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基于贝叶斯网络分类算法的采摘机器人故障诊断研究 预览
1
作者 李卓然 《农机化研究》 北大核心 2020年第5期211-215,共5页
提出了贝叶斯网络分类算法和采摘机器人故障诊断节点的选取的方法,建立了采摘机器人故障诊断贝叶斯网络模型,并从采摘机器人动力故障和执行器故障两方面进行了分析研究。实验结果表明:TAN贝叶斯网络算法在诊断正确率和耗时时间两方面,... 提出了贝叶斯网络分类算法和采摘机器人故障诊断节点的选取的方法,建立了采摘机器人故障诊断贝叶斯网络模型,并从采摘机器人动力故障和执行器故障两方面进行了分析研究。实验结果表明:TAN贝叶斯网络算法在诊断正确率和耗时时间两方面,都明显优于NB算法,说明该系统不仅适用于采摘机器人动力故障和执行器故障诊断,且能够较大地提高故障诊断正确率和效率。 展开更多
关键词 贝叶斯网络 采摘机器人 故障诊断 动力故障 执行器故障
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催化裂化装置旋风分离器工艺故障的原因分析 预览
2
作者 杨智勇 王菁 +2 位作者 蔡香丽 吴进喜 魏耀东 《中国粉体技术》 CAS CSCD 2020年第1期75-80,共6页
为研究催化裂化装置工艺参数的异常变化导致的旋风分离器故障或失效,以及由此导致的催化剂的大量跑损问题,对影响旋风分离器分离操作的工艺参数和催化剂跑损进行总结;分析入口速度、入口浓度、系统压力急速波动、料腿结焦堵塞、料腿出... 为研究催化裂化装置工艺参数的异常变化导致的旋风分离器故障或失效,以及由此导致的催化剂的大量跑损问题,对影响旋风分离器分离操作的工艺参数和催化剂跑损进行总结;分析入口速度、入口浓度、系统压力急速波动、料腿结焦堵塞、料腿出口排料不畅、催化剂物性影响工艺故障的参数。通过校核旋风分离器的参数可以有效地判断旋风分离器的故障原因和位置。 展开更多
关键词 催化裂化装置 旋风分离器 故障分析
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时间序列符号化在矿用提升机故障诊断中的应用研究 预览
3
作者 崔忠 《能源与环保》 2019年第9期132-134,共3页
为了能够对矿用提升机故障进行准确的诊断,采用时间序列符号法,分析了矿用提升机常见的故障和提升机的系统组成,然后构建了基于时间序列符号法的提升机故障诊断框架,并将该方法应用到试验研究中。研究得出,通过处理和分析提升机运行状... 为了能够对矿用提升机故障进行准确的诊断,采用时间序列符号法,分析了矿用提升机常见的故障和提升机的系统组成,然后构建了基于时间序列符号法的提升机故障诊断框架,并将该方法应用到试验研究中。研究得出,通过处理和分析提升机运行状态的时序数据,验证了时间序列符号法在矿用提升机故障诊断中的有效性和可行性,实现了矿用提升机的多故障诊断。 展开更多
关键词 时间序列符号化 矿用提升机 故障诊断 时序数据 故障诊断准确率
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液体火箭发动机故障诊断器设计及其HIL验证
4
作者 赵万里 郭迎清 +2 位作者 杨菁 薛薇 武小平 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第10期1995-2002,共8页
