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基于深度学习的油浸式变压器故障诊断依据及特征确定
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作者 薛李俐 《中国高新科技》 2024年第22期104-106,共3页
文章介绍了一种基于深度森林模型的油浸式变压器故障诊断方法。该方法通过分析变压器油中溶解气体的数据,利用深度森林模型的多级处理能力,从高维数据中精确提取故障特征,以识别和预测潜在故障。对比分析表明,该模型相较于传统的三比值... 文章介绍了一种基于深度森林模型的油浸式变压器故障诊断方法。该方法通过分析变压器油中溶解气体的数据,利用深度森林模型的多级处理能力,从高维数据中精确提取故障特征,以识别和预测潜在故障。对比分析表明,该模型相较于传统的三比值法和BP神经网络法,在故障诊断的准确性和可靠性上均有显著提升。研究结果不仅验证了深度森林模型在处理复杂变压器数据上的有效性,也为变压器的维护管理提供了技术支持,增强了电力系统的稳定性和安全性。 展开更多
关键词 油浸式变压器 故障诊断 深度森林模型 电力系统安全
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肺痈的诊断依据、证侯分类、疗效评定——中华人民共和国中医药行业标准《中医内科病证诊断疗效标准》(ZY/T001.1-94) 被引量:9
2
《实用中医内科杂志》 2020年第10期110-110,共1页
肺痈是由风热邪毒蕴滞于肺,热壅血瘀,血腐化脓而成。以发热,胸痛,咳吐腥臭脓血痰为主要症状的肺化脓症。1诊断依据1.1发病多急,常突然寒战高热,咳嗽胸痛,呼吸气粗。1.2咯吐大量黄绿色脓痰或脓血痰,吐入水中"沉者是痈脓,浮者是痰&qu... 肺痈是由风热邪毒蕴滞于肺,热壅血瘀,血腐化脓而成。以发热,胸痛,咳吐腥臭脓血痰为主要症状的肺化脓症。1诊断依据1.1发病多急,常突然寒战高热,咳嗽胸痛,呼吸气粗。1.2咯吐大量黄绿色脓痰或脓血痰,吐入水中"沉者是痈脓,浮者是痰",气味腥臭。 展开更多
关键词 中医药行业 肺痈 寒战高热 诊断依据
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水肿的诊断依据、证候分类、疗效评定——中华人民共和国中医药行业标准《中医内科病证诊断疗效标准》(ZY/T001.1-94) 被引量:9
3
《实用中医内科杂志》 2022年第10期142-142,共1页
水肿是由肺脾肾三脏对水液宣化输布功能失调,致体内水湿滞留,泛溢肌肤,引起头面、四肢、腹部、甚至全身浮肿的病症。1诊断依据1.1水肿先从眼睑或下肢开始,继及四肢、全身。1.2轻者仅眼睑或足胫浮肿,重者全身皆肿,甚则腹大胀满,气喘不能... 水肿是由肺脾肾三脏对水液宣化输布功能失调,致体内水湿滞留,泛溢肌肤,引起头面、四肢、腹部、甚至全身浮肿的病症。1诊断依据1.1水肿先从眼睑或下肢开始,继及四肢、全身。1.2轻者仅眼睑或足胫浮肿,重者全身皆肿,甚则腹大胀满,气喘不能平卧。1.3严重者可见尿闭,恶心呕吐,口有秽味,齿衄鼻衄,甚则头痛,抽搐,神昏谵语等危象。1.4可有乳蛾、心悸、疮毒、紫癜以及久病体虚史。 展开更多
关键词 尿闭 中医药行业 全身浮肿 功能失调 神昏谵语 诊断依据 证候分类
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肺痨的诊断依据、证候分类、疗效评定 被引量:1
4
《实用中医内科杂志》 2021年第6期125-125,共1页
肺痨系由感染“瘵虫”所致的肺部慢性消耗性传染性疾患。可见咳嗽、咯血、潮热、盗汗、消瘦等主症。相当于肺结核。
关键词 慢性消耗性 肺痨 证候分类 咯血 诊断依据 肺结核 潮热 疗效评定
