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基于改进神经网络方法的继电保护设备健康状态预测方法
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作者 杨畅 王洋 +2 位作者 张永伍 田琨 苏红 《中国测试》 北大核心 2025年第3期123-130,共8页
针对传统继电保护设备健康状态评估方法不全面、依赖专家系统且缺乏相关预测方法的问题,在电力系统全时空量测的环境下,基于长短时记忆网络提出继电保护设备健康状态预测方法。首先,提出继电保护设备家族缺陷健康评估模型、老化评估模... 针对传统继电保护设备健康状态评估方法不全面、依赖专家系统且缺乏相关预测方法的问题,在电力系统全时空量测的环境下,基于长短时记忆网络提出继电保护设备健康状态预测方法。首先,提出继电保护设备家族缺陷健康评估模型、老化评估模型、环境影响模型;其次,考虑到继电保护设备的负载是其老化故障的主因,提出负荷时空分布预测模型;第三,在上述模型的基础上,提出长短期记忆网络的继电保护设备健康状态预测模型;最后,以实际电网为例对所提方法进行验证,表明所提方法有效。 展开更多
关键词 继电保护设备 健康状态 预测 长短时记忆网络
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基于5G网络的智能变电站设备状态监测系统研究与应用
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作者 马兴邦 马建忠 陈佳雪 《通信电源技术》 2025年第10期40-42,共3页
随着5G的发展,智能变电站设备状态监测系统面临新的发展机遇。设计基于5G网络的智能变电站设备状态监测系统,建立感知层、传输层、应用层3层架构,具备变压器油温异常预警、开关设备机械特性监测、绝缘状态劣化识别等功能。实验结果表明... 随着5G的发展,智能变电站设备状态监测系统面临新的发展机遇。设计基于5G网络的智能变电站设备状态监测系统,建立感知层、传输层、应用层3层架构,具备变压器油温异常预警、开关设备机械特性监测、绝缘状态劣化识别等功能。实验结果表明,相较于传统光纤网络系统,该系统的数据传输成功率达99.97%,传输时延降至0.76ms,故障预警准确率提升至97.4%,预警提前量达86h,显著提升变电站设备运行可靠性。 展开更多
关键词 5G网络 智能变电站 设备状态监测 边缘计算
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遗传神经网络下超声结节诊断设备异常状态识别研究
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作者 张娟 戴学宇 《电子设计工程》 2025年第11期154-159,共6页
为了有效避免超声结节诊断设备异常状态识别过程陷入局部极小值,研究了遗传神经网络下超声结节诊断设备异常状态识别方法。采集超声结节诊断设备实时运行参数,并对其进行归一化处理和存储后备用。构建由遗传算法与BP神经网络组成的遗传... 为了有效避免超声结节诊断设备异常状态识别过程陷入局部极小值,研究了遗传神经网络下超声结节诊断设备异常状态识别方法。采集超声结节诊断设备实时运行参数,并对其进行归一化处理和存储后备用。构建由遗传算法与BP神经网络组成的遗传神经网络模型,对实时运行参数进行前向传播运算和反向传播运算。对初始权重和偏置进行优化选择,输出超声结节诊断设备异常状态识别结果。实验结果表明,该方法可有效运用不同类型传感器采集超声结节诊断设备实时运行参数,并将其归一到0~1范围内,同时可准确识别超声结节诊断设备电流异常状态和电磁波异常状态,识别准确率达到100%。 展开更多
关键词 遗传神经网络 诊断设备 异常状态识别 前向传播 归一化 染色体
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有向3——状态设备网络可靠度计算的分解算法 被引量:1
