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基于XGBoost与SHAP分析的可解释性故障诊断方法研究
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作者 李开平 张凤丽 +1 位作者 黄祖广 王金江 《制造技术与机床》 北大核心 2025年第6期199-208,共10页
针对现有智能故障诊断方法存在特征输入单一、故障难以提取、模型可解释性较差等问题,提出一种基于XGBoost(extreme gradient boosting)与SHAP(SHapley Additive exPlanations)分析的可解释性故障诊断方法。首先,采用传统信号处理方法... 针对现有智能故障诊断方法存在特征输入单一、故障难以提取、模型可解释性较差等问题,提出一种基于XGBoost(extreme gradient boosting)与SHAP(SHapley Additive exPlanations)分析的可解释性故障诊断方法。首先,采用传统信号处理方法完成多域特征的提取。其次,基于XGBoost集成算法构建故障诊断模型,并根据XGBoost内嵌评估指标对模型进行初步特征解释。最后,运用Tree SHAP方法对诊断模型进行特征解释分析,探究重要特征对轴承故障类别趋势的影响关系,分析特征之间的依赖交互效应,直观、透明地揭示模型的诊断机制。通过实验对比XGBoost与其他传统机器学习方法,本模型在多维评价指标中综合表现更为突出,且具有较强的精确性,故障诊断准确率高达99.62%,具备良好的实际应用价值。 展开更多
关键词 可解释性故障诊断方法 多域特征 XGBoost集成算法 Tree SHAP 特征解释
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基于规则模型的牵引变流器故障诊断技术研究
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作者 杨雪松 简捷 +2 位作者 陈思默 田奥博 董光磊 《铁道机车车辆》 北大核心 2025年第4期73-80,共8页
从变流器制造商和使用者的角度,针对复杂应用背景下牵引变流器故障的诊断问题,设计了一种可兼容各种不同车型牵引平台的交互式成长型故障诊断过程模型。该模型能够系统地收集、存储、分析及报告各种变流器产品的故障信息,并基于规则模... 从变流器制造商和使用者的角度,针对复杂应用背景下牵引变流器故障的诊断问题,设计了一种可兼容各种不同车型牵引平台的交互式成长型故障诊断过程模型。该模型能够系统地收集、存储、分析及报告各种变流器产品的故障信息,并基于规则模型实现自动化故障诊断,从而提高故障处理效率并提升产品可靠性。文中介绍了模型各组成部分的原理和结构,并讨论了故障分析过程中的数据整合、规则引擎等关键技术问题,实现了故障数据特征定义、故障诊断知识建模和故障数据自动分析,对智能化时代背景下的变流器故障自动诊断技术具有工程意义和参考价值。 展开更多
关键词 牵引变流器 故障诊断 交互式成长型模型 数据整合 规则引擎
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基于Meta DeepBDC方法的小样本工况下轴承故障诊断
3
作者 马殿钧 《南方农机》 2025年第9期127-130,172,共5页
近几年,大量基于深度学习与大数据的滚动轴承故障诊断方法被提出,并取得了瞩目的成果。然而,并不是所有的滚动轴承故障诊断问题都有与之适应的海量数据用作训练。在实际工程中,由于轴承工作环境的复杂性和多样性,想要获取大量的故障数... 近几年,大量基于深度学习与大数据的滚动轴承故障诊断方法被提出,并取得了瞩目的成果。然而,并不是所有的滚动轴承故障诊断问题都有与之适应的海量数据用作训练。在实际工程中,由于轴承工作环境的复杂性和多样性,想要获取大量的故障数据是很困难的,所以利用大数据驱动滚动轴承深度智能故障诊断的方法在实际工程中的应用还有诸多困难。基于此,文章引入近几年的研究热点——小样本学习的思想,提出一种基于Meta DeepBDC模型的小样本轴承故障诊断方法。该方法以元学习为主要框架的同时也结合了度量学习的思想,在对比故障样本的支持集图像与查询集图像的相似度时,测量了图像嵌入特征的联合分布与边缘值乘积之间的差异来更有效地学习图像表示,进而提升轴承故障诊断结果的准确率。通过在太原理工大学轴承数据集上对所提出的方法进行验证,证实了该方法的有效性,能够很好地应用于轴承故障诊断中。 展开更多
关键词 Meta DeepBDC方法 小样本学习 故障诊断
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基于迁移学习的造纸断纸故障诊断方法研究 被引量:2