为了实现某型液体火箭发动机机载实时故障诊断,采用FPGA与DSP相结合的方式作为硬件架构设计了故障诊断器,其中FPGA控制高精度A/D转换器进行传感器数据采集,DSP运行故障诊断算法并将结果输出,对故障诊断器的硬件和软件分别进行了设计。... 为了实现某型液体火箭发动机机载实时故障诊断,采用FPGA与DSP相结合的方式作为硬件架构设计了故障诊断器,其中FPGA控制高精度A/D转换器进行传感器数据采集,DSP运行故障诊断算法并将结果输出,对故障诊断器的硬件和软件分别进行了设计。提出了一种递归结构识别(RESID)算法用于液体火箭发动机故障诊断,该算法可在6 ms内诊断出流量衰减故障。搭建基于故障诊断器和工控机的硬件在环(HIL)试验平台,采用自动代码生成技术与手写代码结合的方式对RESID算法进行了试验验证,通过上位机界面进行观察。结果表明:RESID算法能准确地诊断出发动机常见的故障并在故障诊断器上实现,算法运行时间为3. 9 ms,故障诊断器可以实现实时数据监测和故障诊断,相对于传统平台更加小型化和经济化,既可以作为机载装置使用,也可作为通用平台来开发新算法。 展开更多
关键词 液体火箭发动机 故障诊断 故障诊断器 FPGA+DSP 代码生成 HIL平台
基于RNN-LSTM的磨矿系统故障诊断技术
5
作者 曲星宇 曾鹏 李俊鹏 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2019年第2期179-186,共8页
目前磨矿系统故障诊断多为人为判断,效率低、准确率低、成本高且容易造成人员伤亡.传统方法对高维度和时间相关性较大的样本数据集分类能力较差,针对以上问题,提出一种基于RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Short-Term Memory)... 目前磨矿系统故障诊断多为人为判断,效率低、准确率低、成本高且容易造成人员伤亡.传统方法对高维度和时间相关性较大的样本数据集分类能力较差,针对以上问题,提出一种基于RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Short-Term Memory)的深度学习方法,实现磨矿系统故障的智能化诊断.该方法通过将数据集'分批处理'分别输入到LSTM单元网络中,提取数据集在时间维度上的相关性,并比较分析前后时刻的输入特征向量实现对故障分类.通过分别对RNN-LSTM深度学习网络与基于自编码分类方法进行实验对比验证,得出结论:在时间相关性较强的高维度数据集中基于RNN-LSTM深度方法辨识效果明显优于基于自编码方法的分类器,最终网络对于故障诊断的错误率低至3%. 展开更多
关键词 故障诊断 深度学习 循环神经网络 长短期记忆故障诊断
电动汽车电池管理系统的故障诊断 预览
6
作者 董乐然 《电工技术》 2019年第1期14-17,共4页
针对电动汽车电池内部一类具有短时延的故障控制系统,提出一种诊断方案。首先基于观测器的预测状态作为控制器的输入,设计了具有时延补偿及故障诊断的控制系统;然后根据残差产生器的数值与预定阈值对比判断故障是否发生,后置滤波器的设... 针对电动汽车电池内部一类具有短时延的故障控制系统,提出一种诊断方案。首先基于观测器的预测状态作为控制器的输入,设计了具有时延补偿及故障诊断的控制系统;然后根据残差产生器的数值与预定阈值对比判断故障是否发生,后置滤波器的设计使得系统对外界干扰的敏感性增强和对加性故障的鲁棒性提高,从而提升故障系统的诊断率;最后通过仿真验证基于观测器的系统设计可很好地诊断出系统故障,保障电池系统的安全运行和诊断准确。 展开更多
关键词 电动汽车 电池管理系统 故障诊断 观测器 NCS故障诊断
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基于无参数监督核局部保持映射降维的故障诊断
7
作者 汤永清 张新红 +1 位作者 陈虹微 王悦新 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2019年第7期159-165,共7页