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水产动物疾病的诊断依据与方法
5
作者 朱清旭 《科学养鱼》 北大核心 2009年第2期82-82,共1页
一、诊断依据 1.依据疾病发生的季节 因为各种病原体的繁殖和生长均需要适宜的温度,而饲养水温的变化与季节有关,所以,水产动物疾病的发生大多具有明显的季节性。适宜于低温条件下繁殖与生长的病原体引起的疾病大多发生在冬季,... 一、诊断依据 1.依据疾病发生的季节 因为各种病原体的繁殖和生长均需要适宜的温度,而饲养水温的变化与季节有关,所以,水产动物疾病的发生大多具有明显的季节性。适宜于低温条件下繁殖与生长的病原体引起的疾病大多发生在冬季,而适宜于较高水温的病原体引起的疾病大多发生在夏季。 展开更多
关键词 水产动物疾病 诊断依据 病原体 季节性 疾病发生 低温条件 生长 繁殖
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先天性心脏病护理诊断依据的分析 被引量:3
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作者 唐玉芳 《护理学杂志(综合版)》 1996年第5期302-303,共2页
先天性心脏病护理诊断依据的分析同济医科大学附属同济医院唐玉芳1994年11月至1995年6月对26例先天性心脏病病人实施了整体护理,并对先天性心脏病的护理诊断问题进行了探索及分析。1临床资料本组26例,男18例,女8... 先天性心脏病护理诊断依据的分析同济医科大学附属同济医院唐玉芳1994年11月至1995年6月对26例先天性心脏病病人实施了整体护理,并对先天性心脏病的护理诊断问题进行了探索及分析。1临床资料本组26例,男18例,女8例,年龄5~47岁。其中室间隔缺损... 展开更多
关键词 先天性心脏病 护理诊断
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猪顽固性腹泻的诊断依据与治疗措施 被引量:1
7
作者 马志强 王煊 王忠仁 《养殖技术顾问》 2012年第1期183-183,共1页
1危害 腹泻本身其实是机体的保护性反应,初期轻度的腹泻对机体有一定的好处,能够及时排出消化道内的有害物质,如毒素、病原微生物等。但是,严重而持续的腹泻,不仅能引起消化机能障碍,使机体发生全身性营养不良,还会导致脱水、酸中毒、... 1危害 腹泻本身其实是机体的保护性反应,初期轻度的腹泻对机体有一定的好处,能够及时排出消化道内的有害物质,如毒素、病原微生物等。但是,严重而持续的腹泻,不仅能引起消化机能障碍,使机体发生全身性营养不良,还会导致脱水、酸中毒、内分泌失调、血糖降低,引起严重危害。因此,止泻要适时, 展开更多
关键词 顽固性腹泻 治疗 诊断 病原微生物 内分泌失调 有害物质 机能障碍 营养不良
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猪病的诊断依据以及获取依据的方法
8
作者 崔玉梅 《养殖技术顾问》 2012年第10期126-126,共1页
1诊断依据 病猪常常表现兴奋或抑郁,兴奋状态的病猪表现惊恐不安,前冲后退或做圆周运动,有时表现痉挛与癫痫样运动,甚至攻击其他动物。抑郁状态的病猪表现头低耳聋,眼睛无神或半闭,对周围事物反应迟缓、漠不关心,呆立少动,严重的表现... 1诊断依据 病猪常常表现兴奋或抑郁,兴奋状态的病猪表现惊恐不安,前冲后退或做圆周运动,有时表现痉挛与癫痫样运动,甚至攻击其他动物。抑郁状态的病猪表现头低耳聋,眼睛无神或半闭,对周围事物反应迟缓、漠不关心,呆立少动,严重的表现嗜睡或昏睡。 病猪躺卧不能起立,四肢缩于腹下伏卧或聚堆伏卧,呈犬坐姿势。头颈歪斜或向一侧做圆周运动。 展开更多
