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随着科技与制造业的不断进步,现代工业设备正朝着大型化、自动化和信息化方向发展,其结构越发复杂,系统零部件众多,加上工作环境恶......
传统地铁机电设备故障报警信息内容简单、传输距离受限,维护维修效率低,机电设备有带病运行的风险。青岛地铁结合传统设备故障数据......
叶片是风力发电机组获取风能的关键部件。由于长期运行在恶劣的外部环境下,叶片极易发生疲劳损伤、雷击、结冰等故障,造成重大的经......
飞机舵面出现损伤时,为了更准确的预测状态参量变化情况,提出了一种改进的序贯最小优化支持向量回归(SMO-SVR,Sequential Minimal ......
为了提高预测精度,在雷达装备状态监测与故障趋势预测系统中引入基于指数衰减的神经网络预测模型。通过普通BP网络预测模型引出基......
针对集成电路封装打孔机冲针监测数据的特点,分别构建灰色GM(1,1)模型和线性回归模型,开展故障趋势预测;在此基础上,采用组合预测......
准确的故障趋势预测对于雷达装备的预防性维修具有重要意义；而灰色GM（1，1）预测模型和时序AR（n）预测模型又各有其优缺点，如将二者有机结合......
针对机械设备产生的非线性、非平稳时间序列,首先使用自回归模型对非平稳数据进行平稳化处理并确定模型的阶数,再使用支持向量回归......
为了提高最小二乘支持向量机（LSSVM）的学习性能和泛化能力,提出了混沌粒子群优化（CPSO）算法和交叉验证（CV）算法相结合的LSSVM参数寻优方......
介绍了故障趋势预测的研究现状及支持向量回归的基本原理,将支持向量回归用于滚动轴承故障趋势的预测,并与其他方法（BP神经网络、灰......
针对机械设备故障监测中的非线性时间序列数据,构建分类回归树(CART),使用最小误差剪枝算法对初次生成的决策树进行剪枝。将CART模......
为了提高机械加工过程中的故障状态监测能力,提出一种基于遗传KNN聚类的机械加工故障趋势预测模型。采用大数据关联规则挖掘方法进......
旋转机械故障趋势预测中,为提高预测结果的可靠性和精确性,提出一种基于全矢谱技术的AR-Kalman滤波方法.该方法采用全矢谱技术对故......
提出了一种基于飞机故障历史的飞机故障趋势预测的方法。利用粗糙集分析故障数据建立决策表,经约简后找出主要关键条件属性并提取......
ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清......
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电力行业在国家经济发展过程中起着非常重要的作用,为各行各业提供源源不断的电力能源。发电设备的安全可靠运转是发电企业生产经......
为提高炼化过程的安全性,有必要对工艺过程参数故障趋势进行预测及关联验证。利用特征数据分割方法提取工艺参数的特征点与特征线......
近年来许多风电场建成投产,运营公司最关注的内容在于减少成本、提高效率,增加风电机组服役时间。目前风力发电设备的维护技术还不......
针对齿轮箱计划外停机和意外故障导致的风电机组安全运行问题,提出了一种基于ARIMA模型的故障趋势预测方法;方法可以处理具有非线......
针对小波神经网络在多维输入情况下易于陷入局部极小值、收敛速度慢的弱点,引入Levenberg Marquardt(LM)算法优化小波神经网络,解......