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作者 李东魁 迟汉忠 《阴山学刊》 1995年第S1期1-7,共7页
本文利用3—状态设备网络可靠度的分解定理及保可靠度简化,给出了几个有向3—状态设备网络可靠度的新算法。
关键词 分解定理 分解算法 3—状态有向设备网络
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基于LSTM的变电站电气设备运行状态自动化预测方法
5
作者 张懿 吴艳 《科学技术创新》 2025年第2期39-42,共4页
针对变电站电气设备运行状态传统监测方法的不足,本文提出了一种基于长短期记忆(LSTM)网络的变电站电气设备运行状态自动化预测方法,利用LSTM网络处理时间序列数据的优势,实现了对设备运行状态的高精度预测。研究中,首先通过高斯滤波器... 针对变电站电气设备运行状态传统监测方法的不足,本文提出了一种基于长短期记忆(LSTM)网络的变电站电气设备运行状态自动化预测方法,利用LSTM网络处理时间序列数据的优势,实现了对设备运行状态的高精度预测。研究中,首先通过高斯滤波器对采集的声波信号进行去噪处理,随后采用小波包分解技术提取信号特征,构建特征向量,进一步结合卷积神经网络(CNN)和LSTM构建混合模型,优化特征提取和时间序列预测过程。实验结果表明,所提方法在平均误差幅度和预测时间上均优于数字孪生技术(DTSE)和自适应概率神经网络(APNN)方法,验证了该方法在提高电力系统预测准确性和运维效率方面的潜力。 展开更多
关键词 长短期记忆网络 变电站电气设备 信号去噪 小波包分解 状态预测
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基于神经网络的10 kV配电网设备运行故障智能诊断方法
6
作者 史金豪 《信息技术与信息化》 2025年第4期14-17,共4页
在高峰负荷和低谷负荷期间,各地区供电所配电网设备的故障率较高,设备元器件之间具有错综复杂的故障嵌套关系,其运行数据具有非线性、时变性等特点,难以捕捉设备变频过程中的高频状态变化,导致诊断结果存在偏差。为此,文章提出一种基于... 在高峰负荷和低谷负荷期间,各地区供电所配电网设备的故障率较高,设备元器件之间具有错综复杂的故障嵌套关系,其运行数据具有非线性、时变性等特点,难以捕捉设备变频过程中的高频状态变化,导致诊断结果存在偏差。为此,文章提出一种基于神经网络的电厂设备运行状态智能诊断方法。基于电厂设备运行数据的标准化和归一化处理,采用双线性内插法进行电厂设备多源数据的采样,并将其输入至小波神经网络的输入层,结合多通道加权多尺度排列熵检测高频状态变化区间,计算特征评估值,获取实际状态智能诊断结果。实验结果表明:研究方法得到的电厂设备运行电流波动与实际电流波动完全一致,且ROC曲线面积更大,说明该方法能够精准诊断出设备的运行状态。 展开更多
关键词 神经网络 配电网设备 运行状态 智能诊断
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铁路GSM-R无线网络质量状态预警监测装置研究
7
作者 李雷 杨志斌 贾贺芝 《铁路通信信号工程技术》 2025年第3期72-78,共7页
针对CTCS-3线路GSM-R无线网络环境隐患问题缺乏提前预警机制,且需依赖人工大量分析各接口监测数据以发现CTCS-3线路无线运用质量问题的现状,充分利用既有的三接口监测数据资源,通过运用数据挖掘分析技术、数据可视化技术以及自动学习技... 针对CTCS-3线路GSM-R无线网络环境隐患问题缺乏提前预警机制,且需依赖人工大量分析各接口监测数据以发现CTCS-3线路无线运用质量问题的现状,充分利用既有的三接口监测数据资源,通过运用数据挖掘分析技术、数据可视化技术以及自动学习技术等手段,对无线网络中的上下行电平、通信质量、小区切换以及大TA值异常事件进行自动化统计分析与深入挖掘。能够提前发现基站性能、车载终端MT性能劣化趋势,实现CTCS-3线路无线网络质量预警监测功能,将安全风险关口前移,便于提前发现隐患并介入解决,降低了CTCS-3超时发生概率。 展开更多
关键词 铁路数字移动通信系统(GSM-R) CTCS-3无线超时 基站/MT性能 网络质量状态预警