关键词 诊断 猪病 兴奋状态 圆周运动 病猪 抑郁 眼睛 昏睡
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嗅觉异常或可作为阿尔茨海默病早期诊断依据之一
9
《广州医学院学报》 2010年第6期57-57,共1页
日本鸟取大学日前发表公报说,该大学研究人员发现,大部分早期阿尔茨海默病患者都表现出嗅觉异常,嗅觉异常或可作为诊断早期阿尔茨海默病的一个依据。
关键词 阿尔茨海默病患者 早期诊断 嗅觉异常 研究人员
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可作为动物疾病诊断依据的动物肝、脾脏的病理变化
10
作者 巴音其其克 那仁巴特 《养殖技术顾问》 2013年第9期124-124,共1页
1肝脏的检查 先检查肝脏的形态、大小、重量、色彩,被膜的性状,有无出血点、寄生虫结节和坏死灶等,检查肝实质硬度和色泽,肝脏结缔组织增生时,则质变坚硬,刀切困难,切面显现结缔组织纹理,表面高低不平,或呈颗粒状。检查动、... 1肝脏的检查 先检查肝脏的形态、大小、重量、色彩,被膜的性状,有无出血点、寄生虫结节和坏死灶等,检查肝实质硬度和色泽,肝脏结缔组织增生时,则质变坚硬,刀切困难,切面显现结缔组织纹理,表面高低不平,或呈颗粒状。检查动、静脉、胆管和肝门淋巴结的性状,然后贯穿左叶和右叶作切面,必要时作补充切面。检查切面的血量、色泽,切面是否隆起,肝小叶结构是否清晰,有无脓肿、肝沙粒症及坏死灶等变化。 展开更多
关键词 肝脏 疾病诊断 病理变化 动物 脾脏 结缔组织 检查 出血点
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“疑虑”的思维扩延与认定——对急性腹痛的特异诊断依据的再思考
11
作者 白丽娟 《中国社区医师》 2004年第20期44-44,共1页
关键词 病人 急性腹痛 急诊室 特异性诊断 上腹部疼痛 饭后 杂病 再思考 毕业 大学生
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基于LabVIEW的拖拉机电气故障诊断系统设计 被引量:1
12
作者 张扬 《农机化研究》 北大核心 2025年第2期239-243,248,共6页
设计了一种基于LabVIEW的拖拉机电气故障诊断系统,其采用模块化设计,可以自动检测和诊断拖拉机的电气故障,并提供可视化的诊断结果。系统由数据采集模块、信号处理模块、故障诊断模块和用户界面模块组成。数据采集模块负责采集拖拉机各... 设计了一种基于LabVIEW的拖拉机电气故障诊断系统,其采用模块化设计,可以自动检测和诊断拖拉机的电气故障,并提供可视化的诊断结果。系统由数据采集模块、信号处理模块、故障诊断模块和用户界面模块组成。数据采集模块负责采集拖拉机各个部件的电气参数数据,信号处理模块对采集到的数据进行处理和分析,故障诊断模块通过分析处理后的数据来判断拖拉机是否存在故障,并给出相应的诊断结果,用户界面模块提供友好的交互界面。试验结果表明:系统可以准确地诊断拖拉机的电气故障,具有良好的应用前景和推广价值。 展开更多
关键词 拖拉机 电气故障诊断 LABVIEW 数据采集 模块化设计
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基于离心泵数字孪生流场云图的叶轮故障诊断方法与应用
13
作者 李亚洁 刘强 李炜 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第1期193-201,共9页
