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基于LM算法建立风电机组神经网络故障预警诊断模型被引量：9: 1; 作者巨林仓史贝贝 +1 位作者杨清宇宋德宽《热力发电》 CAS 北大核心 2010年第12期44-49,共6页; 基于人工神经网络LM算法,建立了风力发电机组故障预警诊断模型。神经网络LM算法是一种BP的改进算法,但同时也存在易陷入局部极小的问题,对此采用施加动量使其跳出局部极小的方法,取得了良好的效果。应用Matcom工具实现VC++与Matlab软件... 展开更多; 关键词风力发电 LM算法局部极小故障预警诊断模型 Matcom软件; 在线阅读下载PDF 职称材料

机器算法在电气设备故障预警及诊断中的应用被引量：33: 2; 作者李俊卿陈雅婷李斯璇《科学技术与工程》北大核心 2020年第9期3370-3377,共8页; 机器算法应用于电气设备故障预警及诊断已愈来愈广泛。因其能够有效预防设备故障进一步恶化对电网造成严重损伤进而产生不可挽回的后果,所以对于电力系统稳定运行的维护有着显著的作用。目前,应用于该领域的机器算法主要有:误差反向传播... 展开更多; 关键词机器算法电气设备故障预警及诊断深度学习发展趋势; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于GRA-LSTM-Stacking模型的海上双馈风力发电机早期故障预警与诊断被引量：59: 3; 作者魏书荣张鑫 +2 位作者符杨任浩翰任子旭《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第7期2373-2382,共10页; 为防止海上双馈风力发电机(doubly-fedinduction generator,DFIG)故障迅速恶化而导致的重大经济损失,迫切需要尽早给出故障预警信号。针对现有海上SCADA系统面临的预警时间不足以及故障样本获取困难的问题,该文提出一种基于GRA-LSTM-Sta... 展开更多; 关键词海上风电双馈风力发电机 SCADA系统融合算法故障预警与诊断; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于车联网大数据的多模型集成与交互平台研究: 4; 作者邓辉辉《南方农机》 2025年第14期141-145,共5页; 【目的】解决车联网大数据应用中存在的信息孤岛、数据标准不统一、模型单一及实时交互不足等问题。【方法】围绕车联网大数据融合展开研究,构建了包含驾驶行为分析、载荷估算、油耗预测及故障诊断预警四大核心模型的多模型集成体系,并... 展开更多; 关键词车联网大数据驾驶行为分析故障诊断预警在线交互平台; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于自学习SOM和ARMA算法的数控机床滚动轴承健康预警研究被引量：8: 5; 作者夏筱筠林浒《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2019年第1期215-220,共6页; 随着我国智能制造技术的发展,预测性设备维护在工业环境中扮演着日益重要的角色.目前大多的健康预警算法针对性较强,自学习能力不足,导致算法的适用性、灵活性存在较大的局限性.为此,本文以滚动轴承为研究对象,基于状态检测的设计策略,... 展开更多; 关键词状态维修自组织特征映射网络线性回归预测模型故障诊断及预警自学习能力; 在线阅读下载PDF 职称材料

变电设备物联网一体化智能监测装置研究被引量：29: 6; 作者李剑张劲 +3 位作者王灿李旭东黄达利薛武《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第12期3881-3887,共7页; 为了解决传统变电设备监测装置相互独立、数据无法共享、计算负荷分配不均及不具备故障初步诊断功能的问题,设计了一种变电设备智能监测传感网络,提出了一种基于云平台的变电设备物联网一体化智能监测装置设计方案,该装置具有分布式计... 展开更多; 关键词变电设备物联网智能监测传感网络云平台一体化智能监测装置分布式计算故障诊断与预警; 在线阅读下载PDF 职称材料

矿用带式输送机智能监测系统研究被引量：39: 7; 作者毛清华毛金根 +2 位作者马宏伟张旭辉李铮《工矿自动化》北大核心 2020年第6期48-52,58,共6页; 针对矿用带式输送机运行过程中存在的托辊、滚筒等关键部件与输送带摩擦发热,钢丝绳芯输送带内部损伤与撕裂,运行功耗大等问题,设计了一种矿用带式输送机智能监测系统。该系统包括基于弱磁检测法的钢丝绳芯输送带损伤监测系统、基于红... 展开更多; 关键词矿用带式输送机智能监测输送带损伤监测输送带撕裂监测煤流监测人员安全监测故障诊断与预警; 在线阅读下载PDF 职称材料