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作者 宋理敏 高贵军 何正磊 《中国造纸》 北大核心 2024年第12期155-163,共9页
本课题面向断纸故障标记数据短缺而生产工况切换较多,故障诊断建模复用困难的问题,提出了分别基于参数和特征的断纸故障迁移模型建模方法,通过分析定量设定值及其强相关变量的数据分布特征,对工业数据进行了基础工况划分,并以马氏距离... 本课题面向断纸故障标记数据短缺而生产工况切换较多,故障诊断建模复用困难的问题,提出了分别基于参数和特征的断纸故障迁移模型建模方法,通过分析定量设定值及其强相关变量的数据分布特征,对工业数据进行了基础工况划分,并以马氏距离、多核最大均值差异等距离函数评估验证了工况划分的可靠性。在所划分的工况数据基础上,将依据有效断纸故障数据较多的工况建立的断纸故障模型迁移至数据缺失的工况中。结果表明,建立的故障诊断迁移模型在不同的工况迁移任务中分别达到了98.3%、94.6%、96.4%的诊断准确率,提高了模型的泛用性,促进其面向不同的造纸生产过程进行更广泛和更精确的故障诊断。 展开更多
关键词 迁移学习 断纸 故障诊断 方法研究 工况
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基于改进主元分析的锂离子电池内短路故障诊断方法 被引量:1
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作者 陈培育 王洋 +3 位作者 贺春 程茹芸 李谦 李冠争 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2024年第11期147-158,共12页
锂离子电池储能技术是建设我国以新能源为主体的新型电力系统的关键。因挤压针刺等强外力作用,生产时混入金属碎屑和析锂导致锂枝晶等容易造成锂离子电池出现内短路故障,但内短路的故障特征不明显,隐蔽性强,诊断难度大。为了灵敏有效地... 锂离子电池储能技术是建设我国以新能源为主体的新型电力系统的关键。因挤压针刺等强外力作用,生产时混入金属碎屑和析锂导致锂枝晶等容易造成锂离子电池出现内短路故障,但内短路的故障特征不明显,隐蔽性强,诊断难度大。为了灵敏有效地诊断出内短路故障,构建锂离子电池的等效电路模型,并基于递归最小二乘来辨识模型参数,提出扩展卡尔曼滤波方法以准确估计内短路故障电池的荷电状态;基于主元分析方法对电池的电压、电流和荷电状态进行关键信息提取,并在常规主元分析方法的基础上,提出一种综合指标来提高故障诊断的灵敏性。实验平台的测试结果验证了所提方法的可行性和有效性,系统可以灵敏且可靠地诊断出锂离子电池的内短路故障,保障了电池安全运行。 展开更多
关键词 锂离子电池 内短路故障 主元分析方法 等效电路模型 荷电状态估计 故障诊断
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融合集对分析和关联规则的变压器故障诊断方法 被引量:87
6
作者 谢龙君 李黎 +3 位作者 程勇 卢明 姜立秋 腾云 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第2期277-286,共10页
结合集对分析和关联规则各自的特点,提出了一种电力变压器故障诊断的新方法。该方法通过分析变压器运行中各故障征兆参数之间的关联性,建立了故障类型集合;通过对比计算关联规则的支持度与置信度,同时引入变权公式,得到故障类型和故障... 结合集对分析和关联规则各自的特点,提出了一种电力变压器故障诊断的新方法。该方法通过分析变压器运行中各故障征兆参数之间的关联性,建立了故障类型集合;通过对比计算关联规则的支持度与置信度,同时引入变权公式,得到故障类型和故障征兆的权重系数,有效避免专家意见或经验的主观性的问题;根据集对分析的可扩展性,采用5元联系度提高变压器故障诊断中处理不确定性因素的精度。实例对比分析表明,与关联规则、集对分析方法相比,该方法具有较好的诊断效果,在多故障问题处理中也表现优异。 展开更多
关键词 电力变压器 故障诊断 集对分析 关联规则
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基于粗糙集理论的故障诊断决策规则提取方法 被引量:50
7
作者 黄文涛 赵学增 +1 位作者 王伟杰 代礼周 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第11期150-154,共5页
