基于智能优化深度网络的轨道电路故障诊断研究

针对无绝缘轨道电路故障的随机性和复杂性,采用单一诊断模型存在提取特征片面,且模型结构经验设计不合理的问题,提出一种智能优化深度网络的故障诊断方法。首先以轨道电路信号集中监测系统的6个电压检测量建立故障特征集,使用卷积神经网络(CNN)提取特征空间信息,长短期记忆网络(LSTM)提取时间特征信息,从而让轨道电路故障诊断所提取的特征兼具时空信息;同时,引入遗传算法(GA)优化上述深度神经网络的结构及参数,并结合强化学习中的Q-learning方法对两个组合网络特征级的输出权重进一步优化;最后,使用多层感知器(MLP)对深度网络的分类误差进行拟合修正,提高模型对轨道电路的故障诊断精度。仿真结果表明,利用智能优化的深度网络模型对轨道电路的故障诊断相较于单一模型、精炼设计的组合模型识别率可达99.28%,评价指标等均有所提升,具有更高的故障诊断准确度,证明了智能优化深度网络能进一步提高轨道电路的故障诊断性能。

电动汽车驱动电机电路故障的预防与快速排除技术

电动汽车的性能和安全问题很大程度上取决于驱动电机电路是否可靠。本文分析驱动电机电路故障对车辆性能、能效及安全的潜在影响,并探讨故障预防策略及快速排除技术。

ZDJ9型转辙机电路故障的快速诊断法

[目的]既有的ZDJ9型转辙机电路故障诊断方法步骤多,操作复杂,效率低下,严重影响了故障抢修效率。对此,有必要研究ZDJ9型转辙机电路故障的快速诊断方法。[方法]基于ZDJ9型转辙机电路的构成及既有诊断测量方法的操作流程,分析了既有诊断方法存在的问题,提出了一种ZDJ9型转辙机电路故障快速诊断方法,并详细描述了此方法的操作流程和电路原理;对比现有诊断测量方法,分析了该方法的优缺点。分析了该方法在上海轨道交通12号线的应用情况。[结果及结论]ZDJ9型转辙机电路故障的快速诊断方法可以快速诊断确定表示电路故障和动作电路故障;在诊断表示电路的过程中,不需要操动道岔;在诊断动作电路的过程中,可以根据正确的表示电路,缩小诊断范围;诊断预操位置的电路隐患,确认电压正常后操动,可以提前避免故障的发生。实际应用效果表明,该方法能大幅提升电路故障的诊断效率。

配电系统中的高压设备电路故障与对策分析

高压设备电路故障是配电系统中常见的问题,给供电稳定性和可靠性带来了严重影响。因此,针对其进行对策分析并采取相应的预防和修复措施是至关重要的。文章旨在通过分析故障类型,提出针对高压设备电路故障的有效对策,为配电系统运行管理人员和维护人员提供指导与借鉴,以确保高压设备电路的正常运行和可靠供电。

初中物理电路故障问题分类与分析

初中物理中电路图属于一类十分重要的电学问题,给出具体电路图求可能发生的电路状态是最常见的考查方式.电路故障与电路图的联合考查,有助于学生更透彻地理解电路组成与相关元件作用,也能更灵活地解答其他电学问题.本文就三个例题分析电路中常见的断路和短路问题,帮助学生理解电路,更有效地解答电路问题.

自动化设备电路故障排除方法与检修效率提升策略

电路系统在现代工业和日常生活中起着至关重要的作用,其稳定性和可靠性直接影响着自动化设备和系统的正常运行。文章通过系统分析常见电路故障类型及其特征,探讨传统与现代排除方法和技术,提出了综合诊断流程和检修效率提升策略,旨在为自动化系统的维护提供全面而深入的指导。

汽车电路故障预测模型构建研究

当前,汽车技术快速发展,现代车辆中的电子电气系统日益复杂,已成为影响汽车功能实现和性能提升的核心因素。电路故障不仅直接影响车辆的正常运行,还可能引发安全隐患。研究汽车电路故障预测模型构建,可以提高故障诊断的准确性和效率,减少维修时间和成本,提升用户体验。该文分析汽车电路典型故障类型,探讨汽车电路故障预测模型构建,提出模型优化方向,为汽车电子电气系统的智能化维护提供新的思路和方法。

初中物理电路故障问题分析技巧

电路故障问题是电学问题中的一大难点,失分率较高,同时它也是中考中常考的一类题型.因此,掌握电路故障问题的分析技巧是极其重要的.本文结合实例,梳理两种基本电路故障问题的解题技巧,以供读者参考.

