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综合能源系统智慧运维技术综述及展望 被引量:2
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作者 姜飞 刘利波 +2 位作者 裴翔羽 杨鑫 姚鹏 《电气工程学报》 北大核心 2025年第1期170-187,共18页
随着我国能源结构转型持续演进,能源革命持续深化,综合能源服务成为实现能效提升和绿色发展的有效途径,而智慧运维服务则是落实综合能源服务理念,达到安全、智慧、高效用能的重要实现手段。分析综合能源系统智慧运维(Intelligent operat... 随着我国能源结构转型持续演进,能源革命持续深化,综合能源服务成为实现能效提升和绿色发展的有效途径,而智慧运维服务则是落实综合能源服务理念,达到安全、智慧、高效用能的重要实现手段。分析综合能源系统智慧运维(Intelligent operation and maintenance of integrated energy system,IES-IOM)的特点,从人工运维、自动化运维和智慧运维三个阶段阐述了其发展历程;基于IES-IOM的数据情况,提出智慧运维关键核心技术;构建IES-IOM服务业务体系,包括运维知识库建立、设备状态评估、设备状态预测、设备故障诊断和运维策略推荐;围绕商业楼宇、工业园区两大典型综合能源系统应用场景,分析智慧运维服务业务的应用效果。最后,提出IES-IOM面临的挑战,并展望未来发展方向,以期对深入理解和推动IES-IOM的发展提供理论支撑。 展开更多
关键词 综合能源系统 智慧运维 设备状态 故障诊断 运维策略
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航天器自主智能运维技术进展 被引量:1
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作者 王坤朋 杨文昊 +4 位作者 李文博 柴毅 姚娟 黄晓峰 王彤 《宇航学报》 北大核心 2025年第2期215-231,共17页
自主智能运维技术作为确保航天器在轨安全可靠、连续稳定运行的关键核心技术之一,是提升航天器自主生存能力和智能运行水平的重点发展方向。首先结合航天器的功能组成、运行环境及工作模式,深入梳理了航天器自主智能运维技术的内涵与独... 自主智能运维技术作为确保航天器在轨安全可靠、连续稳定运行的关键核心技术之一,是提升航天器自主生存能力和智能运行水平的重点发展方向。首先结合航天器的功能组成、运行环境及工作模式,深入梳理了航天器自主智能运维技术的内涵与独特特点。随后,从自主状态感知、自主故障诊断、自主评估预测、自主运维决策及自主学习更新5个关键维度,系统综述了该技术领域的理论研究现状与实际应用案例。最后,针对当前面临的运维人员不可达、先验知识不完备、资源配置不充分等挑战,提炼并展望了跨时空数据融合、可信任可解释诊断、知识迁移预测、云边协同决策及持续增量学习等未来发展趋势,为航天器自主智能运维技术的进一步创新与应用提供了有力指导。 展开更多
关键词 航天器 自主智能运维 自主状态感知 自主故障诊断 自主评估预测 自主运维决策 自主学习更新
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光热成像技术在城市轨道交通车辆智能运维中的应用研究 被引量:2
3
作者 张建华 《城市轨道交通研究》 北大核心 2025年第1期233-236,共4页
[目的]目前,城市轨道交通列车在日常运行中缺少对轴箱、齿轮箱、牵引电机等关键部件运行状态的监测手段,无法实现关键部件的故障预警和跟踪,难以满足列车精准维修的要求,为适应车辆智能运维技术发展需要,需研究解决列车关键部件运行状... [目的]目前,城市轨道交通列车在日常运行中缺少对轴箱、齿轮箱、牵引电机等关键部件运行状态的监测手段,无法实现关键部件的故障预警和跟踪,难以满足列车精准维修的要求,为适应车辆智能运维技术发展需要,需研究解决列车关键部件运行状态监测及故障预警问题。[方法]结合铁路车辆综合监测技术应用现状,提出在线路轨旁设置基于光热成像技术和声学诊断的综合监测设备,采集列车运行中关键部件的温度和噪声等信息,通过建立故障判定模型,实现对列车关键部件的动态监测和故障诊断。[结果及结论]光热成像技术具有探测部位多、探测覆盖范围大、车型适应性强、探测准确、探测结果直观等特点,与声学诊断等技术相结合,可实现列车关键部件运行状态实时监测和故障诊断,为列车实施精准维修提供技术支撑。 展开更多