随着工业技术的发展,离心泵的健康诊断与维护需求日益迫切,结合数字孪生和机器视觉技术,提出一种基于数字孪生流场云图的离心泵叶轮机械故障智能诊断方法。借助离心泵数字孪生模型来模拟叶轮叶片随机断裂故障的演化发展,生成具有不同故... 随着工业技术的发展,离心泵的健康诊断与维护需求日益迫切,结合数字孪生和机器视觉技术,提出一种基于数字孪生流场云图的离心泵叶轮机械故障智能诊断方法。借助离心泵数字孪生模型来模拟叶轮叶片随机断裂故障的演化发展,生成具有不同故障特征的叶轮流场压力及速度云图;基于对Yolov5算法的学习训练,获得了压力和速度云图两类机器视觉模型,并结合统计分析实现了叶轮故障的初步诊断;进而考虑两类检测模型的优势互补特性,基于堆叠集成的思想将二者融合,以提升叶轮故障诊断的准确性。经实验验证,针对叶轮叶片的随机断裂故障,所提方法可达到0.99以上的诊断准确度,开发的离心泵叶轮机械故障智能诊断系统使所提方法得以落地应用。 展开更多
关键词 离心泵 数字孪生 叶轮机械 机器视觉 智能诊断
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基于半监督学习的抽油机井故障诊断方法研究
14
作者 何岩峰 王相 +2 位作者 褚宪翔 邵志伟 李明 《钻采工艺》 北大核心 2025年第1期228-237,共10页
近年来,基于深度学习的油井故障诊断方法取得了显著进展,但这类方法的性能高度依赖标注样本集的数量和质量,且深度学习模型经过训练后可诊断的故障类型被固定,增加新类型需要重新收集样本并进行再训练,灵活性不足。为解决上述问题,文章... 近年来,基于深度学习的油井故障诊断方法取得了显著进展,但这类方法的性能高度依赖标注样本集的数量和质量,且深度学习模型经过训练后可诊断的故障类型被固定,增加新类型需要重新收集样本并进行再训练,灵活性不足。为解决上述问题,文章提出了一种基于半监督学习的抽油机井故障诊断方法。该方法利用VGG19与小批量K均值相结合对大量示功图进行自动聚类分析,通过对聚类结果实施批量标注,能够有效提升样本分类的科学性及标注效率。在此基础上,构建基于欧氏距离的K近邻算法实现故障诊断,避免了深度学习方法中繁琐的模型训练及参数调优过程,同时支持样本集动态更新。基于矿场实际数据的实验结果显示,所提出的半监督学习诊断方法可达到与深度学习方法相当的准确率(均超过90%),但在前期准备阶段所需的时间成本减少了90%以上。更重要的是,当面对新出现的故障类型时,本方法能够快速响应并适应,极大地增强了抽油机井故障诊断系统的灵活性。 展开更多
关键词 抽油机井 故障诊断 示功图 机器学习 半监督学习
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优化数据生成算法的往复压缩机故障诊断研究
15
作者 王鹏 李颖 +1 位作者 王金东 巴鹏 《噪声与振动控制》 北大核心 2025年第1期133-138,共6页
为解决实际生产中存在的往复压缩机故障信息样本缺失、样本不平衡等引起的长尾分布所造成故障诊断不准确的问题,提出一种基于经优化的对抗生成网络(Generative Adversarial Network,GAN)的方法,该方法在既保证样本质量又增强样本数量的... 为解决实际生产中存在的往复压缩机故障信息样本缺失、样本不平衡等引起的长尾分布所造成故障诊断不准确的问题,提出一种基于经优化的对抗生成网络(Generative Adversarial Network,GAN)的方法,该方法在既保证样本质量又增强样本数量的情况下,应用改进的卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)进行故障诊断分类。首先对往复压缩机一维故障数据进行整理并通过小波变换生成故障时频图;然后构建适应于样本的LS-SAGAN框架模型并利用原始故障时频图训练模型,生成满足实验数量的时频图;最后通过经天鹰算法优化CNN进行快速准确的故障诊断。将实验方法与其他方法进行效果对比验证,结果表明,所提方法在故障诊断中的平均准确率达到99.6%,相较其他分类方法分类效果明显提高。 展开更多