基于分层DVS的电路故障诊断研究分析

为进一步提高电路故障诊断效率,提出利用分层离散沃尔泰拉级数(Discrete Volterra Series,DVS)算法诊断电路故障,使用分层设计简化DVS结构,并引入贝叶斯信息准则(Bayesian Information Criterion,BIC)选择阶数,从而解决特征提取步骤中复杂的DVS参数计算问题。实验结果表明,采用分层DVS方法提取电路故障的特征,可以在0.01 s之内辨识和处理故障,精确检测和识别电路故障。同时,利用分层DVS方法,能够有效地消除电路信号噪声。DVS算法可在55.32 ms时间内发现电路故障,且故障检测精度与准确率均高于蚁群算法和随机森林算法。

汽车电气电路故障检测与维修研究

在当前汽车工业快速发展背景下,电气电路故障检测与维修方法在现代汽车维修领域发挥重要作用。汽车电气电路不仅直接关系车辆启动、照明、信号指示等基本功能,还关系电子控制单元、智能辅助驾驶等高级功能的实际应用效能。该文介绍汽车电气电路系统构成,总结汽车电气电路常见故障类型,探讨汽车电气电路故障检测与维修方法及维修要点,以提升汽车运行安全性。

北京现代车型电路故障5例

故障1:领动左侧尾灯偶发不亮。关键词:加装、LED后尾翼灯。故障现象:一辆2020年北京现代领动轿车,搭载1.4T发动机和7挡干式双离合变速器,行驶1.5万km。用户反映该车偶发左边一侧尾灯不亮,进店检查。检查分析:维修人员接车后了解到,该车之前因此故障已经多次进店。拆检室内熔丝盒和发动机舱熔丝盒,未发现有熔丝异常,而且室内熔丝盒未加装任何电器部件。向用户了解该车故障出现时的征兆,用户反映都是偶发,有时自动恢复。本次进店前故障突然出现,而开到店内就消失了。

中考物理电路故障的判断方法与技巧

在初中物理之中电路故障问题是一个非常重要的内容,尤其是在当前阶段的考试之中,对于电路故障的判断,题型出现的频率是非常高的,在进行电路判断过程中需要根据电路之中所出现的各种反常现象,分析出现反常现象的原因,从而找到出现电路故障的原因.电路故障指的是在电路仍然处于通路的状态之下,用电器或者是电表的状态出现异常的情况.本文主要是对几种出现电路故障问题的题型进行解释与分析,从而展示一些物理电路故障的判断方法和技巧.

新型汽车电器内部电路故障设置系统设计

根据汽车电路故障诊断技术教学的需求,针对传统的汽车电路故障设置实训台架只能设置汽车线路故障,而不能设置汽车电器部件故障的问题,提出一种可以模拟设置汽车电器内部故障的新型故障设置系统。使用该系统可以在不分解汽车电器本体的条件下:(1)设置汽车电器内部电路板输出接口引脚的断路、虚焊、互短故障以及因汽车震动导致的偶发接触不良故障;(2)设置汽车电器设备的通信协议故障;(3)支持原车电器设备的模拟更换操作。所设计的系统可以在较大程度上弥补传统汽车电路故障设置实训台架的不足,拓展汽车电路故障可设置的范围。