关键词 城市轨道交通 车辆 智能运维 光热成像 故障诊断
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山羊疾病辅助诊断系统研究进展
4
作者 吕玉华 林月霞 +4 位作者 刘月 杜万和 杨淑珍 廖荣荣 陆娜云 《上海农业学报》 2025年第3期163-168,共6页
近年来,我国山羊规模化养殖程度越来越高,疾病防控面临新的挑战,疾病的自动监测、预警和辅助诊断是山羊疾病防控的重要发展方向。随着信息技术和人工智能技术的飞速发展,山羊疾病辅助诊断系统迎来了快速的发展机遇。山羊疾病辅助诊断系... 近年来,我国山羊规模化养殖程度越来越高,疾病防控面临新的挑战,疾病的自动监测、预警和辅助诊断是山羊疾病防控的重要发展方向。随着信息技术和人工智能技术的飞速发展,山羊疾病辅助诊断系统迎来了快速的发展机遇。山羊疾病辅助诊断系统的开发与应用,为当前集约化、规模化羊场的疾病自动监测及预警提供了新的解决方案,也有助于解决兽医资源不足的难题。本文综述山羊疾病辅助诊断系统的研究现状、应用情况、存在的不足,展望未来的发展前景,以期对山羊疾病辅助诊断系统的开发与应用提供一定的参考。 展开更多
关键词 山羊疾病 辅助诊断 专家系统 人工智能 物联网
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家畜疾病智慧诊疗系统研究与设计
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作者 李灵芳 李鹏飞 +2 位作者 胡伟健 杜永兴 李宝山 《中国兽医杂志》 北大核心 2025年第5期136-140,F0003,共6页
为了解决我国畜牧业中家畜疾病诊疗难的问题,本课题组结合移动互联网和人工智能技术,基于前后端分离架构和微服务设计理念,构建了适用于牧民和兽医使用的一种家畜疾病智慧诊疗系统。牧民和兽医可在足不出户的情况下通过该系统完成家畜... 为了解决我国畜牧业中家畜疾病诊疗难的问题,本课题组结合移动互联网和人工智能技术,基于前后端分离架构和微服务设计理念,构建了适用于牧民和兽医使用的一种家畜疾病智慧诊疗系统。牧民和兽医可在足不出户的情况下通过该系统完成家畜疾病的咨询和治疗,从而有效解决牧区看病难、就医不便等问题。家畜疾病智慧诊疗系统利用自然语言处理、图像识别和语音识别等人工智能技术,提升了对家畜疾病信息的分析和智能诊断能力,显著提高了诊断的准确性,缓解了牧区医疗资源不足的困境。目前,该系统已在内蒙古自治区苏尼特左旗成功部署并进入试运行阶段,在提高家畜疾病诊断效率和准确性方面取得了显著成效。 展开更多
关键词 畜牧业 微服务 人工智能 移动互联网 智慧诊疗 远程诊疗
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人工智能在飞轮储能中的应用
6
作者 魏路 冷至益 +2 位作者 叶佳 徐玉杰 陈海生 《储能科学与技术》 北大核心 2025年第8期3019-3027,共9页
飞轮储能系统(FESS)凭借高功率密度、长寿命、快速响应和环境友好等特性,在电网调频、惯量支撑、高频调峰等领域具有突出优势。飞轮储能系统面临着低成本高可靠设计、高速永磁电机和磁悬浮控制稳定性、在线故障预测以及多机并联阵列控... 飞轮储能系统(FESS)凭借高功率密度、长寿命、快速响应和环境友好等特性,在电网调频、惯量支撑、高频调峰等领域具有突出优势。飞轮储能系统面临着低成本高可靠设计、高速永磁电机和磁悬浮控制稳定性、在线故障预测以及多机并联阵列控制等问题。本文通过对近期相关文献的探讨,综述了人工智能技术在飞轮储能系统设计优化、电机控制、磁悬浮控制、并网控制及故障诊断等环节的应用,着重介绍了神经网络等算法在复合材料转子建模分析、永磁同步电机多参数协同优化设计、永磁同步电机多工况效率优化与转速观测、电磁轴承控制器算法、并网鲁棒性与分布式协同控制、调频控制策略、轴承故障诊断与预警等技术方向中的应用,并讨论大模型结合、多技术协同优化等未来发展方向,期望为飞轮储能系统的智能化研究和发展提供参考。 展开更多