针对局部保持映射(LPP)应用于故障诊断存在识别精度不高的问题,提出了基于无参数监督核局部保持映射(PSKLPP)降维的故障诊断新方法。PSKLPP采用对离群数据更为鲁棒的余弦距离对LPP中的欧氏距离进行替换,并融入样本标签信息构造无参数近... 针对局部保持映射(LPP)应用于故障诊断存在识别精度不高的问题,提出了基于无参数监督核局部保持映射(PSKLPP)降维的故障诊断新方法。PSKLPP采用对离群数据更为鲁棒的余弦距离对LPP中的欧氏距离进行替换,并融入样本标签信息构造无参数近邻图,利用核方法将提取的高维故障特征映射到一个高维线性空间再进行降维,避免了相似矩阵计算过程中人为选择选择参数的问题,能够获得更有效的低维流形。电机轴承故障诊断的准确率达到了99.05%,相比于改进前和其他几种方法有了较大幅度提升。 展开更多
关键词 故障诊断 局部保持映射 无参数 监督 电机轴承
基于核的分层贝叶斯断路器故障诊断方法 预览
8
作者 祝海宁 丁云飞 《中国工程机械学报》 北大核心 2019年第5期450-454,共5页
断路器是保证电力系统正常运行的重要设备之一,对其故障进行有效的预测与诊断具有重要意义.提出了一种基于核的分层贝叶斯故障诊断方法.首先,该方法将核方法引入到分层贝叶斯模型中;然后,再利用核主成分分析方法进行优化,通过期望最大... 断路器是保证电力系统正常运行的重要设备之一,对其故障进行有效的预测与诊断具有重要意义.提出了一种基于核的分层贝叶斯故障诊断方法.首先,该方法将核方法引入到分层贝叶斯模型中;然后,再利用核主成分分析方法进行优化,通过期望最大算法得到一个参数简化的基于核的分层贝叶斯模型;最后,结合故障树对断路器故障进行多类预测诊断.实际应用表明:与其他方法相比,所提出的方法具有较高的准确率和计算效率. 展开更多
关键词 电力系统 断路器 故障诊断 核方法 分层贝叶斯模型 核主成分分析(KPCA) 故障树 分合闸线圈
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基于概率神经网络的UPS储能电池软故障诊断 预览
9
作者 王瑶 赵泽昆 《电器与能效管理技术》 2019年第6期64-69,共6页
对于不间断电源(UPS),储能电池的性能至关重要。为保证UPS可以在突发事件发生时能够平稳、可靠地作为应急电源接入系统,有必要针对UPS储能电池的衰减容量进行研究。建立基于概率神经网络的UPS储能电池软故障诊断模型,由惩罚角、偏离度... 对于不间断电源(UPS),储能电池的性能至关重要。为保证UPS可以在突发事件发生时能够平稳、可靠地作为应急电源接入系统,有必要针对UPS储能电池的衰减容量进行研究。建立基于概率神经网络的UPS储能电池软故障诊断模型,由惩罚角、偏离度构成模型的输入特征量,储能电池的剩余容量作为输出特征量进行模型构建。结果表明,与BP神经网络相比,基于概率神经网络的UPS储能电池软故障诊断模型具有更高的精度。 展开更多
关键词 UPS 概率神经网络 储能电池 故障诊断
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基于状态监测的地铁车辆车门系统维修模式探讨 预览
10
作者 沈鲤庭 《现代城市轨道交通》 2019年第10期28-31,共4页
介绍一种基于状态监测的地铁车辆车门系统维修模式。此种模式通过采集和分析车门系统运行的实时数据,并结合这些数据对车门系统状态进行诊断,从而尽早识别车门系统的故障和亚健康状态,实现状态维修,以达到提高维修效率,降低维修成本的... 介绍一种基于状态监测的地铁车辆车门系统维修模式。此种模式通过采集和分析车门系统运行的实时数据,并结合这些数据对车门系统状态进行诊断,从而尽早识别车门系统的故障和亚健康状态,实现状态维修,以达到提高维修效率,降低维修成本的目的。 展开更多
关键词 地铁 车门系统 状态监测 故障诊断 维修
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光伏系统直流电弧故障检测的抗干扰技术综述
11
作者 翁军华 张剑锐 +1 位作者 李达 郑海兴 《电气工程学报》 2019年第3期9-15,共7页
