声信号造成的识别误差。

关键词：故障诊断模型降噪处理模块注意力人工智能技术测试故障诊断目标故障网络带宽硬件设备噪声信号最大可能冗余删除诊断保留

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