关键词 飞轮储能 人工智能 调频 故障诊断
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面向数字孪生的变电站开关设备综合监测系统设计 被引量:1
7
作者 张一茗 金喜洋 +3 位作者 李少华 张文涛 何莉鹏 王子聪 《高压电器》 北大核心 2025年第6期59-67,共9页
随着一、二次设备的深度融合,数字电网要求智慧高压开关设备更加智能、可靠,但存在智能监测设备繁多复杂、集成度低的问题。为了解决智能传感设备数量多、成本高的问题,文中设计的一套综合监测系统对不同状态监测参量进行融合分析,提高... 随着一、二次设备的深度融合,数字电网要求智慧高压开关设备更加智能、可靠,但存在智能监测设备繁多复杂、集成度低的问题。为了解决智能传感设备数量多、成本高的问题,文中设计的一套综合监测系统对不同状态监测参量进行融合分析,提高智慧高压开关设备状态分析、故障诊断能力。通过试验对比分析综合监测系统和不同类型标准传感器测量的数据,结果表明文中设计的综合监测系统测量误差满足标准技术要求,具有较高的可靠性,为智慧型高压开关设备推动未来数字电网的发展奠定了坚实的基础。 展开更多
关键词 智慧GIS 全状态感知 多参量融合 边缘计算 数字孪生 人机交互 故障诊断 智能运维
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基于人工智能的新能源汽车故障诊断技术 被引量:4
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作者 郝明增 《农机使用与维修》 2025年第1期106-109,共4页
通过故障诊断,可以及时发现新能源汽车的电池、电机、电控系统等关键部件的问题。传统的故障诊断方法主要依赖人工经验,已经无法满足现代新能源汽车日益复杂的故障检测需求。该文探讨了基于人工智能(AI)的故障诊断技术在新能源汽车中的... 通过故障诊断,可以及时发现新能源汽车的电池、电机、电控系统等关键部件的问题。传统的故障诊断方法主要依赖人工经验,已经无法满足现代新能源汽车日益复杂的故障检测需求。该文探讨了基于人工智能(AI)的故障诊断技术在新能源汽车中的应用,通过深度学习、机器学习和专家系统等AI技术,分析神经网络、支持向量机、决策树等技术在新能源汽车电池管理系统、动力系统、充电系统等关键部件故障诊断中的应用,并提出了未来的研究方向和技术发展趋势。研究结果旨在提高车辆的安全性和可靠性,降低维护成本,逐步提升新能源汽车用户满意度。 展开更多
关键词 人工智能 故障诊断 新能源汽车 深度学习 电池管理系统
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基于强化学习的装备智能维修决策技术研究综述
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作者 万心仪 李传扬 +2 位作者 胡昌华 张泽明 冷明哲 《振动工程学报》 北大核心 2025年第6期1154-1166,共13页
随着工业4.0背景下智能装备复杂性和运维需求的日益提升,传统维修决策方法在动态环境下的适应性不足问题逐渐凸显。基于强化学习的维修决策技术通过与环境交互实现策略自主优化,为装备智能维护提供了一种范式。本文聚焦1954至2024年间... 随着工业4.0背景下智能装备复杂性和运维需求的日益提升,传统维修决策方法在动态环境下的适应性不足问题逐渐凸显。基于强化学习的维修决策技术通过与环境交互实现策略自主优化,为装备智能维护提供了一种范式。本文聚焦1954至2024年间发表的76篇文献,系统探讨了强化学习理论与维修决策的融合路径。本文深入解析了强化学习的SARSA、Q-Learning、Actor-Critic等核心算法;分析了装备智能维修决策技术现状;从工业制造、能源、航空航天和交通运输四个方面剖析了强化学习在装备维修决策中的典型应用场景;揭示了当前技术在算法收敛速度和计算效率、模型可解释性、以及数据获取及隐私问题等面临的核心挑战。本研究为智能运维领域的算法创新与工程落地提供了理论参考,有助于推动强化学习在装备维修决策中的深度应用。 展开更多