光伏发电系统直流侧电气环境复杂,尤其在早期投运的分布式光伏电站,受工业屋面干扰源多、设备和电缆老化以及设备技术相对落后等因素影响,直流电弧故障的安全威胁日益严重,这也为故障检测带来严峻挑战。阐述了光伏发电系统直流电弧的成... 光伏发电系统直流侧电气环境复杂,尤其在早期投运的分布式光伏电站,受工业屋面干扰源多、设备和电缆老化以及设备技术相对落后等因素影响,直流电弧故障的安全威胁日益严重,这也为故障检测带来严峻挑战。阐述了光伏发电系统直流电弧的成因及电弧故障检测的复杂性,对目前国内外直流电弧故障的检测方法及其抗干扰技术进行综述,结合分布式光伏现场实际情况从应用角度提出了当前亟需解决的问题,最后对电弧故障检测技术的未来发展进行展望。 展开更多
关键词 光伏系统 直流电弧故障检测 故障诊断 抗干扰
基于MODWPT与LFDA的模拟电路故障诊断
12
作者 胡含兵 《电子测量技术》 2019年第7期49-53,共5页
在模拟电路故障诊断过程中,存在故障特征信息提取不充分以及特征信息冗余的问题,对此,提出一种基于最大重叠离散小波包变换(MODWPT)与局部Fisher判别(LFDA)的模拟电路故障诊断方法。该方法中,首先利用MODWPT进行模拟电路原始信号处理与... 在模拟电路故障诊断过程中,存在故障特征信息提取不充分以及特征信息冗余的问题,对此,提出一种基于最大重叠离散小波包变换(MODWPT)与局部Fisher判别(LFDA)的模拟电路故障诊断方法。该方法中,首先利用MODWPT进行模拟电路原始信号处理与故障特征提取;随后,针对高维特征集中存在冗余信息,不利于模式识别与分类,利用LFDA方法进行降维,获取更有益于故障模式识别的低维特征集;最后,支持向量机(SVM)作为故障模式识别分类器,在此基础上构建模拟电路故障诊断模型。电路仿真实验结果表明,所提出方法的最大故障诊断准确率可达99.17%,从而验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 模拟电路 故障诊断 特征提取 降维 模式识别
基于UDS协议的复合电源系统故障诊断方法 预览
13
作者 刘荣 童亮 +2 位作者 龚国庆 许永红 任继愈 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2019年第5期4-7,41共5页
针对纯电动汽车复合电源系统(HESS)发生故障原因复杂、诊断难度高的问题,结合纯电动汽车HESS结构,提出一种基于UDS协议的故障诊断方法,制定不同的DTC状态,并在HESS实验台架中对该诊断方法进行验证。实验结果表明,该诊断方法能很好地实现... 针对纯电动汽车复合电源系统(HESS)发生故障原因复杂、诊断难度高的问题,结合纯电动汽车HESS结构,提出一种基于UDS协议的故障诊断方法,制定不同的DTC状态,并在HESS实验台架中对该诊断方法进行验证。实验结果表明,该诊断方法能很好地实现HESS故障诊断要求。 展开更多
关键词 纯电动汽车 动力电池 超级电容 复合电源系统 故障诊断
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基于Kullback-Leibler距离的闭环系统传感器微小故障诊断 预览
14
作者 陶松兵 柴毅 +1 位作者 王一鸣 吴光伟 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期909-914,共6页
在闭环控制系统中,当故障幅值较小时,由故障带来的影响会被控制量所掩盖.因此,闭环系统中的微小故障诊断实现更为复杂.本文针对闭环系统中的传感器故障,提出了基于Kullback-Leibler(KL)距离的微小故障在线检测与估计方法.本文首先介绍... 在闭环控制系统中,当故障幅值较小时,由故障带来的影响会被控制量所掩盖.因此,闭环系统中的微小故障诊断实现更为复杂.本文针对闭环系统中的传感器故障,提出了基于Kullback-Leibler(KL)距离的微小故障在线检测与估计方法.本文首先介绍了KL距离的定义及其在多变量故障检测中的应用,然后提出了结合KL距离与快速移动窗口主成分分析(MWPCA)的在线微小故障检测与估计模型.在高斯分布的假设下,利用系统输入输出残差构造MWPCA的数据矩阵,然后通过在线更新数据矩阵主成分的均值与方差实现KL距离的在线更新,最终实现闭环系统中传感器的在线故障检测与估计.仿真实验表明,该方法能有效实现具有低故障-噪声比(FNR)特性的微小故障诊断. 展开更多
