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大坝安全监测设备故障检测与定位方法研究
1
作者 刘恒 熊敏 +3 位作者 罗正英 何海锋 何波 谢昆均 《大坝与安全》 2024年第2期11-16,共6页
大坝安全监测设备所处环境恶劣,容易发生故障。针对传统人工故障检测与定位流程耗时长的问题,提出了一种基于故障征兆矩阵的大坝安全监测设备故障检测与定位方法。首先,根据大坝安全监测系统结构及故障推理构建故障征兆矩阵,并结合观察... 大坝安全监测设备所处环境恶劣,容易发生故障。针对传统人工故障检测与定位流程耗时长的问题,提出了一种基于故障征兆矩阵的大坝安全监测设备故障检测与定位方法。首先,根据大坝安全监测系统结构及故障推理构建故障征兆矩阵,并结合观察向量与征兆矩阵获得判定矩阵;然后,基于欧式距离和角度余弦评估征兆矩阵和判定矩阵列向量的相似性,构建最优解空间;最后,基于解空间的交集筛选出故障模式。测试结果表明,该方法对单点故障和复合故障都具有较高的诊断准确率,具有较高的实用性。 展开更多
关键词 大坝安全监测设备 故障检测与定位 故障征兆矩阵
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Auto-identifying Diagnostic Symptom of Nonlinear Vibration
2
作者 GUAN Hui ling 1, ZHANG You yun 1, HAN Jie 2, DOGN Xin min 2 1Institute of Lubricating Theory and Bearing, Xi’an Jiaotong University, Xi’an 710049, P.R.China 2Institute of Vibration Engineering, Zhengzhou University, Zhengzhou 450002, P.R.China 《International Journal of Plant Engineering and Management》 2003年第1期41-48,共8页
The technology of diagnostic symptom identification of nonlinear vibration is based on a database of a diagnostic case. This paper defines the periodic degree, quasi periodic degree, and chaotic degree of a Poincare ... The technology of diagnostic symptom identification of nonlinear vibration is based on a database of a diagnostic case. This paper defines the periodic degree, quasi periodic degree, and chaotic degree of a Poincare map, an iterated map, and adopts the image identification theory, so the three states of periodic, quasi periodic, and chaotic running states of a machine can be distinguished. It also defines the variable identity, rotating angle and spread degree. The database of diagnostic case is expressed by means of an access database. The diagnostic symptoms are identified using the difference between the Poincare maps of samples and the fault case.Finally, we demonstrate an identification system of a nonlinear vibration diagnostic symptom of large rotating machinery. 展开更多
关键词 faul tdiagnosis nonlinearsymptom symptom identification chaos symptom fault case diagnosis
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Fault Diagnosis Method of Equipment based on Multi-information Fusion
3
作者 QI Jiyang WANG Lingyun 《International Journal of Plant Engineering and Management》 2020年第2期77-97,共21页
