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我国破碎设备智能化技术研究进展
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作者 蒋祥龙 丁珠玉 赵环帅 《中国煤炭》 北大核心 2025年第5期120-128,共9页
智能化是未来各行业的重要发展趋势,也是破碎设备未来发展的必由之路及产业升级的核心内容,受到了国内外广泛的关注。为了掌握当前破碎设备在智能化过程中关键技术的研究进展,结合智能化的相关概念及政策,介绍了破碎机智能化的研究背景... 智能化是未来各行业的重要发展趋势,也是破碎设备未来发展的必由之路及产业升级的核心内容,受到了国内外广泛的关注。为了掌握当前破碎设备在智能化过程中关键技术的研究进展,结合智能化的相关概念及政策,介绍了破碎机智能化的研究背景,总结了国内外近年来破碎机智能化过程中在虚拟技术、故障诊断、自动控制、在线监控等关键技术方面取得的最新研究成果,结合破碎设备行业面临的新形势,针对破碎机智能化在发展过程中存在智能化程度较低、配套技术制约、标准体系构建不足、人才培养有待加强等一些突出问题,提出了相应的对策与建议。 展开更多
关键词 破碎设备 智能化 虚拟技术 故障诊断 自动控制 在线监控
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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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基于资源特征的虚拟网服务故障诊断算法
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作者 张顺利 邵苏杰 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第5期102-107,154,共7页
虚拟化环境下,网络的多层复杂性和信息不准确性导致虚拟网服务故障诊断算法的准确率较低。为解决此问题,基于服务、虚拟网资源、底层网络资源的特征和关联关系,提出一种基于资源特征的虚拟网服务故障诊断算法。根据服务承载和资源映射关... 虚拟化环境下,网络的多层复杂性和信息不准确性导致虚拟网服务故障诊断算法的准确率较低。为解决此问题,基于服务、虚拟网资源、底层网络资源的特征和关联关系,提出一种基于资源特征的虚拟网服务故障诊断算法。根据服务承载和资源映射关系,构建疑似虚拟故障集合。根据症状数量、虚拟节点数量、负症状与底层节点的概率模型,分析故障节点的可信度并动态构建故障传播模型。通过分析疑似故障集合对负症状的解释能力,对虚拟网服务故障进行定位。从简单网络环境和复杂网络环境两个方面,验证该算法较好地提升故障诊断的准确率,降低故障诊断的误报率和诊断时长。 展开更多
关键词 网络虚拟化 故障诊断 虚拟网络 底层网络 虚拟网映射
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某款纯电动车EPS系统故障诊断流程的设计
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作者 彭寿松 陆颉 +2 位作者 谭文露 赖冰强 吕园盛 《农业装备与车辆工程》 2025年第6期74-81,共8页
以2019年款比亚迪E5的电动助力转向系统(EPS)为研究对象,对其故障和诊断展开研究。首先介绍EPS工作原理、组成部件的功能,其次分析影响EPS工作异常的电机故障、ECU故障、蓄电池故障等因素,罗列各部件故障可能原因,探究其故障检测方法,... 以2019年款比亚迪E5的电动助力转向系统(EPS)为研究对象,对其故障和诊断展开研究。首先介绍EPS工作原理、组成部件的功能,其次分析影响EPS工作异常的电机故障、ECU故障、蓄电池故障等因素,罗列各部件故障可能原因,探究其故障检测方法,建立故障树和故障诊断流程图,对EPS系统进行故障分析,进而形成纯电动汽车EPS故障诊断流程的设计,为新能源汽车EPS故障诊断提供参考。 展开更多
关键词 电动助力转向系统 比亚迪E5 故障树 诊断流程图 故障诊断
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基于数字孪生和IETM的装备常规故障诊断 被引量:1
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作者 吴家菊 孔令刚 +3 位作者 康时嘉 左洪福 杨永辉 周小伟 《现代电子技术》 北大核心 2024年第24期38-46,共9页