矿用钢丝绳芯输送带智能无损探伤监测系统研究被引量：5: 8; 作者唐建军赵田田 +3 位作者田康张江涛杜军王鹏《煤炭工程》北大核心 2023年第12期198-202,共5页; 针对煤矿钢丝绳芯输送带采用人工巡检效率低、准确度差的问题,研发了一种基于X射线和激光三维重构技术的矿用钢丝绳芯输送带智能无损探伤监测系统,该系统通过卷积神经网络、点云数据三维重构和数据调度算法进行数据分析处理,实现了对钢... 展开更多; 关键词钢丝绳芯输送带智能监测输送带表面监测输送带无损探伤故障诊断与预警; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于LM算法建立风电机组神经网络故障预警诊断模型被引量：9: 1; 作者巨林仓史贝贝杨清宇宋德宽; 机构西安交通大学能源与动力工程学院西安交通大学电子与信息工程学院; 出处《热力发电》 CAS 北大核心 2010年第12期44-49,共6页; 基金陕西省自然科学研究计划项目(2007E236); 文摘基于人工神经网络LM算法,建立了风力发电机组故障预警诊断模型。神经网络LM算法是一种BP的改进算法,但同时也存在易陷入局部极小的问题,对此采用施加动量使其跳出局部极小的方法,取得了良好的效果。应用Matcom工具实现VC++与Matlab软件混合编程的方法,解决了算法程序化过程中遇到的复杂矩阵运算问题,提高了算法性能。将改进后的算法用于结构为15-22-4的风电机组故障预警诊断模型训练和检验,结果证明网络收敛性能良好。该算法模型已嵌入风电机组故障预警诊断软件中。; 关键词风力发电 LM算法局部极小故障预警诊断模型 Matcom软件; Keywords wind power generation LM algorithm local minimum fault diagnosis Matcom; 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名机器算法在电气设备故障预警及诊断中的应用被引量：33: 2; 作者李俊卿陈雅婷李斯璇; 机构华北电力大学电气与电子工程学院; 出处《科学技术与工程》北大核心 2020年第9期3370-3377,共8页; 文摘机器算法应用于电气设备故障预警及诊断已愈来愈广泛。因其能够有效预防设备故障进一步恶化对电网造成严重损伤进而产生不可挽回的后果,所以对于电力系统稳定运行的维护有着显著的作用。目前,应用于该领域的机器算法主要有:误差反向传播(error back propagation, BP)神经网络、支持向量机(support vector machine,SVM)、深度学习[包括:递归神经网络(recurrent neural network,RNN)、卷积神经网络(convolution neural network,CNN)、深度信念网络(deep belief network,DBN)]等。首先,对机器算法的发展及基本理念进行了概述;其次,介绍了各种机器算法的基本原理及在其电气设备故障预警及诊断中的应用;最后,对深度学习在故障预警及诊断中的发展趋势进行了展望。; 关键词机器算法电气设备故障预警及诊断深度学习发展趋势; Keywords machine algorithm electrical equipment fault warning and diagnosis deep learning development trend; 分类号 TM506 [电气工程—电器]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于GRA-LSTM-Stacking模型的海上双馈风力发电机早期故障预警与诊断被引量：59: 3; 作者魏书荣张鑫符杨任浩翰任子旭; 机构上海电力大学电气工程学院上海绿色环保能源有限公司; 出处《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第7期2373-2382,共10页; 基金国家自然科学基金项目(51907115) 上海市教委自然科学重大项目(2021-01-07-00-07-E00122) 上海市科技创新行动计划项目(18DZ1202400)。; 文摘为防止海上双馈风力发电机(doubly-fedinduction generator,DFIG)故障迅速恶化而导致的重大经济损失,迫切需要尽早给出故障预警信号。针对现有海上SCADA系统面临的预警时间不足以及故障样本获取困难的问题,该文提出一种基于GRA-LSTM-Stacking模型的海上DFIG早期故障预警与诊断方法。首先,对SCADA系统采集的数据进行灰色关联分析(grey relation analysis,GRA),筛选出与DFIG运行温度高度相关的状态变量;然后,通过长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)预测正常工况下DFIG的运行温度,计算实际值与预测值的残差绝对值,并使用概率分布拟合的方法设置告警阈值,据此对风机早期故障进行预警,并提取故障样本;最后,通过Stacking融合算法框架对提取的DFIG故障样本进行精确故障诊断。以某海上风电场3MW双馈式风机SCADA数据为例进行分析,结果表明:该文所提的GRA-LSTM-Stacking诊断模型既能提前29~72h识别海上DFIG早期故障,并能精确诊断出故障类型,还能有效提高海上DFIG的故障诊断精度,为深远海风电开发提供技术储备。