The traditional fault diagnosis method is completely based on the fault symptom without considering failure rate,so the fault diagnosis accuracy is not ideal.To improve the correctness rate of fault diagnosis,the pape... The traditional fault diagnosis method is completely based on the fault symptom without considering failure rate,so the fault diagnosis accuracy is not ideal.To improve the correctness rate of fault diagnosis,the paper proposes a fault diagnosis method of equipment based on failure rate and fault symptom.Firstly,an algorithm for calculating the equipment failure rate is proposed based on Weibull distribution model;Secondly,the probability of fault existence is evaluated based on fault symptom;Thirdly,a new fault diagnosis model is herein presented based on fault rate and fault symptom;Finally,the method is proved to be applicable through an example.The method takes failure rate,fault mechanism,fault symptom,difficulty degree of symptom acquisition and other factors into consideration,so the fault diagnosis accuracy is improved greatly. 展开更多
关键词 fault diagnosis failure rate fault symptom weibull distribution
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基于故障征兆与性能特征的数控机床故障诊断技术 被引量:1
4
作者 王林峰 《科学技术创新》 2023年第23期207-210,共4页
本文从故障征兆、性能特征两个方面分析了数控机床故障诊断方法。首先介绍了基于RBR的故障诊断技术、基于CBR的故障诊断技术以及RBR与CBR相结合的集成诊断技术,之后分析了机床性能,并对其与故障诊断间的关系进行了梳理,而后从精度数据... 本文从故障征兆、性能特征两个方面分析了数控机床故障诊断方法。首先介绍了基于RBR的故障诊断技术、基于CBR的故障诊断技术以及RBR与CBR相结合的集成诊断技术,之后分析了机床性能,并对其与故障诊断间的关系进行了梳理,而后从精度数据的角度出发,结合实例分析了利用神经网络技术分析精度数据从而实现故障诊断的技术方法,旨在为数控机床故障的科学、高效诊断提供参考。 展开更多
关键词 数控机床 故障征兆 性能特征 故障诊断
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改进LSTM-AE算法的电梯知识库故障征兆预测 被引量:3
5
作者 孙庆港 王呈 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第7期311-318,共8页
针对运维知识库系统中故障征兆预测问题,提出面向电梯设备的改进LSTM-AE算法。使用属性子集选择(ACDR)方法筛选特征向量组,剔除电梯运行参数中的冗余特征。同时,针对运行速度特征序列的非平稳性问题,使用变分模态分解(VMD)算法作降噪平... 针对运维知识库系统中故障征兆预测问题,提出面向电梯设备的改进LSTM-AE算法。使用属性子集选择(ACDR)方法筛选特征向量组,剔除电梯运行参数中的冗余特征。同时,针对运行速度特征序列的非平稳性问题,使用变分模态分解(VMD)算法作降噪平稳化处理。在LSTM-AE模型中引入融合BILSTM的滑动窗口注意力机制,提高模型的时序特征提取能力,并通过softmax分类器融合各特征序列的重构误差实现电梯故障征兆预测。实验结果表明,相较经典LSTM-AE算法,提出的改进LSTM-AE算法正常样本判准率提高13%,异常样本误判率降低11%,能够对常见电梯故障进行准确预测,适于构建可靠的电梯运维知识库故障征兆预测模型。 展开更多
关键词 故障征兆预测 特征冗余 变分模态分解 降噪平稳化 时序特征提取
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基于大数据的卫星遥测数据故障征兆分析方法 被引量:1
6
作者 曹宇 韩邢健 《电子质量》 2023年第5期105-109,共5页