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3-状态复杂设备网络可靠度的一个快速算法 被引量:1
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作者 李东魁 迟汉忠 王世新 《阴山学刊》 1999年第6期33-38,共6页
本文利用3—状态设备网络可靠度分解定理及保可靠度简化,给出一个计算3—状态有向设备网络可靠度的一个新算法。算法易于计算机上实现。它是文章[2][3]算法在3—状态下的拓广。
关键词 可靠度 分解定理 算法 3-状态设备 3-状态设备网络
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基于堆栈降噪自编码网络的机械设备磨损状态识别 被引量:5
9
作者 樊红卫 马宁阁 +3 位作者 张旭辉 高烁琪 曹现刚 马宏伟 《工矿自动化》 北大核心 2020年第11期6-11,共6页
通过磨粒铁谱图像识别可实现机械设备磨损状态识别,但基于机器学习的磨粒铁谱图像识别存在较多人工干预、普适性差。为解决上述问题,提出了一种基于堆栈降噪自编码网络的机械设备磨损状态识别方法。将多个降噪自编码网络进行堆叠,即上... 通过磨粒铁谱图像识别可实现机械设备磨损状态识别,但基于机器学习的磨粒铁谱图像识别存在较多人工干预、普适性差。为解决上述问题,提出了一种基于堆栈降噪自编码网络的机械设备磨损状态识别方法。将多个降噪自编码网络进行堆叠,即上一个降噪自编码网络隐含层的输出作为下一个降噪自编码网络的输入,并在最后一个降噪自编码网络隐含层后添加Softmax分类器,从而构建堆栈降噪自编码网络;利用磨粒铁谱图像对堆栈降噪自编码网络进行无监督预训练,并通过有监督微调优化网络参数,对磨粒铁谱图像进行分类,实现机械设备磨损状态智能识别。实验结果表明:当堆栈降噪自编码网络的激活函数为Relu、优化器为Adam、学习率为0.001时,网络性能最佳,识别准确率达98.43%。 展开更多
关键词 机械设备 磨损状态识别 铁谱图像 堆栈降噪自编码网络
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煤炭企业电气设备的网络化状态监测及故障诊断 被引量:5
10
作者 方超颖 樊新鸿 《煤炭技术》 CAS 北大核心 2012年第8期36-37,共2页
近年来,煤炭企业电气设备的网络化状态监测及故障诊断都是具有挑战性的问题,文章在应用中对电力设备状态检测所需要获取的信息、状态监测的任务和可以采用的方法进行了分析,然后对于主要的一次设备和二次设备及其回路的状态检测进行了... 近年来,煤炭企业电气设备的网络化状态监测及故障诊断都是具有挑战性的问题,文章在应用中对电力设备状态检测所需要获取的信息、状态监测的任务和可以采用的方法进行了分析,然后对于主要的一次设备和二次设备及其回路的状态检测进行了细致的研究,并对物联网技术在状态检修应用中的作用做出了评价。 展开更多
关键词 煤炭企业 电气设备 网络状态监测 故障诊断
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基于神经网络的煤矿机械设备状态监测记录模型 被引量:7
11
作者 刘海波 《煤矿机械》 北大核心 2012年第9期228-230,共3页
煤矿机械设备参数变化规律主要体现在煤矿机械设备技术参数监测记录中,将设备技术参数监测记录视为关于时间变量的函数,并用神经网络模型加以表示。首先介绍了人工神经元模型、神经网络学习方法以及动态仿真等相关理论知识,在此基础上... 煤矿机械设备参数变化规律主要体现在煤矿机械设备技术参数监测记录中,将设备技术参数监测记录视为关于时间变量的函数,并用神经网络模型加以表示。首先介绍了人工神经元模型、神经网络学习方法以及动态仿真等相关理论知识,在此基础上对基于神经网络的煤矿机械设备状态监测记录模型具体应用进行阐述。 展开更多
关键词 神经网络 煤矿机械设备状态 监测记录
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KJ707煤矿电气设备状态监测网络及故障诊断 被引量:4