为了在故障诊断信息不一致的情况下提取简单有效的诊断规则,提出了一种基于粗糙集理论的决策规则提取方法。该方法从定义的故障诊断决策系统出发,将故障诊断问题用一个具有不同简化层次的决策网络表示,在引入诊断决策规则的覆盖度概念后... 为了在故障诊断信息不一致的情况下提取简单有效的诊断规则,提出了一种基于粗糙集理论的决策规则提取方法。该方法从定义的故障诊断决策系统出发,将故障诊断问题用一个具有不同简化层次的决策网络表示,在引入诊断决策规则的覆盖度概念后,推导出每个网络节点的诊断决策规则集。在应用网络进行故障诊断时,用待诊实例的信息与网络中相应节点的诊断决策规则集进行匹配,即使在故障诊断信息不完备的情况下,也能得到正确的诊断结果。以某往复机械故障为例验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 柴油机 油路系统 粗糙集理论 故障诊断 决策规则 提取方法
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一种基于模糊规则和遗传算法的凝汽器故障诊断方法的研究 被引量:44
8
作者 张建华 侯国莲 +1 位作者 张巍 柳亦兵 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第4期205-209,共5页
该文总结了汽轮机组凝汽器低真空常见故障,建立了凝汽器典型故障集。介绍了基于信息熵的故障征兆提取方法,建立了凝汽器故障征兆集。在利用模糊规则的故障诊断方法基础上,提出了一种基于模糊规则和遗传算法的凝汽器故障诊断方法。通过... 该文总结了汽轮机组凝汽器低真空常见故障,建立了凝汽器典型故障集。介绍了基于信息熵的故障征兆提取方法,建立了凝汽器故障征兆集。在利用模糊规则的故障诊断方法基础上,提出了一种基于模糊规则和遗传算法的凝汽器故障诊断方法。通过遗传算法对用于故障诊断的模糊规则进行精简,消除了低置信度规则的影响,从而提高了故障诊断效率。最后,将该文提出的方法用于某汽轮机组凝汽器故障诊断中,结果表明该方法行之有效,且易于工程实现。 展开更多
关键词 汽轮机 凝汽器 故障诊断 模糊规则 遗传算法
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粗糙集理论提取配电网故障诊断规则的方法 被引量:15
9
作者 刘育明 周湶 +2 位作者 唐捷 代姚 孙才新 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第8期97-99,104,共4页
针对决策表约简这一NP(NondeterministicPolynomial)难问题采用粗糙集理论进行配电网故障诊断,提出了一种以属性长度和频率作为启发式信息的约简算法和相应的属性值约简方法,实现了决策表的快速简化及故障诊断规则提取,同时针对故障诊... 针对决策表约简这一NP(NondeterministicPolynomial)难问题采用粗糙集理论进行配电网故障诊断,提出了一种以属性长度和频率作为启发式信息的约简算法和相应的属性值约简方法,实现了决策表的快速简化及故障诊断规则提取,同时针对故障诊断中存在信息残缺的情况,给出了基于欧氏距离的规则匹配方法。整个算法思路清晰,抽取的诊断规则形式简洁,不需要对区分矩阵进行大量计算就能有效地获取决策表的最佳约简。仿真实例表明该方法计算速度快,获取的规则不仅形式简单且能反映出故障的特点;形成的故障诊断规则库能给出一个满意的诊断结果,方法具有良好的容错性能和在线故障诊断的潜力。 展开更多
关键词 故障诊断 规则提取 粗糙集 配电网 约简算法
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基于证据推理规则的信息融合故障诊断方法 被引量:18
10
作者 徐晓滨 郑进 +1 位作者 徐冬玲 杨剑波 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第9期1170-1182,共13页
本文针对不确定性故障特征信息的融合决策问题,给出基于证据推理(evidence reasoning,ER)规则的故障诊断方法.首先基于故障特征样本似然函数归一化的方法求取各传感器(信息源)提供的诊断证据;从传感器误差以及故障特征对各故障类型辨别... 本文针对不确定性故障特征信息的融合决策问题,给出基于证据推理(evidence reasoning,ER)规则的故障诊断方法.首先基于故障特征样本似然函数归一化的方法求取各传感器(信息源)提供的诊断证据;从传感器误差以及故障特征对各故障类型辨别能力的差异出发,给出获取诊断证据可靠性因子的方法;给出双目标优化模型训练得到诊断证据的重要性权重,最后利用ER规则融合经可靠性因子和重要性权重修正后的诊断证据,利用融合结果进行故障决策.该方法继承了Dempster-Shafer证据理论处理不确定性信息融合问题的优点,同时克服了它在实际应用中无法区分证据可靠性和重要性的不足,使得所获诊断证据更为客观、可信.最后,通过在多功能电机转子试验台上的故障诊断实验,验证了所提方法的有效性. 展开更多