装备在实际运行过程中出现的大部分常规故障都是由于人为操作、保养以及环境等因素引起的。常规故障在装备的研制、试验、鉴定以及维保过程中都进行了验证,并有明确的定义,具有明确的故障树分析结论,因而数字孪生可为装备常规故障提供... 装备在实际运行过程中出现的大部分常规故障都是由于人为操作、保养以及环境等因素引起的。常规故障在装备的研制、试验、鉴定以及维保过程中都进行了验证,并有明确的定义,具有明确的故障树分析结论,因而数字孪生可为装备常规故障提供快速、交互性的诊断可能。为提高常规故障诊断的效率和诊断过程的交互式体验感,提出一种基于数字孪生的装备常规故障诊断模型。在此基础上,鉴于交互式电子技术手册(IETM)良好的交互性及用户体验感,设计一种基于孪生数据和IETM的装备常规故障诊断方案。该方案将装备故障树转换为IETM的故障数据模块,存储到IETM数据库中形成故障库。采用故障树分析方法并将装备实时孪生数据作为输入,利用IETM的交互性,通过过程数据模块结合故障数据模块进行步进式故障诊断及隔离引导操作,同时提供维修操作指导。当装备实时孪生数据与故障库定义的故障信息不完全一致时,采用案例分析法计算装备实时孪生数据提供的故障征兆信息与故障库中明确定义的故障征兆信息的相似度,并设定相似度的阈值进行判定;再利用IETM推送对应故障数据模块进行相应的故障诊断隔离引导。 展开更多
关键词 装备故障诊断 数字孪生 IETM 故障树分析 故障数据模块 实时孪生数据 相似度 隔离引导
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基于定子电流和电磁转矩双信号融合的齿轮故障智能诊断
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作者 李巍 袁响东 +1 位作者 陈伟 刘军 《电气工程学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期248-256,共9页
在电机驱动的齿轮传动系统中,电机本体具有传感器的特性,因此可以通过电机的定子电流、电磁转矩信号来进行齿轮故障分析,由于受转速和负载转矩的影响,使得故障诊断结果的准确率较低。针对此问题,提出一种基于双信号融合与反向传播神经... 在电机驱动的齿轮传动系统中,电机本体具有传感器的特性,因此可以通过电机的定子电流、电磁转矩信号来进行齿轮故障分析,由于受转速和负载转矩的影响,使得故障诊断结果的准确率较低。针对此问题,提出一种基于双信号融合与反向传播神经网络相结合的齿轮故障诊断方法。对电机齿轮传动系统一体化建模,进行电机齿轮传动系统联合仿真。对齿轮的不同故障进行模拟,得到电机侧定子电流和电磁转矩的故障信号,采用双树复小波变换来分析齿轮故障频段信号,提取故障特征量,建立了丰富的齿轮故障样本库。搭建反向传播神经网络并提出改进的自适应学习率算法,实现了对齿轮断齿、磨损故障的精确分类。为了验证所提方法的有效性,搭建齿轮故障试验平台,对相应齿轮故障进行诊断。结果表明,所提方法能够在不同转速和负载转矩条件下准确辨识齿轮的故障类型,相较于只采用定子电流和电磁转矩中一种信号对齿轮进行故障诊断,该方法准确率更高。 展开更多
关键词 齿轮故障 传动系统 神经网络 双树复小波变换 智能诊断
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智能仪表预测性维护关键技术 被引量:5
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作者 王成城 王金江 +2 位作者 张来斌 王凯 邬长江 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2024年第4期29-37,共9页
智能仪表是大型工业过程和复杂装备系统传感与控制的“神经”,其健康状态直接影响系统的安全可靠运行。传统的智能仪表通常作为测量工具监测工艺过程和重点装备的运行状态,本体故障的忽视极易导致采集数据不准确、不可靠,影响工业过程... 智能仪表是大型工业过程和复杂装备系统传感与控制的“神经”,其健康状态直接影响系统的安全可靠运行。传统的智能仪表通常作为测量工具监测工艺过程和重点装备的运行状态,本体故障的忽视极易导致采集数据不准确、不可靠,影响工业过程管控效率,也易导致操作人员误判,从而引发安全事故。文中通过对智能仪表预测性维护的技术架构进行解析,建立了机理分析、数据采集、特征分析、故障自检、异常检测、故障诊断和寿命预测的技术路线,同时,从复杂工业过程视角将智能仪表分解为“传输”、“传感”和“传递”,总结了仪表本体级和系统级预测性维护的关键技术,分析了智能运维、安全仪表风险管控、信息安全风险管控3种典型应用场景,推演了诊断自组态和云边协同架构的技术发展趋势。研究可为智能仪表及系统运维由离线向在线、由预防性维护向预测性维护的转变奠定基础。 展开更多
关键词 智能仪表 预测性维护 异常检测 故障诊断 寿命预测
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基于Morlet小波与CART决策树的滚动轴承故障诊断方法 被引量:4
