故障诊断相关论文
现有水电机组故障诊断方法或着眼于由专家经验出发构建新的故障征兆提取算法，或依赖于机器自学习算法自动提取故障征兆。在本文欲将......
能够及时地对核反应堆出现的故障进行诊断对保证核反应堆安全稳定运行具有重要意义,现有核反应堆对于其工况类型的判断仍然主要依......
在资源日益紧缺的今天,核能作为一种新的能源,登上历史的舞台。核裂变所释放的能量是巨大的,如果加以好好利用,就可以用来生产制造......
【目的】传统船舶主机的故障诊断模型难以采用实时数据及时更新模型。此外，船舶主机还存在监测点多但故障样本少的问题。为此，提出一......
介绍了电气控制系统故障的表现形式，包括控制板故障、变频器故障、继电器故障、安全回路故障、门锁回路故障和电磁干扰故障，提出了电......
配电网是电力系统极具关键的一环,为了保证其可靠性,35k V及其以下等级的配电网一般都为小电流接地系统。由于电压等级低,线路经常......
学位
燃气轮机的故障诊断需确定机组发生故障的准确时间，以获取故障时机组的运行工况与环境状况，但由于噪声干扰，机组健康数据与故障数据相......
研究了一种分段双稳态随机共振系统,使用改进的粒子群优化（particle swarm optimization,PSO）算法对双稳系统的参数进行优化,将其应......
传统的无线传感器网络信号采集方法布线较多，灵敏度低，采集到的机械图像清晰度差，信号频率采集误差较高。基于此面向机械振动故障诊断......
人工神经网络是一种非线性的动力学系统,在知识处理中具有重要的作用。文章综合论述了人工神经网络在知识处理和模式识别中的应用,......
随着人们日常生产生活对石油资源的依赖越来越高,需要加大石油开采的力度,其中抽油机是最常见的采油设备。由于井下工况复杂多变导......
新一代相控阵雷达针对T/R组件部署了大量传感器，为数据驱动的组件故障诊断提供了良好基础。然而，实际监测数据大多没有表征其故障模......
基于数据驱动的船舶故障诊断技术是研究船舶安全运行的重要工具，介绍船舶故障诊断数据驱动技术的常用方法，包括故障诊断特征向量的提......
由于近期全国各地遭受特大暴雨的消息频出,导致城市排水问题频繁进入公众视野。排水系统作为城市基础设施的重要组成部分,保障其安......
变压器作为电力系统的重要组成部分,其内部在运行期间可能会存在机械劣化等问题。因此,变压器应及时进行诊断、保持正常运行。当变......
变压器是电力系统中用于电压等级变换的核心设备,而变压器的工作状况将直接影响着整个电力系统的正常运行。本文在分析当前变压器......
近年来我国铁路运输行业发展较快,为国家经济建设做出了突出的贡献。与此同时,对机车车辆运行的安全要求也在不断提升。铁路干线上......
针对一般滚动轴承智能诊断过程中特征自适应提取能力不足及模型训练困难的问题，提出了一种卷积核注意力机制与残差网络相结合的故障......
滚动轴承作为矿井提升机设备中关键零部件,其健康状态影响着整个提升机的运行状态。由于矿井提升机结构复杂、工作环境恶劣,实现其......
联合收割机是重要的农业机械产品,农业农村部在《“十四五”农业机械化面临的重大挑战与战略任务》和《农机装备发展行动方案（2016-......
陀螺仪是惯性导航系统的核心元件之一,用于测量载体的角速率。早期的陀螺仪为机械式,如液浮陀螺仪、动力调谐陀螺仪和静电陀螺仪等......
为精确识别滚动轴承故障类型，针对强非线性及非平稳性信号，分析其混沌特性，结合Lyapunov指数提出优化变分模态分解（OLVMD）方法，利用该方......
针对传统变电站继电保护故障诊断仅考虑报警后的信息问题，提出了综合考虑警报信息时序特征、变电站拓扑结构、继电保护装置位置和动......
为提升铁路信号设备的故障处理效率，在对故障文本信息分析的基础上，提出一种基于关联规则的铁路信号设备故障诊断方法。由于故障文本......