关键词 故障诊断 强化学习 智能维修决策 人工智能
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基于稀疏自编码器的模块化多电平换流器无监督开路故障诊断策略
10
作者 杨兴武 卢愿 +2 位作者 王江 徐浩文 孟致丞 《电力自动化设备》 北大核心 2025年第7期97-104,共8页
基于人工智能的模块化多电平换流器故障诊断方法具有广泛的适用性,但该类方法的模型训练成本大且算法复杂。对开路故障下子模块的电容电流状态进行对比分析,将正常运行时电容电流的理论值、实际值作为原始输入数据;利用稀疏自编码器强... 基于人工智能的模块化多电平换流器故障诊断方法具有广泛的适用性,但该类方法的模型训练成本大且算法复杂。对开路故障下子模块的电容电流状态进行对比分析,将正常运行时电容电流的理论值、实际值作为原始输入数据;利用稀疏自编码器强大的数据挖掘能力来设置多分类子模块的故障诊断阈值,从而直接实现故障的准确定位和类型判断。所提策略采用无监督学习的方式进行模型训练,无须进行各类故障样本和数据处理即可快速准确地实现不同场景的多管故障诊断。相较于现有基于人工智能的诊断策略,所提策略的鲁棒性更强,诊断速度更快,计算成本更低,且规避了手动阈值选取复杂的问题。仿真和实验结果验证了所提策略的有效性。 展开更多
关键词 模块化多电平换流器 人工智能 无监督学习 稀疏自编码器 故障诊断
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强噪声背景下基于CEEMDAN与BRECAN的船舶电机故障诊断
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作者 朱仁杰 宋恩哲 +1 位作者 姚崇 柯赟 《中国舰船研究》 北大核心 2025年第2期20-29,共10页
[目的]针对船舶航行中机舱背景噪声导致故障诊断方法在实际使用时精度差的问题,提出一种基于自适应噪声的完备经验模态分解(CEEMDAN)和贝叶斯残差高效通道注意力网络(BRECAN)的船舶电机故障诊断方法。[方法]首先,通过CEEMDAN将含噪声电... [目的]针对船舶航行中机舱背景噪声导致故障诊断方法在实际使用时精度差的问题,提出一种基于自适应噪声的完备经验模态分解(CEEMDAN)和贝叶斯残差高效通道注意力网络(BRECAN)的船舶电机故障诊断方法。[方法]首先,通过CEEMDAN将含噪声电机故障信号分解为多个本征模态函数(IMF)分量,并基于去趋势波动分析(DFA)划分IMF中噪声和信息的主导信号,对于噪声主导信号使用经验小波变化(EWT)予以降噪;然后,构建BRECAN网络,基于变分贝叶斯理论,使用网络参数代替传统网络点估计的训练方式,使用参数建模,拟合噪声对模型训练的干扰,并通过残差高效通道注意力(RECA)模块引导网络提取故障差异特征;最后,通过电机故障模拟实验台,验证所提方法的有效性。[结果]结果表明,所提方法在强噪声下能够实现船舶电机故障的精确诊断,在信噪比为-12dB的条件下仍能保持90%以上的诊断精度。[结论]研究成果可为强噪声下船舶电机故障诊断提供参考。 展开更多
关键词 电动机 故障分析 故障诊断 人工智能 完全集合经验模态分解(CEEMDAN) 贝叶斯残差高效通道注意力网络(BRECAN)
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基于人工智能的机床主轴故障诊断研究 被引量:1
12
作者 陈琪 廖璘志 伍倪燕 《机床与液压》 北大核心 2024年第19期71-75,共5页