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作者 刘俊利 缪炳荣 +2 位作者 张盈 李永健 黄仲 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期1-8,共8页
针对滚动轴承故障诊断过程中样本处理、故障识别等技术问题,提出一种基于Morlet小波和分类回归树(Classification and Regression Tree,CART)的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用Morlet小波分析方法和移动窗方法对轴承振动信号进行样本... 针对滚动轴承故障诊断过程中样本处理、故障识别等技术问题,提出一种基于Morlet小波和分类回归树(Classification and Regression Tree,CART)的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用Morlet小波分析方法和移动窗方法对轴承振动信号进行样本处理。其次,对提取的短样本进行变分模态分解与特征提取,完成训练集和测试集的构建。然后,使用训练集训练CART决策树分类模型,同时引入随机搜索和K折交叉验证用于模型关键参数优化,以获取理想的轴承故障分类模型。测试集验证结果表明,该方法不但能实现多种轴承故障的有效诊断、在含噪测试集中表现良好,而且单个样本的数据长度和采样时长的缩短效果明显。 展开更多
关键词 故障诊断 滚动轴承 Morlet 小波 VMD CART 决策树
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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
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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 故障树 专家系统 产生式规则 故障诊断
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基于DGA与TPE-LightGBM的变压器故障诊断 被引量:4
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作者 杨金鑫 廖才波 +3 位作者 胡雄 朱文清 张旭 刘邦 《电力科学与技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期70-77,共8页
油中溶解气体分析(dissolved gas analysis,DGA)对变压器故障的早期预警及诊断具有重要意义。为了提升变压器故障诊断的准确性及可靠性,提出一种基于树结构概率密度估计(tree-structured parzen estimator,TPE)算法优化轻量级梯度提升机... 油中溶解气体分析(dissolved gas analysis,DGA)对变压器故障的早期预警及诊断具有重要意义。为了提升变压器故障诊断的准确性及可靠性,提出一种基于树结构概率密度估计(tree-structured parzen estimator,TPE)算法优化轻量级梯度提升机(light gradient boosting machine,LightGBM)的变压器故障诊断方法。首先,建立包含油中气体比值、编码等16维DGA特征集合,采用最小绝对收缩和选择(least absolute shrinkage and selection opera-tor,LASSO)算法选择用于变压器故障诊断的有效特征量;其次,构建基于LightGBM的变压器故障诊断方法,并引入TPE算法对LightGBM诊断模型参数进行优化,形成最优故障诊断模型;最后,选用精确度、召回率和F1分数等评价指标对所提诊断模型性能进行评估。研究结果表明,TPE-LightGBM的平均准确率为90.23%,其诊断精度及鲁棒性均优于RF和XGBoost等算法。同时,与现场常用的三比值法进行对比,所提方法的准确性和可靠性均有显著提升。该方法可有效提升电力变压器的智能运维水平。 展开更多
关键词 变压器 油中溶解气体 故障诊断 树结构概率密度估计 LASSO算法 轻量级梯度提升机
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BSPST:形变监测仪器故障分类算法
11
作者 吴晓赢 邓红霞 +2 位作者 胡玉良 李颖 穆慧敏 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第18期306-315,共10页