关键词 故障诊断 微小故障 Kullback-Leibler距离 信号处理
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Sepic变换器的开关管故障诊断 预览
15
作者 韩冉 曾广淼 王荣杰 《集美大学学报:自然科学版》 CAS 2019年第4期299-305,共7页
针对Sepic变换器故障状态的特点,首先分析负载电压和开关管电流在不同工作状态下所表现的特征,然后构造一种基于开关管电流和负载电压之间逻辑关系的开关管故障诊断方法,最后进行了开关管短路和开路以及续流二极管开路和短路的仿真实验... 针对Sepic变换器故障状态的特点,首先分析负载电压和开关管电流在不同工作状态下所表现的特征,然后构造一种基于开关管电流和负载电压之间逻辑关系的开关管故障诊断方法,最后进行了开关管短路和开路以及续流二极管开路和短路的仿真实验。仿真结果表明,该故障诊断方法可行,并具有较高诊断准确率。 展开更多
关键词 SEPIC变换器 故障诊断 逻辑电路 开关管电流 负载电压
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基于PCA-KELM和AT的互感器故障诊断 预览
16
作者 王昕 曹文彬 +6 位作者 曹敏 赵旭 赵艳峰 李翔 蒋婷婷 田猛 王先培 《中国测试》 CAS 北大核心 2019年第11期72-78,共7页
针对当前互感器故障诊断算法的准确率不高的问题,提出基于主元分析法核极限学习机(principal components analysis-kernel extreme learning machine,PCA-KELM)和反正切变换(arctangent transform,AT)的互感器故障诊断方法。AT可以改变... 针对当前互感器故障诊断算法的准确率不高的问题,提出基于主元分析法核极限学习机(principal components analysis-kernel extreme learning machine,PCA-KELM)和反正切变换(arctangent transform,AT)的互感器故障诊断方法。AT可以改变互感器故障的数据结构,重新调节电压电流等数据的相关比例;PCA提取数据特征,不仅可以减小其维数,还可以保留所需的识别信息;KELM算法能够利用其结构参数来逼近非线性函数,且无需设定网络隐含层节点。通过构建互感器诊断模型,并给出互感器测量参数,将KELM和PCA相互结合对数据进行仿真。将所提出的方法分别与支持向量机(support vector machine,SVM)和原始的ELM的性能进行比较。仿真结果表明:所提出的互感器故障诊断方法在诊断精度上均优于SVM和ELM,且诊断速度同ELM相当,较SVM有明显提升,故障诊断准确率达到98.53%,可为故障信息有限情况下的互感器故障诊断提供参考。 展开更多
关键词 互感器 故障诊断 反正切变换 主元分析法 核极限学习机
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基于蚁群聚类算法的离心式压缩机故障诊断方法
17
作者 祝勇仁 蔡杰 善盈盈 《油气储运》 CAS 北大核心 2019年第4期424-428,共5页