12
作者 肖军 《煤矿机械》 2017年第3期146-149,共4页
为了减少煤矿设备故障现象,需要以网络为平台,综合计算机技术、传感器技术、信号处理技术等,构建煤矿设备状态监控网络及故障诊断系统,实时获取设备运行动态信息,确保设备运行的稳定性及安全性。
关键词 KJ707煤矿电气设备 状态监控网络 故障诊断 设计与实现
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网络环境下基于RDCM的设备状态维修体制的研究
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作者 王双利 王太勇 +1 位作者 刘松堂 韩吉韬 《噪声与振动控制》 CSCD 2002年第6期47-48,共2页
本文对网络环境下基于远程诊断与状态监测(RDCM)的设备维修体制进行了研究,提出了实施方法和过程,阐述了状态维修体制在企业中实施的具体流程以及设备综合管理系统(PIMS)中状态维修体制的实现方法和手段。
关键词 网络环境 RDCM 状态维修体制 远程诊断 状态监测 设备 综合管理系统
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基于无线传感网络的矿山机电设备安全状态监控系统 被引量:4
14
作者 韩天峰 《世界有色金属》 2019年第14期239-240,共2页
在矿山生产和管理过程中,一个极其重要的方面就是确保其安全性,而为可以有效实现这一目的,必须对其机电设备进行安全监控,所以就需要对矿山机电设备安全状态监控系统合理应用。基于此,提出基于无线传感网络的矿山机电设备安全状态监控... 在矿山生产和管理过程中,一个极其重要的方面就是确保其安全性,而为可以有效实现这一目的,必须对其机电设备进行安全监控,所以就需要对矿山机电设备安全状态监控系统合理应用。基于此,提出基于无线传感网络的矿山机电设备安全状态监控系统。其硬件配置包括传感器模块(瓦斯传感器和湿度传感器)、基站接收机节点、信息收集数据库服务器、监控台;其软件配置包括通信接口协议、无线网络通讯软件。从实验结果中可知,本文设计的基于无线传感网络的矿山机电设备安全状态监控系统与传统矿山机电设备安全状态监控系统相比,对于矿山设备安全监控数据的传输速始终居高不下,一直在80%以上。实验证明本文提出的系统设计具有极高的有效性。 展开更多
关键词 无线传感网络 矿山 机电设备 安全状态
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测绘网络机房设备在线状态监测系统的设计与实现
15
作者 姚喜 宁玉辉 《信息技术与信息化》 2014年第7期55-58,共4页
随着测绘信息化的不断发展,测绘行业网络设备应用不断丰富。网络机房内的设备数量不断增多。在实际应用中,经常出现网络设备掉线情况。如何及时有效的判定掉线设备,提高网络机房的运行稳定性,是一项急待解决的课题。为了解决上述问题,... 随着测绘信息化的不断发展,测绘行业网络设备应用不断丰富。网络机房内的设备数量不断增多。在实际应用中,经常出现网络设备掉线情况。如何及时有效的判定掉线设备,提高网络机房的运行稳定性,是一项急待解决的课题。为了解决上述问题,本文提出了一种测绘网络机房设备在线状态监测系统的设计方法。给出了系统功能总体设计、用户账户信息管理、版权管理、设备在线状态监测功能的实现方法。并对设计思想进行了详细描述。实际应用效果证明了本文所述方法具有正确性及可行性。 展开更多
关键词 网络机房 设备掉线 在线状态 监测系统
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基于BP网络的设备状态分类器的设计 被引量:6
16
作者 丁晓伟 金世俊 《现代电子技术》 2003年第17期27-28,34,共3页
介绍了在 Matlab6 .5的神经网络工具箱中 ,开发基于 BP网络的设备状态分类器的方法和要点 ,给出了仿真结果 ,并以实例验证了该分类器在设备故障诊断中的有效性。