针对现有形变监测仪器发生故障时故障类别难以准确分类的问题,提出了一种基于最大区分子序列(Shapelet)转换的时间序列分类算法(best qualify Shapelet Transform,BSPST)。为了提升Shapelet质量,利用布隆过滤器和相似度匹配保留一组高... 针对现有形变监测仪器发生故障时故障类别难以准确分类的问题,提出了一种基于最大区分子序列(Shapelet)转换的时间序列分类算法(best qualify Shapelet Transform,BSPST)。为了提升Shapelet质量,利用布隆过滤器和相似度匹配保留一组高质量的候选Shapelet来构建分类模型,BSPST利用布隆过滤器筛选出同类别中重复的符号聚合近似(symbolic aggregation approximation,SAX)单词。随后通过位图中标记的单词来评价SAX单词的重复度,以此去除类别中相似的SAX单词。最终将处理后的符号聚合近似单词转化为高质量的Shapelet。通过Shapelet转换技术,对数据进行转换。最后采取集成分类器进行分类。根据地震形变仪器故障数据建立了7个地震设备故障数据集,并结合东安格利亚大学和加州大学河滨分校时间序列分类仓库中选取的44个数据集和具代表性的最先进的方法进行了充分的实验验证。结果表明,BQST算法在分类精度、分类速度上稳居前列,有效解决了形变监测仪器的故障分类问题。 展开更多
关键词 故障诊断 时间序列分类 最大区分子序列 形变仪器
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基于缺失数据填补的油浸式变压器故障诊断 被引量:7
12
作者 廖才波 杨金鑫 +3 位作者 邱志斌 胡雄 蒋子豪 李欣 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期4091-4100,共10页
数据质量是影响变压器故障诊断模型准确性及可靠性的重要因素。针对现有变压器故障诊断模型对数据完整性要求较高等问题,以油浸式变压器为研究对象,提出了一种基于缺失数据填补的变压器故障诊断方法。首先,采用极端随机树(extremely ran... 数据质量是影响变压器故障诊断模型准确性及可靠性的重要因素。针对现有变压器故障诊断模型对数据完整性要求较高等问题,以油浸式变压器为研究对象,提出了一种基于缺失数据填补的变压器故障诊断方法。首先,采用极端随机树(extremely randomized trees,ERT)算法对变压器样本的缺失数据进行填补,通过与多种回归模型对比,评价ERT模型的预测效果。然后,基于油中溶解气体数据,提取能够反映变压器运行状态的16维特征集合,形成完备信息的变压器故障诊断样本。最后,利用树结构概率密度估计(tree-structured parzen estimator,TPE)算法实现梯度提升树(gradient boosting decision tree,GBDT)模型的参数优化,构建基于TPE-GBDT的变压器故障诊断模型。研究结果表明,在对缺失率为10%的变压器样本数据进行填补时,ERT算法的决定系数达到0.96,高于线性回归和随机森林回归等算法。此外,基于ERT填补后的样本数据在TPE-GBDT模型的平均诊断准确率和标准差分别为90.1%和0.036,其准确性和稳定性均优于线性判别分析和随机森林分类等算法。该方法能够有效提升变压器样本质量和故障诊断效果,可为变压器运维检修提供针对性的指导建议。 展开更多
关键词 变压器 缺失数据填补 极端随机树 故障诊断 梯度提升树 油中溶解气体分析
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基于SysML的空间有效载荷系统故障诊断方法
13
作者 金鑫 贺宇峰 《空间科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1120-1133,共14页
针对空间有效载荷系统高复杂性和高可靠性需求的特性,设计了一种基于SysML (System Modeling Language)的故障诊断方法.该方法融入MBSE (Model Based System Engineering)思想,提出了基于SysML的空间有效载荷系统故障分析流程.基于SysM... 针对空间有效载荷系统高复杂性和高可靠性需求的特性,设计了一种基于SysML (System Modeling Language)的故障诊断方法.该方法融入MBSE (Model Based System Engineering)思想,提出了基于SysML的空间有效载荷系统故障分析流程.基于SysML对空间有效载荷系统建立了故障分析相关的模型,其中,为满足故障分析建模的需求,对SysML元模型进行扩展定义,从而实现对组件间关系和故障表征与直接关联组件间关系的描述;基于所建模型构建故障诊断的整体框架,并提供从SysML数字模型到FTA (Fault Tree Analysis)的转换逻辑,从而实现对所有故障可能性的获取.通过案例分析,对提出方法在实际应用中的具体流程进行分析,并验证了该方法的有效性和实用性. 展开更多
关键词 系统建模语言 空间有效载荷 故障诊断 故障树分析
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基于油中溶解气体特征量筛选的变压器故障诊断方法 被引量:12