关键词 故障诊断 信息融合 证据推理规则 证据可靠性 证据重要性
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基于可拓规则推理的故障诊断方法 被引量:7
11
作者 文天柱 许爱强 王怡苹 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期506-513,共8页
针对产生式规则推理方法存在的推理效率低、知识获取困难以及难以用于多故障诊断等问题,研究基于可拓规则推理的故障诊断方法。首先将基元理论和产生式规则相结合,得到可拓规则的基元表示;然后给出可拓规则匹配度计算公式,并提出按前件... 针对产生式规则推理方法存在的推理效率低、知识获取困难以及难以用于多故障诊断等问题,研究基于可拓规则推理的故障诊断方法。首先将基元理论和产生式规则相结合,得到可拓规则的基元表示;然后给出可拓规则匹配度计算公式,并提出按前件基元类型和属性数据类型不同对可拓规则进行分层匹配,对所有匹配成功的可拓规则,提出先删减再排序的冲突消解策略,在算法分析中讨论可拓规则推理的时间复杂度;最后通过应用案例说明可拓规则表示、匹配、推理和冲突消解的全过程,结果表明该方法适用于机载设备的多故障诊断。 展开更多
关键词 可拓学 规则推理 故障诊断 规则匹配 冲突消解
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基于粗糙集决策网络的故障诊断规则提取方法 被引量:5
12
作者 饶泓 夏叶娟 李娒竹 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第24期246-248,共3页
针对故障诊断信息的不一致性,提出一种基于粗糙集决策网络的故障规则提取方法。将故障诊断决策系统通过分辨矩阵和分辨函数进行属性约简后,构造出一个不同简化层次的决策网络。将属性约简集作为网络初始节点,根据网络节点得到决策规则集... 针对故障诊断信息的不一致性,提出一种基于粗糙集决策网络的故障规则提取方法。将故障诊断决策系统通过分辨矩阵和分辨函数进行属性约简后,构造出一个不同简化层次的决策网络。将属性约简集作为网络初始节点,根据网络节点得到决策规则集;同时,为了有效滤除噪声,在置信度的基础上引入了规则覆盖度的概念,对提取的规则进一步评价,最终提取有效的诊断规则。旋转机械故障实例验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 粗糙集 故障诊断 规则提取 决策网络 覆盖度
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故障特征选择与诊断规则提取的VPRS模型方法 被引量:13
13
作者 张登峰 王执铨 《系统仿真学报》 CAS CSCD 2003年第6期793-796,803,共5页
针对实际工程系统故障诊断过程中故障特征和诊断规则难以提取的问题,提出了一种基于变精度粗糙集(VPRS)模型的故障特征选择和诊断规则提取的新方法。该方法通过选取适当的分类误差参数b,运用知识约简简化知识系统。它不仅能从实测数据... 针对实际工程系统故障诊断过程中故障特征和诊断规则难以提取的问题,提出了一种基于变精度粗糙集(VPRS)模型的故障特征选择和诊断规则提取的新方法。该方法通过选取适当的分类误差参数b,运用知识约简简化知识系统。它不仅能从实测数据中提取出最佳的故障特征参数,还可得到简化的诊断规则。对滚动轴承故障诊断的仿真实例表明,该方法有效地简化了特征参数和诊断规则,提高了故障诊断的准确率,减低了诊断成本,具有比基本RS方法更广的适用性。 展开更多
关键词 故障诊断 粗糙集 VPRS模型 知识约简 规则提取 特征选择
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基于故障树和产生式规则的故障诊断专家系统设计 被引量:7
14
作者 宋龙飞 陈玉清 金振俊 《中国舰船研究》 CSCD 北大核心 2024年第S01期84-92,共9页