光伏阵列处于恶劣的室外环境,容易发生诸如异常老化、短路和阴影遮蔽等故障。为了解决这个问题,本文提出了一种基于BP神经网络的光......
针对煤机设备减速机的振动信号特征难以提取的问题，提出了双树复小波包变换和形态学相结合的故障特征提取策略。首先利用双树复小波......
滚动轴承作为旋转机械的关键零部件,其运行状态的好坏关系着机械设备的稳定性。在机械设备长时间、高负荷的运转过程中,滚动轴承难......
针对机电作动器的传统故障诊断方法依赖于人工特征提取和工程经验的问题，该文提出一种基于一维卷积神经网络（1DCNN）的智能故障诊断方......
稠油油田以开式流程为主，易造成非甲烷总烃、硫化氢等无组织排放，影响空气质量，密闭集输工艺可有效解决该问题，但基于密闭集输工艺的控......
针对现有深度学习方法在电动执行器故障诊断中训练数据需求量大、调参困难问题，提出一种基于改进深度森林的电动执行器故障诊断方法......
变转速运行工况下滚动轴承故障冲击幅值与故障冲击间隔表现为时变性。现有的研究主要集中于解决时变冲击间隔带来的频谱模糊问题,......
根据矿山装备数字化运维的需求，对矿山开采过程中的数据资源进行了分析。通过指出矿山设备数字化运维存在的挑战，从数字孪生、云计算......
机载航空电子系统设备高度集成，故障模式复杂多样，定位难度大。为了快速准确定位机载系统中统型模块CAN总线类通讯故障，利用故障树分......
重型锻造液压机传统运维多采用定期检查和事后故障维修的方式,已不能满足新一代锻压装备的智能化、信息化需求。针对该问题,提出了......
轨道车辆门系统作为车辆的重要组成部分,其可靠性与性能状况对车辆的安全运营至关重要。在轨道车辆长期的运行过程中,由于车门系统......
针对轨道交通车辆车门故障频发的问题，提出一种适用性高、能够迅速实现故障源头追溯的地铁车门系统故障诊断方法。基于对传统模糊Pe......
期刊
随着旋转机械在日常生活和工程应用中的地位日益升高,作为旋转机械中的关键部件滚动轴承也愈加值得广大学者进行研究。滚动轴承作......
针对目前抽油机示功图故障诊断人工分析方法效率低，而智能方法计算量大且识别类型少的问题，提出了抽油机故障智能诊断新方法，通过改进......
针对滚动轴承故障诊断过程中特征提取复杂、难以捕获时间序列数据之间的长期依赖问题，提出了双通道特征融合的CNN-LSTM故障诊断模型......
针对风电机组的故障诊断问题，提出一种基于改进卷积神经网络（convolutionalneuralnetwork,CNN）和双向门控循环单元（bidirectional gate......
传统的卷积神经网络模型采用单一类型卷积核对输入特征图进行特征提取，但是在面对复杂工况下的实际数据会导致特征提取不充分，网络模......
期刊
随着我国经济的快速发展，社会对生产产品质量以及安全性越来越重视，而机械设备是工业发展中必不可少的一部分。因此在日常工作中我们......
针对传统风电机组故障识别方法精度难以保证且缺乏解释性的问题，提出一种以模糊规则分类系统为框架的风电机组故障识别与解释性分析......
许多现代工业设备随着自动化水平的提高变得越来越复杂,对安全性和稳定性的要求也越来越高。而长时间的工作负荷易造成执行器和传......
随着物联网技术以及智能制造技术的迭代更新与迅猛发展,布置在机械装备上的传感器数量和采集的状态数据不断增加,使得机械设备的故......
针对轴承故障诊断中数据集较小，现有诊断方法鲁棒性较低且易被噪声干扰的难题，提出了基于特征增强和卷积神经网络故障识别方法。首先......
旋转设备的关键部件决定着设备的使用寿命,因此通过分析轴承或行星齿轮箱的运行状态就可以监测整个设备的工作状况。但在实际运行......