随着信息通信技术(ICT)的发展,人工智能技术在机械故障诊断中的应用引起了研究人员的关注。为了验证人工智能技术在机床主轴故障诊断方面的适用性,通过构建机床测试台,收集人为改变主轴偏心的故障数据,并采用3种人工智能模型(CNN、LSTM... 随着信息通信技术(ICT)的发展,人工智能技术在机械故障诊断中的应用引起了研究人员的关注。为了验证人工智能技术在机床主轴故障诊断方面的适用性,通过构建机床测试台,收集人为改变主轴偏心的故障数据,并采用3种人工智能模型(CNN、LSTM和AE)进行学习,分析比较了它们对主轴7种故障状态分类的准确性。实验结果表明:CNN和LSTM模型均具有较高的准确性,其中CNN模型的准确率最高,达到了99.3%,而AE模型的准确性相对较低,只有76.9%。验证了在机床主轴故障诊断中应用人工智能技术的可行性。 展开更多
关键词 人工智能 主轴 故障诊断 CNN LSTM AE
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反激式开关电源故障非侵入式AI诊断方法研究 被引量:1
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作者 唐圣学 谭立强 +3 位作者 李从宏 严金晶 Muhammad Ehtsham Akram 赵金泽 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2024年第9期212-222,共11页
将人工智能技术应用到故障诊断领域可以实现电力设备的自动化、智能化诊断,提高诊断精度和效率。以单输入多输出的反激式开关电源为例,针对其因脆弱元件失效而引起的电路工作性能异常的问题,通过分析不同故障模式的信号特性和可分性,提... 将人工智能技术应用到故障诊断领域可以实现电力设备的自动化、智能化诊断,提高诊断精度和效率。以单输入多输出的反激式开关电源为例,针对其因脆弱元件失效而引起的电路工作性能异常的问题,通过分析不同故障模式的信号特性和可分性,提出了融合输入电流和输出电压信息的非侵入式开关电源故障诊断方法。构建了由时域特征及频带小波包奇异熵特征组成的融合时频域信息的多维特征矢量,建立了故障特征与故障模式之间的映射关系。进而,提出了基于人工智能技术的深度神经网络(DNN)故障诊断方法,实时监测反激式开关电源的运行状态,并通过数据分析及时识别故障位置,对潜在故障进行预警。实验结果表明,所提出的方法对单故障和多故障模式均具有良好的诊断效果,诊断准确率可达97.9%,并且,在不同工况下,该方法均可表现出较高的诊断准确率和较强的抗干扰性能。 展开更多
关键词 人工智能 反激式开关电源 时域特征 小波包奇异熵 故障诊断 DNN辨识
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智能仪表预测性维护关键技术 被引量:5
14
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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核主泵故障诊断研究现状与展望 被引量:3
15
作者 周涛 朱勇 +1 位作者 汤胜楠 吴卿轶 《排灌机械工程学报》 CSCD 北大核心 2024年第11期1081-1090,共10页
实施“双碳”战略是一场影响广泛而深刻的经济社会系统性变革,如期实现“碳达峰、碳中和”目标离不开电力行业重大技术突破和科技创新支撑.核电凭借高能效、清洁无碳、电量稳定等优势,具有明显的经济效益,应用前景广阔.核安全是核电发... 实施“双碳”战略是一场影响广泛而深刻的经济社会系统性变革,如期实现“碳达峰、碳中和”目标离不开电力行业重大技术突破和科技创新支撑.核电凭借高能效、清洁无碳、电量稳定等优势,具有明显的经济效益,应用前景广阔.核安全是核电发展的生命线,核主泵作为核岛一回路系统中的“心脏”,其能否在长服役寿命周期内安全、稳定、可靠运行将直接影响整个核电机组的安全性,因此开展核主泵智能故障诊断与健康管理至关重要.首先,论述了故障诊断对核主泵安全稳定、可靠运行的意义;其次,介绍了核主泵的结构组成与工作原理;再次,阐述了核主泵常见故障类型及机理;从次,综述了近年来国内外学者在核主泵故障诊断与故障预警方面的研究成果;最后,对核主泵故障诊断未来研究方向进行了分析与展望. 展开更多