14
作者 廖才波 杨金鑫 +3 位作者 胡雄 邱志斌 刘小天 朱文清 《电力工程技术》 北大核心 2024年第1期192-200,共9页
油中溶解气体分析对变压器故障预警及诊断具有重要意义。针对油中溶解气体特征量种类众多、故障关联特征分析不足等问题,文中以油浸式变压器为研究对象,提出了基于油中溶解气体特征量筛选的变压器故障诊断方法。首先,对油中溶解气体的... 油中溶解气体分析对变压器故障预警及诊断具有重要意义。针对油中溶解气体特征量种类众多、故障关联特征分析不足等问题,文中以油浸式变压器为研究对象,提出了基于油中溶解气体特征量筛选的变压器故障诊断方法。首先,对油中溶解气体的原始特征量进行特征衍生,通过随机森林(random forest,RF)计算特征量对故障诊断的重要度,筛选得到最佳特征组合。其次,采用树结构概率密度估计(tree-structured parzen estimator,TPE)实现RF模型的参数寻优,并形成TPE-RF诊断模型。同时,结合多种评价指标,证明所提方法能够对变压器作出准确的故障诊断。最后,提出TreeSAHP模型分析特征量对各故障的重要度,优选出各故障关联的主要特征量,并根据变压器运行案例,探讨了该方法在电力行业现场应用中的适用性,验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 油中溶解气体 变压器 故障诊断 树结构概率密度估计(TPE) 随机森林(RF) 特征筛选 treesHAP模型
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基于TREE-LSTM算法的船舶汽轮机组变负荷故障诊断
15
作者 王灏桐 李彦军 +1 位作者 杨龙滨 史建新 《舰船科学技术》 北大核心 2024年第17期110-115,共6页
针对船舶汽轮机组变负荷过程故障诊断中的耦合参数时序特征难以捕捉以及正常参数变动的干扰等问题,引入TREE-LSTM神经网络模型以实现复杂非线性系统动态数据分类。首先建立某船舶汽轮机组仿真模型,分析并进行故障仿真;随后进行数据预处... 针对船舶汽轮机组变负荷过程故障诊断中的耦合参数时序特征难以捕捉以及正常参数变动的干扰等问题,引入TREE-LSTM神经网络模型以实现复杂非线性系统动态数据分类。首先建立某船舶汽轮机组仿真模型,分析并进行故障仿真;随后进行数据预处理与特征工程;最后训练TREE-LSTM模型进行故障诊断,并与SVM、LSTM等模型进行比较。TREE-LSTM模型对于船舶汽轮机组变负荷过程的故障诊断正确率为98.7%,正确率最高。由于引入时间序列与复杂神经网络拓扑结构,TREE-LSTM在处理非线性系统动态数据分类问题时效果更好。 展开更多
关键词 汽轮机组 动态仿真 故障诊断 树形长短时记忆网络
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汽车无钥匙进入系统故障诊断分析及维修策略探讨 被引量:1
16
作者 陈永鹏 杜峰 +1 位作者 李勇 陈强 《拖拉机与农用运输车》 2024年第3期33-37,共5页
随着汽车电子化与信息化的快速发展,汽车的智能化与安全性得到了进一步提高。当前,无钥匙进入系统在中高端车型得到普遍配置,使得汽车的操作更加便捷,防盗功能更加强大,已经成为车身域智能化升级的典型代表。但随着无钥匙进入系统的普及... 随着汽车电子化与信息化的快速发展,汽车的智能化与安全性得到了进一步提高。当前,无钥匙进入系统在中高端车型得到普遍配置,使得汽车的操作更加便捷,防盗功能更加强大,已经成为车身域智能化升级的典型代表。但随着无钥匙进入系统的普及,传统汽车维修企业对于该系统相关故障排除仍存在技术局限。本文以迈腾B8L为例,详细梳理故障机理,利用故障树分析法剖析故障原因。根据调研,总结基本事件的发生概率对整个系统的影响,完成了定性定量分析,并结合实例介绍了故障诊断与排除策略。 展开更多
关键词 故障树 迈腾B8L 无钥匙进入 故障诊断
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基于FTA法的大众迈腾发动机起动故障研究 被引量:1
17
作者 李海岗 徐丽娜 +3 位作者 吴娟 解艳超 吕凯 杨全占 《农业装备与车辆工程》 2024年第9期143-147,共5页
大众迈腾发动机不能起动的影响因素错综复杂,需要寻求一种新的方法来提高诊断的有效性。故障树分析法(Fault Tree Analysis,FTA)为科学诊断电控发动机这种复杂的动力机械提供了新思路。以起动控制逻辑作为构建故障树的基础,分析了迈腾B8... 大众迈腾发动机不能起动的影响因素错综复杂,需要寻求一种新的方法来提高诊断的有效性。故障树分析法(Fault Tree Analysis,FTA)为科学诊断电控发动机这种复杂的动力机械提供了新思路。以起动控制逻辑作为构建故障树的基础,分析了迈腾B8L2.0T发动机从按下E378到起动机驱动齿轮带动飞轮旋转的整个过程,建立了“起动机不能运转”和“起动机运转但发动机不能起动”故障树,依据各个事件内在的控制规律设计了故障诊断流程。实验结果表明:故障树模型符合大众迈腾发动机的工作机理,根据故障诊断流程能够准确锁定迈腾发动机不能起动的故障部位。 展开更多