关键词 故障诊断 往复压缩机 LS-SAGAN 卷积神经网络
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小样本下基于原型域增强的Meta-DAE故障诊断
16
作者 马萍 梁城 +2 位作者 王聪 李新凯 张宏立 《华南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期62-73,共12页
滚动轴承作为一种精密的机械元件,已广泛运用于现代工业机械设备中。在轴承运行时,采用合理的方法诊断轴承的故障具有重大的意义。但在实际复杂多变环境下,采集振动信号不仅面临样本量少的问题,还受到噪声干扰、工况变换等因素的影响,... 滚动轴承作为一种精密的机械元件,已广泛运用于现代工业机械设备中。在轴承运行时,采用合理的方法诊断轴承的故障具有重大的意义。但在实际复杂多变环境下,采集振动信号不仅面临样本量少的问题,还受到噪声干扰、工况变换等因素的影响,导致故障诊断的准确率低。因此,针对噪声干扰和变工况下的小样本滚动轴承故障诊断问题,该文提出了一种基于原型域增强的元学习去噪模型(Meta-DAE)。首先,构造基于时频图的小样本故障样本集,引入深度卷积生成对抗网络并对数据进行预处理,生成相似分布的伪样本集;然后,将故障样本集输入Meta-DAE模型进行自适应特征提取,Meta-DAE模型采用原型域增强策略,使同类别原型点在嵌入空间中凝聚更紧密;同时,构建了具有降噪性能的编码器,设计了基于原型域增强和去噪的目标函数,通过在小样本下进行模型微调,以提高小样本下模型的噪声鲁棒性和分类准确率。噪声及变工况下小样本故障诊断实验结果表明,相比于其他模型,所提模型在-8dB强噪声干扰下,仅用10个样本微调模型,分类准确率提高了35.78~57.25个百分点,具有较强的噪声鲁棒性。 展开更多
关键词 小样本 故障诊断 元学习 原型域增强 去噪自编码器
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中小学师德建设专业化诊断及实践改进研究
17
作者 蔡辰梅 詹谨蔚 刘华杰 《当代教育科学》 北大核心 2025年第1期45-54,共10页
师德建设的既有研究主要关注宏观层面的政策规约和微观层面的个体修养,对于作为中观领域核心实践单元的学校组织则缺乏深入探究。基于学校组织这一关键主体,本研究以专业化水平为观测点,对中小学师德建设进行诊断研究。研究发现,学校师... 师德建设的既有研究主要关注宏观层面的政策规约和微观层面的个体修养,对于作为中观领域核心实践单元的学校组织则缺乏深入探究。基于学校组织这一关键主体,本研究以专业化水平为观测点,对中小学师德建设进行诊断研究。研究发现,学校师德建设呈现箩筐泛化型、任务替代型、间接渗透型以及专业驱动型等差异化类型,在专业化谱系上体现了师德建设从盲目被动走向自觉和专业。在价值层面上,师德建设体现为“对教师”和“为教师”两种不同取向,前者将教师客体化,以“做工作”的思路实施自上而下的纪律监管性师德建设;后者则将教师视为师德建设主体,以“做教育”的情怀实施自下而上的关怀支持型师德建设。中小学师德建设的实践改进,需要确立支持型师德建设取向,增强校本化特色并在持续走向专业化的同时,探索生态型师德建设模式。 展开更多
关键词 中小学 师德建设 学校诊断
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一种面向旋转机械多传感器故障诊断的模态融合深度聚类方法
18
作者 伍章俊 许仁礼 +1 位作者 方刚 邵海东 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第1期244-259,共16页