关键词 核主泵 故障诊断 故障预测 健康管理 智能运维
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基于大语言模型的电力系统通用人工智能展望:理论与应用 被引量:31
16
作者 赵俊华 文福拴 +5 位作者 黄建伟 刘嘉宁 赵焕 程裕恒 董朝阳 薛禹胜 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2024年第6期13-28,共16页
大语言模型(LLM)是一种利用大规模文本语料库进行预训练和微调的深度学习语言模型。目前,在通识问答、文本生成和科学推理等方面已展现出强大的能力。在此背景下,文中探索了基于LLM构建面向电力系统的通用人工智能技术,并展望其在电力... 大语言模型(LLM)是一种利用大规模文本语料库进行预训练和微调的深度学习语言模型。目前,在通识问答、文本生成和科学推理等方面已展现出强大的能力。在此背景下,文中探索了基于LLM构建面向电力系统的通用人工智能技术,并展望其在电力系统中的潜在应用。首先,介绍了LLM的基本原理、神经网络架构以及训练方法,特别是与传统人工智能模型相比,LLM在逻辑推理、编程和代码理解以及数学推理方面的突破。然后,展望了LLM在电力系统负荷与新能源发电出力预测、电力系统规划、电力系统运行、电力系统故障诊断与系统恢复、电力市场等领域的潜在应用。最后,阐述了基于LLM构建电力系统通用人工智能技术所面临的挑战,包括电力系统数据的质量与可获取性、输出结果可解释性以及隐私保护问题。 展开更多
关键词 大语言模型 通用人工智能 规划与运行 故障诊断 系统恢复 电力市场
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基于BIM的智能运维管理监控系统设计与实现 被引量:6
17
作者 宋博 彭炜杰 陈韶 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第4期28-33,共6页
为切实提升生产设备的信息化和智能化水平、提高生产效率和故障诊断能力,设计一套基于BIM的智能运维管理监控系统。系统将多源传感器数据融合,结合BIM技术进行展示,并引入基于专家经验转化的故障诊断技术。该系统已保障某场站安全运行生... 为切实提升生产设备的信息化和智能化水平、提高生产效率和故障诊断能力,设计一套基于BIM的智能运维管理监控系统。系统将多源传感器数据融合,结合BIM技术进行展示,并引入基于专家经验转化的故障诊断技术。该系统已保障某场站安全运行生产200余天,达到很好的预期。同时,系统产生160 GB原始监测数据和专家经验标定结果,为后续引入基于机器学习的故障诊断方法提供原始训练数据支持。 展开更多
关键词 BIM 智能运维管理 故障诊断 分布式消息队列 IETM
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一种可解释人工智能(XAI)在测量设备故障诊断和寿命预测中的应用 被引量:5
18
作者 陈长基 梁树华 +4 位作者 吴达雷 于秀丽 陈育培 吴孟科 顾婷婷 《西南大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期167-177,共11页