卫星在轨遥测数据信息量巨大,且表征卫星在轨道上的运行状态和故障趋势[1]。首先,介绍了大数据在卫星故障分析方面的研究现状;其次,在现有研究的基础上充分地运用大数据技术,解决卫星遥测大数据采集、存储过程中的问题;然后,结合大数据... 卫星在轨遥测数据信息量巨大,且表征卫星在轨道上的运行状态和故障趋势[1]。首先,介绍了大数据在卫星故障分析方面的研究现状;其次,在现有研究的基础上充分地运用大数据技术,解决卫星遥测大数据采集、存储过程中的问题;然后,结合大数据分析方法研究卫星在轨遥测数据与故障状态的关系,并提出基于大数据的卫星遥测数据故障征兆分析方法;最后,分析了此方法的优势和应用场景,具有一定的推广使用价值。 展开更多
关键词 大数据 卫星遥测数据 故障征兆
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基于油色谱数据的变压器故障监控策略分析
7
作者 高泽梅 《集成电路应用》 2023年第12期280-281,共2页
阐述基于油色谱数据的变压器故障征兆,提出变压器故障征兆的优选思路和方法,将评价结果转换为不确定度参与到征兆优选过程中,基于对证据融合理论的应用,多角度对征兆重要度进行分析。
关键词 变压器 故障征兆 油色谱数据
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基于贝叶斯网络的列控车载设备故障诊断方法 被引量:34
8
作者 梁潇 王海峰 +1 位作者 郭进 徐田华 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第8期93-100,共8页
列控车载设备故障排查与维护多依赖于人员经验,存在一定的片面性且效率较低。提出一种基于贝叶斯网络的列控车载设备故障智能诊断方法,基于历史故障数据得到故障征兆,利用粗糙集理论对故障征兆进行属性约简,降低训练模型的复杂度;将专... 列控车载设备故障排查与维护多依赖于人员经验,存在一定的片面性且效率较低。提出一种基于贝叶斯网络的列控车载设备故障智能诊断方法,基于历史故障数据得到故障征兆,利用粗糙集理论对故障征兆进行属性约简,降低训练模型的复杂度;将专家知识与故障数据训练相结合,改进贝叶斯网络模型,并将故障征兆关联关系融入模型中。以武广线列控故障数据为例,验证该模型的诊断效果。该方法对提升列控系统故障诊断的智能化水平具有借鉴意义。 展开更多
关键词 车载设备 故障诊断 贝叶斯网络 属性约简 故障征兆
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机械故障信号小波包分解的时域特征提取方法研究 被引量:83
9
作者 杨国安 钟秉林 +2 位作者 黄仁 贾民平 许云飞 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2001年第2期25-28,31,共5页
本文利用小波包分解机械故障信号 ,对分解后的不同频带内的分解系数进行时域重构 ,分别对重构时间序列用时域分析的方法提取对故障敏感的特征参数 ,实现对往复机械等复杂机械的故障诊断 ,并以某油田往复泵为例。验证了该方法对这类机械... 本文利用小波包分解机械故障信号 ,对分解后的不同频带内的分解系数进行时域重构 ,分别对重构时间序列用时域分析的方法提取对故障敏感的特征参数 ,实现对往复机械等复杂机械的故障诊断 ,并以某油田往复泵为例。验证了该方法对这类机械进行故障诊断的有效性。 展开更多
关键词 小波包分析 故障诊断 往复机械 时域特征提取
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航空发动机整机振动故障模糊信息熵诊断方法 被引量:16
10
作者 艾延廷 费成巍 王志 《推进技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第3期407-411,共5页
为了获得航空发动机整机振动故障征兆与故障原因之间难以确定的复杂隶属关系,提高故障诊断的准确率,基于模糊数学理论和信息熵理论,提出了基于模糊信息熵的发动机整机振动故障融合诊断方法。通过建立模糊信息熵融合诊断的数学模型,使定... 为了获得航空发动机整机振动故障征兆与故障原因之间难以确定的复杂隶属关系,提高故障诊断的准确率,基于模糊数学理论和信息熵理论,提出了基于模糊信息熵的发动机整机振动故障融合诊断方法。通过建立模糊信息熵融合诊断的数学模型,使定量分析与专家经验和定性分析相结合,并应用于某型航空发动机整机振动故障诊断。实际应用表明,基于模糊信息熵融合的诊断模型较单一的模糊诊断模型准确率明显提高,验证了该方法用于航空发动机整机振动故障诊断是有效的。 展开更多
关键词 航空发动机 整机振动 故障征兆 故障原因 诊断矩阵
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基于故障原因-征兆矩阵的故障诊断专家系统 被引量:15
11
作者 姚剑飞 江志农 +1 位作者 赵庆亮 张雪 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2009年第1期74-78,共5页
采用故障原因-征兆矩阵实现了多征兆与多故障原因之间复杂关系的表征,提出了一种以故障原因-征兆矩阵为筛选对象的矩阵筛选法;同时,提出了一种应用此筛选法对故障系统进行初步诊断、用几何距离判别法进行精确诊断的故障诊断方法;并对基... 采用故障原因-征兆矩阵实现了多征兆与多故障原因之间复杂关系的表征,提出了一种以故障原因-征兆矩阵为筛选对象的矩阵筛选法;同时,提出了一种应用此筛选法对故障系统进行初步诊断、用几何距离判别法进行精确诊断的故障诊断方法;并对基于此故障诊断方法的故障诊断专家系统的设计进行了研究。 展开更多