; 关键词海上风电双馈风力发电机 SCADA系统融合算法故障预警与诊断; Keywords offshore wind power DFIG SCADA system fusion algorithm fault warning and diagnosis; 分类号 TM614 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于车联网大数据的多模型集成与交互平台研究: 4; 作者邓辉辉; 机构同济大学汽车学院; 出处《南方农机》 2025年第14期141-145,共5页; 文摘【目的】解决车联网大数据应用中存在的信息孤岛、数据标准不统一、模型单一及实时交互不足等问题。【方法】围绕车联网大数据融合展开研究,构建了包含驾驶行为分析、载荷估算、油耗预测及故障诊断预警四大核心模型的多模型集成体系,并开发了基于RESTful接口和响应式前端设计的在线交互平台。通过TSP平台与车联网数据的高效衔接,实现了海量异构数据的实时采集、预处理与智能分析。【结果】各模型均能满足高精度要求,响应时间短、数据传输稳定,为车辆动态监控、节能减排及维保决策提供了坚实数据支撑。【结论】本研究在数据集成、模型协同及平台交互等方面具有创新意义和较高应用推广价值,为智能网联汽车的动态管理与决策优化提供了可靠技术方案。; 关键词车联网大数据驾驶行为分析故障诊断预警在线交互平台; 分类号 U463.6 [机械工程—车辆工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于自学习SOM和ARMA算法的数控机床滚动轴承健康预警研究被引量：8: 5; 作者夏筱筠林浒; 机构中国科学院大学中国科学院沈阳计算技术研究所; 出处《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2019年第1期215-220,共6页; 基金国家科技重大专项课题项目(2017ZX04011004)资助; 文摘随着我国智能制造技术的发展,预测性设备维护在工业环境中扮演着日益重要的角色.目前大多的健康预警算法针对性较强,自学习能力不足,导致算法的适用性、灵活性存在较大的局限性.为此,本文以滚动轴承为研究对象,基于状态检测的设计策略,完成了滚动轴承健康维护的实施方案;根据以上实施方案,提出并实现了自组织特征映射网络的故障诊断算法及自适应ARMA故障预警算法,提高了滚动轴承故障诊断与预警的智能化水平及对健康预警的处理效率.实验结果表明,所研究的算法对于实现可靠的滚动轴承故障诊断及预警具有良好的应用效果.; 关键词状态维修自组织特征映射网络线性回归预测模型故障诊断及预警自学习能力; Keywords state maintenance self-organizing feature map network linear regression forecasting model fault diagnosis and prognostics self-learning ability; 分类号 TD324 [矿业工程—矿井建设]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名变电设备物联网一体化智能监测装置研究被引量：29: 6; 作者李剑张劲王灿李旭东黄达利薛武; 机构重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室云南电网有限责任公司; 出处《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第12期3881-3887,共7页; 基金国家高技术研究发展计划(863计划)(2011AA05A120) 国家自然科学基金(51321063)~~; 文摘为了解决传统变电设备监测装置相互独立、数据无法共享、计算负荷分配不均及不具备故障初步诊断功能的问题,设计了一种变电设备智能监测传感网络,提出了一种基于云平台的变电设备物联网一体化智能监测装置设计方案,该装置具有分布式计算、故障诊断与预警的功能。结果表明,分布式计算能够提高计算效率,减小设备投资浪费,其计算时间与传统并行计算方法相比减少了15.4%,智能电子设备配置费用与传统配置方案相比减少了14.3%;故障诊断与预警能够有效判断故障,并将可能存在故障的设备监测数据上传给中心站,有效避免了电力事故的发生。; 关键词变电设备物联网智能监测传感网络云平台一体化智能监测装置分布式计算故障诊断与预警; Keywords power transformation equipment intemet of things smart sensor networks cloud platform integrated smartmonitoring device distributed computing fault diagnosis and early warning; 分类号 TM73 [电气工程—电力系统及自动化] TM76 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名矿用带式输送机智能监测系统研究被引量：39: 7; 作者毛清华毛金根马宏伟张旭辉李铮; 机构西安科技大学机械工程学院陕西省矿山机电装备智能监测重点实验室宁夏广天夏电子科技有限公司; 出处《工矿自动化》北大核心 2020年第6期48-52,58,共6页; 基金国家自然科学基金面上项目(51875451) 陕西省创新能力支撑计划资助项目(2018TD-032) 陕西省矿山机电装备智能监测重点实验室开放基金资助项目(SKL-MEEIM201909)。