关键词 BP网络 设备状态分类器 MATLAB6.5 神经网络工具箱 设备故障诊断
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基于神经网络的设备状态维修管理 被引量:1
17
作者 杨志鹏 李颖 +1 位作者 王黎阳 杨万有 《油气田地面工程》 北大核心 2004年第2期6-6,共1页
关键词 设备状态维修 神经网络故障诊断技术 故障征兆 故障原因 设备管理系统工程
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基于数据挖掘与预警的电气设备运输状态识别技术研究 被引量:1
18
作者 袁天霖 田斌 +2 位作者 朱刚 刘佳杰 周龙伟 《电子设计工程》 2024年第7期144-148,共5页
针对大多数电气设备在运输过程中存在状态获取方式单一且监测效果不佳等问题,提出了一种基于数据挖掘与预警的电气设备运输状态识别技术。该技术方案结合了输电杆塔、高层建筑等点位上部署的摄像机,全方位获取电气设备的运输图像。采用... 针对大多数电气设备在运输过程中存在状态获取方式单一且监测效果不佳等问题,提出了一种基于数据挖掘与预警的电气设备运输状态识别技术。该技术方案结合了输电杆塔、高层建筑等点位上部署的摄像机,全方位获取电气设备的运输图像。采用支持向量机划分电气设备类型,并在此基础上根据各个设备的运输需求,利用改进ResNet-18网络进行状态识别,从而快速得到运输状态且发出必要的预警。基于前端系统获取的图像集对所提技术进行的实验分析结果表明,其对电气设备类型及运输状态的识别准确率接近97%。 展开更多
关键词 电气设备 运输状态 数据挖掘 支持向量机 改进ResNet-18网络
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基于机器学习的机电设备运行状态预测 被引量:1
19
作者 廖志伟 《煤炭技术》 CAS 2024年第5期288-291,共4页
针对煤矿机电设备运行状态预测准确度低的问题,在分析机电设备运行状态特征、时间序列预测原理的基础上,将机器学习中深度学习卷积神经网络算法引入煤矿机电设备运行状态预测中,并将预测结果与BP神经网络、ARIMA算法预测结果对比分析。... 针对煤矿机电设备运行状态预测准确度低的问题,在分析机电设备运行状态特征、时间序列预测原理的基础上,将机器学习中深度学习卷积神经网络算法引入煤矿机电设备运行状态预测中,并将预测结果与BP神经网络、ARIMA算法预测结果对比分析。结果表明,在12 min内,深度学习卷积神经网络、BP神经网络、ARIMA的预测数据的绝对误差平均值分别为0.022、0.062、0.057 MPa。深度学习卷积神经网络在数据预测方面的优越性,主要源于特征提取能力即模式识别能力。研究结果初步展示了深度学习卷积神经网络在煤矿机电设备运行状态预测的巨大潜力。 展开更多
关键词 机器学习 机电设备 运行状态 预测 深度学习 卷积神经网络
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基于RFID/3G/WiFi技术的港航管理艇网络智能接入设备研究 被引量:1
20
作者 王海涛 姜东明 +1 位作者 董丽华 宋金龙 《中国水运》 2011年第9期30-31,共2页
从内河航运管理的现状出发,着眼于港航管理艇现场移动办公、港航管理艇状态实时监控、艇载设备数据实时传输等实际需求,研究基于RFID、3G、WiFi等技术的内河港航管理艇船载网络智能接入设备。试验表明,该设备实现了内河港航管理艇的网... 从内河航运管理的现状出发,着眼于港航管理艇现场移动办公、港航管理艇状态实时监控、艇载设备数据实时传输等实际需求,研究基于RFID、3G、WiFi等技术的内河港航管理艇船载网络智能接入设备。试验表明,该设备实现了内河港航管理艇的网络智能接入以及对船舶身份自动识别的功能,提高了港航管理艇的"信息化"办公水平。 展开更多
关键词 内河航运 管理艇 RFID 3G WIFI 网络智能接入设备
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