关键词 故障诊断故障原因-征兆矩阵 矩阵筛选法 专家系统
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飞行器故障诊断专家系统中的知识获取机制 被引量:14
12
作者 陈玮 胡光锐 汪亚平 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第6期845-847,共3页
根据某飞行器的诊断实例 ,先通过文字编辑模块 (读取编辑器 )转换源知识 (实例 )的形式 ,得到初始规则 ,然后运用归纳方法获得用于修理诊断的、精炼合理的系统知识 ,并由归纳分类形成知识库的分块分层结构 .本系统在 HP VEE( Hewlett- P... 根据某飞行器的诊断实例 ,先通过文字编辑模块 (读取编辑器 )转换源知识 (实例 )的形式 ,得到初始规则 ,然后运用归纳方法获得用于修理诊断的、精炼合理的系统知识 ,并由归纳分类形成知识库的分块分层结构 .本系统在 HP VEE( Hewlett- Packard Visual Engineering Environment)的环境下开发实现 ,在某飞行器故障诊断的实际应用中能有效运行 。 展开更多
关键词 专家系统 知识获取 故障症状 飞行器 故障诊断
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基于小波包分析的机械故障特征提取方法研究 被引量:18
13
作者 荆双喜 冷军发 李臻 《煤矿机械》 北大核心 2003年第3期92-94,共3页
研究了一种基于小波包分析与信号能量分解的故障特征提取方法 ,运用这种方法提取了一风机轴不对中故障特征向量 ,为神经网络故障诊断提供了新的故障样本。实验结果表明这种方法比基于Fourier变换的故障特征提取方法更有效 。
关键词 小波包分析 机械故障 风机轴 神经网络 特征向量 机械设备 特征提取 故障诊断
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基于3层贝叶斯网络的变压器综合故障诊断 被引量:70
14
作者 白翠粉 高文胜 +2 位作者 金雷 于文轩 朱文俊 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第2期330-335,共6页
为了全面准确地诊断变压器故障,在已有研究基础上通过分析变压器不良工况、故障模式和异常征兆3者之间的因果关系,建立了基于3层贝叶斯(Bayes)网络的综合故障诊断方法。此方法可将不良工况纳入模型,与异常征兆一起作为证据信息,弥补了... 为了全面准确地诊断变压器故障,在已有研究基础上通过分析变压器不良工况、故障模式和异常征兆3者之间的因果关系,建立了基于3层贝叶斯(Bayes)网络的综合故障诊断方法。此方法可将不良工况纳入模型,与异常征兆一起作为证据信息,弥补了现有诊断方法因缺少对不良工况的分析以致证据信息不完备这一不足。在此3层Bayes网络模型下,利用Bayes网络推理方法,可获得网络中的最大可能解释,它包含了变压器当前状态下可能性最大的故障模式组合和其他未检测的异常征兆的可能状态,并包含并发故障模式,为下一步诊断试验提供了重要依据。 展开更多
关键词 不良工况 故障模式 异常征兆 贝叶斯网络 并发故障 最大可能解释
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生产过程轻微和早期故障智能诊断的一种新方法 被引量:13
15
作者 马良玉 王兵树 +2 位作者 高建强 徐二树 马永光 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第6期115-118,共4页
为实现生产过程轻微故障和早期故障的正确识别与及时诊断,提出了一种结合征兆缩放技术和模糊知识表达的故障综合智能诊断的新方法。在模糊模式识别、神经网络等故障智能诊断方法的基础上,利用征兆缩放技术可有效降低故障知识库的复杂程... 为实现生产过程轻微故障和早期故障的正确识别与及时诊断,提出了一种结合征兆缩放技术和模糊知识表达的故障综合智能诊断的新方法。在模糊模式识别、神经网络等故障智能诊断方法的基础上,利用征兆缩放技术可有效降低故障知识库的复杂程度,实现生产过程微弱故障的正确检测、诊断。为提高智能诊断模型对早期故障的识别能力并保证诊断结果的可靠性和稳定性,综合运用了趋势型和语义型两种故障征兆,探讨了两种征兆的模糊表达及合成计算方法。以火电机组高加系统轻微和早期故障诊断为例,验证了本文方法的有效性。 展开更多
关键词 生产过程 故障智能诊断 锅炉 神经网络
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动态系统的主动故障诊断技术 被引量:22
16
作者 何潇 郭亚琦 +2 位作者 张召 贾繁林 周东华 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第8期1557-1570,共14页
