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铁路自闭贯通线路故障检测模型
被引量：
10
1
作者
何正友
王志兵
《西南交通大学学报》
EI
CSCD
北大核心
2004年第4期451-454,489,共5页
通过分析10kV自闭贯通线路短路和接地故障特征,建立了故障检测模型,对铁路自闭贯通线路发生相间短路故障和单相接地故障进行了仿真.仿真分析结果表明,利用此模型判断相间短路和单相接地故障类型及所在区间是可行的.
关键词
铁路
故障检测模型
仿真
自闭贯通线路
相间短路
接地
故障
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职称材料
基于模糊模型的故障诊断方法在暖通空调系统的应用
2
作者
胡晓军
《建筑电气》
2025年第4期44-48,共5页
在介绍暖通空调系统故障诊断方法和难点基础上,阐述一种基于无故障子系统稳态行为的通用模糊模型和基于模糊模型的暖通空调系统故障诊断方法,嵌入安装于建筑既有楼宇自控系统和能源管理平台。结合实际工程应用案例,探讨采用该模糊故障...
在介绍暖通空调系统故障诊断方法和难点基础上,阐述一种基于无故障子系统稳态行为的通用模糊模型和基于模糊模型的暖通空调系统故障诊断方法,嵌入安装于建筑既有楼宇自控系统和能源管理平台。结合实际工程应用案例,探讨采用该模糊故障诊断策略系统在暖通空调系统故障诊断可靠性、减少误报率和节约能源方面的作用。
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关键词
故障
诊断
故障
检测
和隔离(FDI)
基于
模型
的
故障
检测
与诊断方法(FDD)
暖通空调系统
模糊
模型
楼宇自控
控制策略
能源管理
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职称材料
基于小波神经网络的多模型故障检测
3
作者
侯霞
胡寿松
《南京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003年第4期366-369,共4页
提出了一种利用小波神经网络辨识非线性系统多模型故障的方法。证明了状态估计误差渐近收敛到零 ,同时证明了如果激活函数满足持续激励条件 ,辨识器参数将趋于理想辨识器参数。分析了多模型辨识结构 ,并将小波神经网络作为辨识器应用于...
提出了一种利用小波神经网络辨识非线性系统多模型故障的方法。证明了状态估计误差渐近收敛到零 ,同时证明了如果激活函数满足持续激励条件 ,辨识器参数将趋于理想辨识器参数。分析了多模型辨识结构 ,并将小波神经网络作为辨识器应用于多模型故障检测。给出了小波神经网络进行非线性系统逼近的实例 ,用小波神经网络辨识器对多故障模型检测进行了仿真 。
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关键词
小波神经网络
多
模型
故障
检测
辨识器
非线性系统
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职称材料
题名
铁路自闭贯通线路故障检测模型
被引量：
10
1
作者
何正友
王志兵
机构
西南交通大学电气工程学院
出处
《西南交通大学学报》
EI
CSCD
北大核心
2004年第4期451-454,489,共5页
基金
四川省应用基础研究项目(02GY029 039)西南交通大学基础科学研究基金的资助 (2 0 0 3B0 2 )
文摘
通过分析10kV自闭贯通线路短路和接地故障特征,建立了故障检测模型,对铁路自闭贯通线路发生相间短路故障和单相接地故障进行了仿真.仿真分析结果表明,利用此模型判断相间短路和单相接地故障类型及所在区间是可行的.
关键词
铁路
故障检测模型
仿真
自闭贯通线路
相间短路
接地
故障
Keywords
railways
model
simulation
power transmission line for railway automatic block systems
phase to phase short circuit
single phase earth fault
分类号
U226 [交通运输工程—道路与铁道工程]
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职称材料
题名
基于模糊模型的故障诊断方法在暖通空调系统的应用
2
作者
胡晓军
机构
北京赛灵科技有限公司
出处
《建筑电气》
2025年第4期44-48,共5页
文摘
在介绍暖通空调系统故障诊断方法和难点基础上,阐述一种基于无故障子系统稳态行为的通用模糊模型和基于模糊模型的暖通空调系统故障诊断方法,嵌入安装于建筑既有楼宇自控系统和能源管理平台。结合实际工程应用案例,探讨采用该模糊故障诊断策略系统在暖通空调系统故障诊断可靠性、减少误报率和节约能源方面的作用。
关键词
故障
诊断
故障
检测
和隔离(FDI)
基于
模型
的
故障
检测
与诊断方法(FDD)
暖通空调系统
模糊
模型
楼宇自控
控制策略
能源管理
Keywords
fault diagnosis
fault detection and isolation(FDI)
fault detection and diagnosis method(FDD)based on the model
HVAC system
fuzzy model
building automation
control strategy
energy management
分类号
TU855 [建筑科学]
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职称材料
题名
基于小波神经网络的多模型故障检测
3
作者
侯霞
胡寿松
机构
南京航空航天大学自动化学院
出处
《南京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003年第4期366-369,共4页
基金
国家自然科学基金重点项目 (60 2 3 40 1 0 )
高校博士点基金 (2 0 0 0 0 2 870 4)资助项目
文摘
提出了一种利用小波神经网络辨识非线性系统多模型故障的方法。证明了状态估计误差渐近收敛到零 ,同时证明了如果激活函数满足持续激励条件 ,辨识器参数将趋于理想辨识器参数。分析了多模型辨识结构 ,并将小波神经网络作为辨识器应用于多模型故障检测。给出了小波神经网络进行非线性系统逼近的实例 ,用小波神经网络辨识器对多故障模型检测进行了仿真 。
关键词
小波神经网络
多
模型
故障
检测
辨识器
非线性系统
Keywords
multiple model
nonlinear system
wavelet neural network
identifier
failure detection
分类号
TP27 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
铁路自闭贯通线路故障检测模型
何正友
王志兵
《西南交通大学学报》
EI
CSCD
北大核心
2004
10
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职称材料
2
基于模糊模型的故障诊断方法在暖通空调系统的应用
胡晓军
《建筑电气》
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于小波神经网络的多模型故障检测
侯霞
胡寿松
《南京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003
0
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职称材料
已选择
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