; 文摘针对矿用带式输送机运行过程中存在的托辊、滚筒等关键部件与输送带摩擦发热,钢丝绳芯输送带内部损伤与撕裂,运行功耗大等问题,设计了一种矿用带式输送机智能监测系统。该系统包括基于弱磁检测法的钢丝绳芯输送带损伤监测系统、基于红外热成像温度检测法的带式输送机关键部件故障诊断与预警系统和基于视觉检测法的煤流监测、异物监测、胶带撕裂监测及人员安全监测系统,详细介绍了各系统的实现原理。对钢丝绳芯输送带内部损伤识别及带式输送机关键部件故障诊断预警进行了实验验证,结果表明该系统对钢丝绳芯输送带损伤识别的准确率约为98%,且可准确识别带式输送机关键部件故障并发出预警。; 关键词矿用带式输送机智能监测输送带损伤监测输送带撕裂监测煤流监测人员安全监测故障诊断与预警; Keywords mine-used belt conveyor intelligent monitoring damage monitoring of conveyor belt tear monitoring of conveyor belt coal flow monitoring personnel safety monitoring fault diagnosis and early warning; 分类号 TD634.1 [矿业工程—矿山机电]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名矿用钢丝绳芯输送带智能无损探伤监测系统研究被引量：5: 8; 作者唐建军赵田田田康张江涛杜军王鹏; 机构山西晋煤集团技术研究院有限责任公司晋能控股装备制造集团有限公司员工素质提升中心; 出处《煤炭工程》北大核心 2023年第12期198-202,共5页; 基金晋能控股装备制造集团科技项目(JMJS-JSKF-2020-0022)。; 文摘针对煤矿钢丝绳芯输送带采用人工巡检效率低、准确度差的问题,研发了一种基于X射线和激光三维重构技术的矿用钢丝绳芯输送带智能无损探伤监测系统,该系统通过卷积神经网络、点云数据三维重构和数据调度算法进行数据分析处理,实现了对钢丝绳芯输送带内部及外部的失效特征检测预警、外部磨损区域的框选面积及磨损体积计算和钢丝绳芯断丝、抽头、扭曲、接头长度变化等失效特征故障诊断功能,经过实验验证,系统对输送带表面损伤识别分辨率小于1.5 mm×1.5 mm,磨损区域识别面积精度小于1 mm2,鼓包识别体积精度小于1.5 mm3,对输送带断绳(丝)、鼓包和接头抽动位移3类损毁失效识别正确率约为98%。该系统根据钢丝绳芯输送带数字化检测数据分析,可准确判断输送带的故障点并发出预警,有效保障输送带安全使用。; 关键词钢丝绳芯输送带智能监测输送带表面监测输送带无损探伤故障诊断与预警; Keywords wire rope core conveyor belt intelligent monitoring surface monitoring of conveyor belt non-destructive monitoring of conveyor belt fault diagnosis and early warning; 分类号 TD528 [矿业工程—矿山机电]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于LM算法建立风电机组神经网络故障预警诊断模型	巨林仓史贝贝杨清宇宋德宽	《热力发电》 CAS 北大核心	2010	9	在线阅读下载PDF 职称材料
2	机器算法在电气设备故障预警及诊断中的应用	李俊卿陈雅婷李斯璇	《科学技术与工程》北大核心	2020	33	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于GRA-LSTM-Stacking模型的海上双馈风力发电机早期故障预警与诊断	魏书荣张鑫符杨任浩翰任子旭	《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心	2021	59	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于车联网大数据的多模型集成与交互平台研究	邓辉辉	《南方农机》	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于自学习SOM和ARMA算法的数控机床滚动轴承健康预警研究	夏筱筠林浒	《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心	2019	8	在线阅读下载PDF 职称材料
6	变电设备物联网一体化智能监测装置研究	李剑张劲王灿李旭东黄达利薛武	《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心	2015	29	在线阅读下载PDF 职称材料
7	矿用带式输送机智能监测系统研究	毛清华毛金根马宏伟张旭辉李铮	《工矿自动化》北大核心	2020	39	在线阅读下载PDF 职称材料
8	矿用钢丝绳芯输送带智能无损探伤监测系统研究	唐建军赵田田田康张江涛杜军王鹏	《煤炭工程》北大核心	2023	5	在线阅读下载PDF 职称材料