关键词 大众迈腾 发动机 故障树分析法 故障诊断流程
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股道管理自动化故障诊断系统设计及应用 被引量:2
18
作者 姚毓瑾 李琦 +1 位作者 洪常谦 刘彦宏 《铁道标准设计》 北大核心 2024年第11期201-208,共8页
股道管理自动化系统能够完成站场内所有信号设备的控制,涵盖整备场股道、联锁信号、道岔控制、车辆监控等内容,倘若其在运行过程中系统联锁出现问题,不能及时进行修复,将会影响铁路工作的运输效率,甚至造成重大的灾难性事故。因此,故障... 股道管理自动化系统能够完成站场内所有信号设备的控制,涵盖整备场股道、联锁信号、道岔控制、车辆监控等内容,倘若其在运行过程中系统联锁出现问题,不能及时进行修复,将会影响铁路工作的运输效率,甚至造成重大的灾难性事故。因此,故障诊断及处理的实时性是该系统运维过程中最重要的一环。为提高该系统长期稳定运行,提出一种基于故障树分析结果研发的股道管理自动化故障诊断系统,首先对系统结构进行分析,了解信号机、轨道电路、道岔的工作流程;然后利用故障树分析法对股道管理自动化系统建立故障树,逐层分析故障原因,列出所有底事件,进一步对故障进行定性定量分析,从中找出系统的薄弱环节,制定故障解决策略方案;最后依据故障树结果开发出故障诊断系统软件。通过测试,股道自动化系统故障诊断软件故障筛查及确认度可达100%,故障处理时间提高75%,故障处理人员减少70%。实践证明,故障诊断系统为股道管理自动化系统的检修、运维、故障诊断提供理论基础及指导,实现该系统在运维中故障的快速识别与诊断分析。 展开更多
关键词 股道自动化系统 故障诊断 故障树分析 可靠性 知识库建立 专家系统
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虚实特征融合与数据-机理驱动的变压器绕组小样本故障诊断 被引量:2
19
作者 段嘉珺 吴晓欣 +2 位作者 何怡刚 宋文斌 殷奕恒 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2024年第9期212-218,共7页
针对变压器绕组诊断的小样本场景,提出一种虚实特征融合的数据-机理驱动方法,通过引入仿真模型弥补实际样本特征不足的问题。提出虚实特征融合方法的原理,推导其基本公式,构建虚实特征融合的小样本故障诊断框架。搭建变压器绕组故障测... 针对变压器绕组诊断的小样本场景,提出一种虚实特征融合的数据-机理驱动方法,通过引入仿真模型弥补实际样本特征不足的问题。提出虚实特征融合方法的原理,推导其基本公式,构建虚实特征融合的小样本故障诊断框架。搭建变压器绕组故障测试实验平台,采集包含不同故障位置、故障类型、故障程度的测试实验样本集,同时获得仿真模拟虚拟数据集。对比试验表明,所提数据-机理融合方法对多种智能算法在不同小样本程度下的诊断性能均有提升效果:在小样本程度为30%的小样本场景下,基于所提方法的平均诊断准确率提高了27.1%。针对虚实数据相似度对诊断结果的影响进行了探讨。 展开更多
关键词 变压器 故障诊断 小样本 数据-机理驱动 虚实特征融合 频率响应分析
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基于故障树和LSTM-SVM的稀土电解给料自动辅机故障诊断方法
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作者 程哲 罗奕 +2 位作者 王腾飞 文渊 董学琴 《机床与液压》 北大核心 2024年第1期217-224,共8页
稀土熔盐电解过程中电解给料自动辅机组件之间工作关联大,故障复杂多样,使用单一故障诊断方法效果不理想。针对这一问题,通过分析给料自动辅机组件之间的工作关系,提出基于故障树和LSTM-SVM的粉体下料设备故障诊断方法。首先搭建多层故... 稀土熔盐电解过程中电解给料自动辅机组件之间工作关联大,故障复杂多样,使用单一故障诊断方法效果不理想。针对这一问题,通过分析给料自动辅机组件之间的工作关系,提出基于故障树和LSTM-SVM的粉体下料设备故障诊断方法。首先搭建多层故障树,分析故障模式,然后根据故障树数据提取重要度较高的故障模式,建立长短期记忆神经网络故障诊断模型,故障定位后根据故障树分析结果所定义的权重大小输出诊断结果,并使用SVM对非故障异常工作状态进行分级。测试结果表明该模型具有较高的故障识别准确率。 展开更多
关键词 故障树 LSTM SVM 故障诊断
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