工业化生产水平的提高使得离心式压缩机不断朝着大型化、复杂化、连续化及自动化方向发展,设备故障造成的损失越来越大,研究其故障诊断方法对于提高设备故障在线检测能力、预防故障与事故的发生具有积极意义。采用电涡流传感器测量离心... 工业化生产水平的提高使得离心式压缩机不断朝着大型化、复杂化、连续化及自动化方向发展,设备故障造成的损失越来越大,研究其故障诊断方法对于提高设备故障在线检测能力、预防故障与事故的发生具有积极意义。采用电涡流传感器测量离心式压缩机联轴节侧径向位移信号,应用频域分析方法对采集到的信号数据进行傅里叶变换,获得对故障敏感的特征量,作为蚁群聚类算法输入的特征参数,将对故障识别转化成对于设备运行时的输出和状态特征的聚类问题。将蚁群聚类算法应用于某乙烯厂的离心式压缩机,对其正常运行、转子不平衡故障、油膜涡动故障、喘振故障4种状态进行模式识别。应用结果表明:基于蚁群聚类算法的离心式压缩机故障诊断方法诊断结果准确、识别率高。(表3,参20) 展开更多
关键词 蚁群聚类算法 离心式压缩机 故障诊断 频域分析 模式识别
基于改进RSSD和MEF的往复压缩机故障诊断研究 预览
18
作者 李世班 吴修彬 《兵器装备工程学报》 CAS 北大核心 2019年第7期205-208,211共5页
提出了一种基于改进共振稀疏分解和多尺度模糊熵的2D16型往复压缩机故障诊断方法。利用采用改进共振稀疏分解方法对振动信号进行分析,将信号分解为高低共振分量和残余分量。利用多尺度模糊熵提取故障特征,将特征向量输入支持向量机进行... 提出了一种基于改进共振稀疏分解和多尺度模糊熵的2D16型往复压缩机故障诊断方法。利用采用改进共振稀疏分解方法对振动信号进行分析,将信号分解为高低共振分量和残余分量。利用多尺度模糊熵提取故障特征,将特征向量输入支持向量机进行模式识别,诊断往复压缩机的故障类型。该方法能有效提取往复式压缩机气阀的故障特征,实现对不同气阀故障类型的有效识别。 展开更多
关键词 往复压缩机 改进共振稀疏分解 多尺度模糊熵 故障诊断
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基于经验模态分解和支持向量机的滚动轴承故障诊断 预览
19
作者 徐可 陈宗海 +1 位作者 张陈斌 董广忠 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期915-922,共8页
本文针对滚动轴承的故障诊断问题,首先提出一种自适应波形匹配的延拓方法对经验模态分解(EMD)存在的端点效应进行改进,然后基于改进的EMD和粒子群优化算法(PSO)优化的支持向量机(SVM)设计了一种两阶段的滚动轴承故障诊断方法.离线阶段... 本文针对滚动轴承的故障诊断问题,首先提出一种自适应波形匹配的延拓方法对经验模态分解(EMD)存在的端点效应进行改进,然后基于改进的EMD和粒子群优化算法(PSO)优化的支持向量机(SVM)设计了一种两阶段的滚动轴承故障诊断方法.离线阶段对典型的正常、故障振动信号进行EMD分解并提取能量信息作为特征,送入PSO-SVM进行训练并保存模型待用,在线阶段对实时的振动信号进行EMD分解并提取特征,利用离线阶段训练好的模型进行诊断并输出诊断结果.使用美国西储大学轴承数据对该方法进行了验证,实验结果证明了该方法的有效性. 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 经验模态分解 粒子群优化 支持向量机
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Profinet通讯在银阳圆盘浇铸中的应用 预览
20
作者 舒秋旺 《铜业工程》 CAS 2019年第4期105-108,共4页
基于 Profinet 现场总线通信技术网络结构的特点,对 Profinet 通信技术在贵溪冶炼厂一车间银阳圆盘浇铸中的应用进行了分析研究,并就 PROFINET 工业以太网网络的构建和 TIA 博途组态软件的在线仿真、故障诊断等功能的应用进行了详细阐述。
关键词 银阳圆盘浇铸 PROFINET 工控网络 故障诊断 伺服驱动
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