红外电路故障检测系统

利用红外热成像技术、计算机图像信号处理技术和电子技术,研制了TIP-I电路故障检测仪,可对电路故障进行非接触式检测,检测效率高,使用简便,弥补了传统检测方法的不足。介绍了检测仪的工作原理、系统组成及基本工作过程,解决了确定热像头视场尺寸问题,并利用“渐入渐出”的方法实现热图像的拼接,从而兼顾了热像头的空间分辨率和视场尺寸,得到令人满意的电路热图像,便于故障诊断。经鉴定测试和实际使用,对电路故障的诊断率很高,为该检测仪的小型化、实用化奠定了基础。

多信息融合电路故障诊断系统设计与开发

基于多源信息融合的电路故障诊断,当融合的信息源数目增加时,计算量变得越来越大,采用手工方式融合多源信息,具有劳动强度大、诊断结果准确率低等问题。针对这些问题,设计开发了基于信息融合的电路故障诊断系统。系统以MATLAB7.0和Microsoft Access2003为开发工具,采用模块化设计思想,具有使用方便、稳定性好、通用性强、易扩展等特点。同时,给出了系统的体系结构及用到的融合算法流程图,并以一具体实验电路检测数据为对象,进行故障诊断,说明了系统的特点及功能。

基于改进支持向量机的仿真电路故障诊断研究

研究电路的故障问题,应提高快速性和准确性。为提高仿真电路故障诊断效率,给出了一种基于改进支持向量机的仿真电路故障诊断方法。首先通过小波包变换实现了信号的能量特征提取,根据主元分析完成了特征压缩;其次针对支持向量机多分类一对一方法存在的不可分类区,将其与最近邻分类法相结合,实现了电路的故障诊断,并提出了一种混合遗传算法实现了小波函数和支持向量机参数的同步选择;最后通过一仿真电路的仿真实验,与BP,RBF和PNN等神经网络对比,结果显示基于支持向量机的方法诊断精度最高,达到98%,为设计提供参考依据。

基于BP-ART混合神经网络的电路故障诊断新方法

建立了基于误差反向传播(back propagation,BP)神经网络和自适应共振理论(adaptive resonatetheory,ART)神经网络的电路故障诊断模型,提出了BP神经网络和ART神经网络相结合的电路故障诊断方法,以ART网络为主,识别新故障,以BP网络为辅,识别多类故障,并对传统的ART神经网络竞争机制加以改进,有效地解决了复杂电路故障诊断的难题。实验表明,基于BP和改进ART神经网络相结合的电路故障诊断方法具有自适应性好、训练时间短、准确性高等特点。

模拟电路故障特征提取的小波基选取方法研究

小波技术在高维故障特征数据的压缩及敏感信号提取已被广泛应用,但小波基的选取没有一个统一的标准;通过实际采样信号数据的小波分解、特征向量计算、波动性函数比较等技术对小波基函数的选取进行了研究;最后通过综合小波分析、神经网络等技术的模拟电路故障诊断系统的诊断实例验证了所提选取方法的有效性;使用9种常用小波基函数,分别对采样信号进行分解并计算波动性函数,并在模拟电路故障诊断系统进行验证;小波基函数bior2.2的波动较小且与诊断结果一致。

基于支持向量机的信息融合模拟电路故障诊断方法研究

为提高模拟电路故障诊断效率,克服依据单一信息进行诊断的不足,提出了一种支持向量机信息融合的模拟电路故障诊断方法;首先构建了基于支持向量机的信息融合诊断模型,其次给出了基于小波包变换的能量特征提取和基于主元分析特征压缩方法,分析了支持向量机一对一多分类方法,最后通过模拟电路的仿真实验,与未进行信息融合,以及BP、RBF和PNN等神经网络对比,结果显示,基于支持向量机信息融合方法的诊断精度最高,约为97.3%。

布尔函数的c导数及其在组合电路故障检测中的应用

提出了布尔函数c导数的定义和性质,并给出了部分性质的证明.在此基础上,提出了求解"或"搭接及"与"搭接故障测试矢量的2个定理.通过实例讨论了布尔函数c导数在组合逻辑电路故障检测中的应用.所提出的c导数是对布尔函数的布尔导数和e导数研究的补充与完善.