基于人工智能算法的变压器故障诊断和寿命预测模型在提高准确率方面已经达到了很好的效果,但是仍存在泛化性能较低,对数据质量要求过高,判断结果无法解释等问题.该文基于DBSO-CatBoost模型,提出一种可用于故障判断解释的变压器故障诊断... 基于人工智能算法的变压器故障诊断和寿命预测模型在提高准确率方面已经达到了很好的效果,但是仍存在泛化性能较低,对数据质量要求过高,判断结果无法解释等问题.该文基于DBSO-CatBoost模型,提出一种可用于故障判断解释的变压器故障诊断方法.该方法基于数据特征提取,采用差分变异头脑风暴优化(DBSD)算法对CatBoost模型进行优化和故障诊断.①对于数据预处理,引入比率法在原始数据中添加特征;采用基于可解释人工智能(XAI)的Shapley加法解释(SHAP)技术进行特征提取,并采用核主成分分析算法对数据进行降维.Shapley加法解释技术可根据特征贡献解码每个预测来帮助全局解释并评估预测结果.②将预处理后的数据输入到CatBoost模型中进行训练,并采用差分变异头脑风暴优化算法对CatBoost模型的参数进行优化,从而得到最优模型.③利用得到的优化模型诊断变压器故障并输出故障类型与预测结果.实验使用来自中国国家电网公司西北部某电网的真实数据评估该模型.结果表明:该文模型在不同故障诊断中的准确性最佳,平均准确率高达99.29%,证明该文方法可以有效提高电力变压器故障诊断的准确性和效率. 展开更多
关键词 可解释人工智能 故障诊断 寿命预测 机器学习 电力变压器
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基于字词混用集成模型的电力变压器缺陷记录文本挖掘方法 被引量:2
19
作者 李元 李睿 +3 位作者 林金山 金凌峰 邵先军 张冠军 《电力工程技术》 北大核心 2024年第6期153-162,共10页
变压器运维管理中积累了海量以文本形式记录的非结构化缺陷数据,但缺乏有效挖掘手段导致其利用率极低。文中提出一种基于字词混用集成模型的变压器缺陷记录文本挖掘方法,首先对变压器缺陷文本进行文本分词、去除停用词、文本增强、文本... 变压器运维管理中积累了海量以文本形式记录的非结构化缺陷数据,但缺乏有效挖掘手段导致其利用率极低。文中提出一种基于字词混用集成模型的变压器缺陷记录文本挖掘方法,首先对变压器缺陷文本进行文本分词、去除停用词、文本增强、文本特征表示等预处理,以文本数学向量形式为输入,集成多个词汇级和字符级分类模型,通过元学习器对各基学习器性能的协同互补作用,实现变压器缺陷类型的准确识别和分类。与单一文本分类算法相比,该方法能够更全面地获得文本的语义特征,分类精确率达91%,模型准确率和召回率的综合评价分数F 1=0.9。将自然语言处理技术应用于电力设备缺陷记录文本,可以实现精准高效分类和故障识别,唤醒数据资源,显著提升电力变压器智能化管理水平。 展开更多
关键词 电力变压器 自然语言处理 文本挖掘 故障诊断 集成学习 人工智能
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基于人工智能的石化机组故障诊断检测算法 被引量:1
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作者 房锦发 熊建斌 +5 位作者 董湘君 王颀 叶宝玉 苏乃权 路天天 林可锐 《机床与液压》 北大核心 2024年第18期182-194,共13页
石化机组故障诊断对于现代工业系统的可靠性和安全性具有重要意义。人工智能(AI)技术作为工业应用的新兴领域和故障识别的有效解决方案,日益受到学术界和工业界的关注。然而,在不同的运行条件下,人工智能方法面临着巨大的挑战。从理论... 石化机组故障诊断对于现代工业系统的可靠性和安全性具有重要意义。人工智能(AI)技术作为工业应用的新兴领域和故障识别的有效解决方案,日益受到学术界和工业界的关注。然而,在不同的运行条件下,人工智能方法面临着巨大的挑战。从理论背景和工业应用两方面对石化机组故障诊断中的人工智能算法进行全面阐述。介绍不同的人工智能算法,包括K近邻、朴素贝叶斯、支持向量机、人工神经网络和深度学习等方法;对AI算法在工业应用中进行了广泛的文献调研;最后,对不同AI算法的优势、局限性、实践启示进行总结,表明了技术进步、多模态数据整合、实时监测预测、算法通用性对提升石化工业效率与可靠性的关键作用,并展望了未来的研究方向与挑战。 展开更多
关键词 石化机组 故障诊断 人工智能 检测算法
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