[目的]为充分运用核动力装置的运行管理经验辅助核动力操纵人员进行故障诊断,设计一种船用核动力装置故障诊断专家系统。[方法]首先,根据故障树与产生式规则之间的逻辑一致性,提出一种将故障树知识转化为产生式规则的方法;然后,对采用... [目的]为充分运用核动力装置的运行管理经验辅助核动力操纵人员进行故障诊断,设计一种船用核动力装置故障诊断专家系统。[方法]首先,根据故障树与产生式规则之间的逻辑一致性,提出一种将故障树知识转化为产生式规则的方法;然后,对采用正、反向混合推理方法的专家系统知识库和推理机进行优化设计,并依据故障树最小割集和重要度分析结果设计正向推理策略以简化推理流程;最后,根据人工对故障状态判断的思路设计状态监测模块,实时采集关键设备参数以转化为专家系统可识别的设备信息。[结果]结果显示,采用所提方法可解决专家系统知识获取困难的问题,能在保证推理准确度的前提下提升推理效率,实现了专家系统的在线故障诊断功能。[结论]研究表明采用所提方法可提升专家系统获取知识的能力和推理效率,对保障核动力装置的运行管理安全具有重要意义。 展开更多
关键词 核动力装置 故障 专家系统 产生式规则 故障诊断
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新型建模语言在调距桨电液系统故障诊断中的应用
15
作者 卢石松 唐建中 +3 位作者 夏城城 张新宇 许伟 聂勇 《液压与气动》 北大核心 2025年第1期1-12,共12页
调距桨的电液控制部分结构复杂且运行环境恶劣,其可靠性对船舶的安全运行至关重要。针对电液系统诊断中的实际需求,提出了一种创新的诊断建模语言——T语言,并基于此开发了一套建模与诊断方法。该方法通过精确描述器件输入和输出端口之... 调距桨的电液控制部分结构复杂且运行环境恶劣,其可靠性对船舶的安全运行至关重要。针对电液系统诊断中的实际需求,提出了一种创新的诊断建模语言——T语言,并基于此开发了一套建模与诊断方法。该方法通过精确描述器件输入和输出端口之间的耦合、传递、变换和控制关系,依据实际连接关系(如管路、线缆等)构建与系统组成结构一致的诊断模型,确保了模型的一致性和可校核性。通过对调距桨电液系统的诊断建模与试验,验证了所提方法的有效性,也为类似电液系统的故障诊断提供了新的视角和方法。 展开更多
关键词 调距桨 电液系统 故障诊断 建模方法 T语言 交互式诊断
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模块化多电平变流器IGBT开路故障诊断与定位方法综述 被引量:9
16
作者 刘泽浩 肖岚 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期1501-1516,I0021,共17页
随着模块化多电平变流器(modularmultilevel converter,MMC)在工程领域中广泛应用,绝缘栅双极型晶体管(insulated gate bipolar transistors,IGBT)开路故障问题日益突出,并成为制约其稳定运行的主要因素。IGBT开路故障诊断与定位方法作... 随着模块化多电平变流器(modularmultilevel converter,MMC)在工程领域中广泛应用,绝缘栅双极型晶体管(insulated gate bipolar transistors,IGBT)开路故障问题日益突出,并成为制约其稳定运行的主要因素。IGBT开路故障诊断与定位方法作为及时识别开路故障,保证MMC持续稳定运行的主要手段而被广泛研究。文中首先对MMC的基本结构及IGBT开路故障特征进行介绍和分析,阐明故障子模块电流路径及电容电压变化趋势;其次,以定位故障IGBT使用的方法和手段为依据,对国内外相关主要文献进行分类和归纳,总结不同类型故障诊断方法的优点和不足;最后,对MMC开路故障诊断与定位方法的未来发展方向和趋势进行展望,指出基于硬件、基于模型和基于人工智能的3类诊断方案分别在降低硬件复杂度、提高故障诊断准确率和降低计算量等方面应该重点解决的主要问题和思路。 展开更多
关键词 模块化多电平变流器 子模块 IGBT开路故障 故障诊断与定位方法
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基于Dempster规则的Ad hoc网络故障诊断方法 被引量:2
17
作者 李千目 侯君 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第7期14-16,共3页
通过对Ad hoc网络状态和故障指标的研究,提出一种基于Dempster规则的故障诊断方法(DRNFD)。应用DRNFD诊断故障能有效降低漏报率和误报率,使实时故障诊断成为可能。通过仿真实验进行可行性论证,获得了实时诊断的技术效果,证实了该方法的... 通过对Ad hoc网络状态和故障指标的研究,提出一种基于Dempster规则的故障诊断方法(DRNFD)。应用DRNFD诊断故障能有效降低漏报率和误报率,使实时故障诊断成为可能。通过仿真实验进行可行性论证,获得了实时诊断的技术效果,证实了该方法的可行性。 展开更多