针对单传感器和单模态信号特征信息不足的问题,该文提出一种基于多模态融合的端到端深度聚类旋转机械多传感器故障诊断方法(EDCM-MFF)。首先,利用门控递归单元自编码模块提取多传感器故障信号的深度时序特征。然后,应用短时傅里叶变换(S... 针对单传感器和单模态信号特征信息不足的问题,该文提出一种基于多模态融合的端到端深度聚类旋转机械多传感器故障诊断方法(EDCM-MFF)。首先,利用门控递归单元自编码模块提取多传感器故障信号的深度时序特征。然后,应用短时傅里叶变换(STFT)将故障信号转换为时频图像,并通过卷积自编码器提取这些图像的深度空间特征。接着,设计了一种模态融合注意力机制,通过计算不同模态深度特征之间的亲和矩阵,实现模态特征的融合。最后,采用Kullback-Leibler(KL)散度聚类,以端到端方式实现故障类型的识别。实验结果显示,该方法在东南大学齿轮箱和轴承数据集上的识别准确率分别为99.16%和98.63%。与现有的无监督学习方法相比,所提方法能够更有效地实现多传感器和多模态的旋转机械故障诊断。 展开更多
关键词 旋转机械 故障诊断 多模态融合 深度聚类
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电动汽车交流慢充不充电故障诊断研究 被引量:1
19
作者 黄建湘 谌雪媛 蒋庆来 《汽车实用技术》 2025年第3期31-37,共7页
作为电动汽车检修工作中的常见故障,电动汽车交流慢充不充电故障能否被有效诊断及快速修复,对于提升用户体验及保障电动汽车充电安全至关重要。文章围绕充电控制导向电路这一关键环节,深入分析了电动汽车慢充系统的工作原理,紧密结合实... 作为电动汽车检修工作中的常见故障,电动汽车交流慢充不充电故障能否被有效诊断及快速修复,对于提升用户体验及保障电动汽车充电安全至关重要。文章围绕充电控制导向电路这一关键环节,深入分析了电动汽车慢充系统的工作原理,紧密结合实际检修经验,总结了电动汽车交流慢充不充电故障的常见原因,设计了一套故障诊断流程和检修步骤,涵盖了从故障定位到故障排除的全过程,为技术人员快速、准确地解决电动汽车交流慢充系统故障提供参考与借鉴。 展开更多
关键词 电动汽车 交流慢充 充电故障 故障诊断
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基于BNN-RA模型的风电机组轴承故障诊断研究
20
作者 余萍 宋紫琼 +1 位作者 曹洁 陈息良 《太阳能学报》 北大核心 2025年第3期643-651,共9页
针对风电机组轴承故障诊断中特征提取困难,模型迭代速度慢,精度低的问题,该文提出一种基于改进二值化神经网络(BNN)的风电机组轴承故障诊断方法。首先采用格拉姆角场(GAF)将轴承振动信号转换为二维图像,以提高特征提取精度,然后结合深... 针对风电机组轴承故障诊断中特征提取困难,模型迭代速度慢,精度低的问题,该文提出一种基于改进二值化神经网络(BNN)的风电机组轴承故障诊断方法。首先采用格拉姆角场(GAF)将轴承振动信号转换为二维图像,以提高特征提取精度,然后结合深度残差网络和注意力机制构建BNN-RA(BNN+Residual Network+Spatial attention network structure)故障诊断模型,实现轴承的高效故障诊断,最终通过美国凯斯西储大学(CWRU)与江南大学(JNU)公开的轴承数据集进行方法有效性验证。结果表明,该方法可有效提高网络迭代速度和诊断精度,模型在CWRU轴承数据集单一工况下迭代11次可达到收敛,故障诊断准确率达到99.20%,在两数据集的不同工况下平均准确率可达98.46%与97.6%。 展开更多
关键词 风电机组 故障诊断 轴承 二值化神经网络 格拉姆角场
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