关键词 网络故障诊断 Dempster规则 可靠性分析
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一种齿轮故障协同诊断与预警方法 被引量:1
18
作者 盛嘉玖 陈果 +3 位作者 贺志远 康玉祥 王浩 尉询楷 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2024年第6期111-115,164,共6页
针对齿轮故障诊断与演化监测问题,提出一种快捷、有效的协同诊断与预警方法。首先,采用小波变换与相关性准则筛选反映齿轮故障冲击特性较强的共振频带;其次,通过Hilbert变换获取包络解调信号,使用自相关滤除噪声干扰;然后,运用倒频谱将... 针对齿轮故障诊断与演化监测问题,提出一种快捷、有效的协同诊断与预警方法。首先,采用小波变换与相关性准则筛选反映齿轮故障冲击特性较强的共振频带;其次,通过Hilbert变换获取包络解调信号,使用自相关滤除噪声干扰;然后,运用倒频谱将包络信号频谱上的一系列边频谱线简化为单根谱线,获取故障特征;最后,构建预警特征量:倒频谱幅值比(Cepstral Amplitude Ratio,CAR),用于表征故障演化趋势。两组高采样频率公开数据集的分析结果表明:相比于其他典型方法和指标,所提协同诊断法得到的故障特征频率对应的谱峰更加清晰,所提指标可更好反映故障演化趋势。 展开更多
关键词 故障诊断 齿轮 方法协同 演化监测 高采样频率
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基于SMOTETomek过采样方法与领域自适应迁移学习的风电机组故障诊断 被引量:1
19
作者 张伊杰 刘宝良 +2 位作者 王承民 杨镜非 谢宁 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期635-644,共10页
为在不平衡数据上得到准确分类的故障诊断模型,提出将SMOTETomek过采样方法与领域自适应迁移学习相结合的故障诊断算法框架。首先利用滑动窗口采样技术将数据采样成二维时空窗口数据,然后执行SMOTETomek过采样操作,可保留并丰富完整的... 为在不平衡数据上得到准确分类的故障诊断模型,提出将SMOTETomek过采样方法与领域自适应迁移学习相结合的故障诊断算法框架。首先利用滑动窗口采样技术将数据采样成二维时空窗口数据,然后执行SMOTETomek过采样操作,可保留并丰富完整的时序故障特征。针对过采样算法引入噪声信息的问题,引入领域自适应迁移学习算法在原始数据与过采样后的数据之间提取不变特征,使得过采样算法的引入的噪声信息可被过滤掉。在中国某实际风电场的实验结果显示,所提方法可在高度不平衡的数据上完成模型训练,准确识别各类型故障并精确辨识故障过程对应的时间窗口,诊断性能显著优于基于先前用于应对数据不平衡所普遍使用的过采样方法得到的模型。 展开更多
关键词 风电机组 故障诊断 监督控制和数据采集系统 深度学习 SMOTE过采样方法 领域自适应
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光伏阵列故障诊断的可解释性智能集成方法 被引量:1
20
作者 陈泽 刘文泽 +2 位作者 王康德 余涛 黄展鸿 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2024年第6期18-25,共8页
针对现有光伏阵列故障检测和诊断智能方法存在的泛化性不强、可解释性差的问题,提出了一种可解释性智能集成方法。对采集的光伏阵列输出时序电压、电流波形进行特征挖掘,并将多个已成熟应用于光伏故障诊断的智能算法作为不同基学习器与... 针对现有光伏阵列故障检测和诊断智能方法存在的泛化性不强、可解释性差的问题,提出了一种可解释性智能集成方法。对采集的光伏阵列输出时序电压、电流波形进行特征挖掘,并将多个已成熟应用于光伏故障诊断的智能算法作为不同基学习器与元学习器,构建结合不同智能算法优势且更具泛化性的Stacking集成学习模型;以沙普利可加性特征解释方法为总框架,并结合局部近似可解释性方法,对模型训练过程与结果进行解释分析,通过获取各特征的贡献、分析该集成模型的决策机制,并了解其如何进行诊断,提高其可靠度和可信度。算例实验结果表明,所提可解释性智能集成方法在不同规模数据集的测试中均实现了高精度的故障诊断,模型的可解释性结果表明由该智能集成模型建立的故障特征和诊断结果的映射遵循物理见解,增强了智能方法的可信度和透明性。 展开更多
关键词 光伏阵列 故障诊断 Stacking集成 可解释性智能方法 沙普利可加性特征解释方法
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