目前,绝大多数动态系统的故障诊断方法仅利用系统的输入输出数据,当数据中包含的故障特征不明显时,诊断效果不佳.动态系统的主动故障诊断方法通过向系统注入适当的辅助信号,增强输入输出数据中特定故障的表现来提高对该故障的诊断能力.... 目前,绝大多数动态系统的故障诊断方法仅利用系统的输入输出数据,当数据中包含的故障特征不明显时,诊断效果不佳.动态系统的主动故障诊断方法通过向系统注入适当的辅助信号,增强输入输出数据中特定故障的表现来提高对该故障的诊断能力.主动故障诊断的研究不仅对于丰富与发展动态系统故障诊断理论具有重要价值,还对故障诊断技术在实际中的推广应用具有重要意义.本文阐述了主动故障诊断的思想,介绍了用于增强故障表现的辅助信号所具有的特征,分类概述了现有文献中的辅助信号设计方法,分析了故障表现增强的形式与主动故障诊断技术的实现方式,探讨了主动故障诊断中亟待解决的问题与未来的发展方向. 展开更多
关键词 主动故障诊断 辅助信号 动态系统 故障表现增强
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基于模糊数学和概率论的变压器故障诊断 被引量:19
17
作者 符杨 江玉蓉 +1 位作者 崔椿洪 曹家麟 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第5期1040-1044,共5页
为克服现有专家系统人工神经网络和模糊数学等诸多不足,基于前人对变压器故障诊断理论的研究,综合考虑变压器电气试验、油中溶解气体检测分析及观测信息,并引入模糊数学、概率推理和节约覆盖集理论,建立了一个新的变压器故障综合诊断模... 为克服现有专家系统人工神经网络和模糊数学等诸多不足,基于前人对变压器故障诊断理论的研究,综合考虑变压器电气试验、油中溶解气体检测分析及观测信息,并引入模糊数学、概率推理和节约覆盖集理论,建立了一个新的变压器故障综合诊断模型。模糊隶属函数利用各专家的语义强度和经验,建立变压器故障性质与故障征兆之间的因果强度关系,再将概率统计和模糊数学相结合,利用节约覆盖集的理论重新筛选故障征兆集,重构相对似然函数。形成的模型能最大限度融入专家的知识,充分考虑了变压器的历史检修记录,使诊断结论更准确、可信。案例分析表明,该模型即使在只有部分征兆的情况下亦能准确诊断,对综合诊断变压器故障性质具有明显的优越性。 展开更多
关键词 模糊数学 概率推理 变压器 节约覆盖 故障征兆 综合诊断
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故障诊断中几种征兆自动获取技术研究 被引量:8
18
作者 韩西京 史铁林 +1 位作者 李录平 杨叔子 《华中理工大学学报》 CSCD 北大核心 1997年第8期53-55,共3页
研究了故障诊断系统中几种诊断征兆的自动获取机制,给出了对不同类型的征兆实现自动获取的有效方法.着重研究了轴心轨迹图形的自动识别问题,提出了利用图形的不变性矩特征的识别技术,构造了基于不变性特征矩的特征向量,定义了特征... 研究了故障诊断系统中几种诊断征兆的自动获取机制,给出了对不同类型的征兆实现自动获取的有效方法.着重研究了轴心轨迹图形的自动识别问题,提出了利用图形的不变性矩特征的识别技术,构造了基于不变性特征矩的特征向量,定义了特征矩向量之间的距离,提出了置信度的度量方法.通过对轴心轨迹的仿真和实际识别。 展开更多
关键词 不变性矩 征兆获取 故障诊断系统 图形识别
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多征兆模糊诊断知识表示及专家系统的研究 被引量:10
19
作者 黄开启 黄跃飞 刘晓波 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第12期1077-1079,共3页
介绍了一种旋转机械多征兆模糊故障诊断专家系统 ,研究了多征兆模糊产生式规则的诊断知识表示和以关系数据库为基础的知识库的建立与维护机制 ;利用ODBC技术实现了对知识库的访问和诊断推理。系统在满足对知识表示和推理模型的有效性和... 介绍了一种旋转机械多征兆模糊故障诊断专家系统 ,研究了多征兆模糊产生式规则的诊断知识表示和以关系数据库为基础的知识库的建立与维护机制 ;利用ODBC技术实现了对知识库的访问和诊断推理。系统在满足对知识表示和推理模型的有效性和实用性要求下 ,具有构造简单 ,推理效率高等优点。 展开更多
关键词 多征兆 故障诊断 专家系统 数据库 模糊推理
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基于小波包分析及神经网络的汽轮机转子振动故障诊断 被引量:16
20
作者 梁平 白蕾 +1 位作者 龙新峰 范立莉 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第6期981-985,共5页
根据Bently实验台所采集的碰摩、松动、不对中、不平衡4种典型汽轮机转子振动故障信号,运用小波包分析方法对其进行能量分析并提取故障特征.分析结果表明:小波包分析与信号能量分解的故障特征提取方法,可以获得汽轮机转子振动的故障状态... 根据Bently实验台所采集的碰摩、松动、不对中、不平衡4种典型汽轮机转子振动故障信号,运用小波包分析方法对其进行能量分析并提取故障特征.分析结果表明:小波包分析与信号能量分解的故障特征提取方法,可以获得汽轮机转子振动的故障状态,有较好的故障区分度;另外由于经过小波包分解再重构后所提取的故障特征参数浓缩了汽轮机转子振动故障的全部信息,而BP神经网络具有优良的非线性映射能力,对提取的故障特征参数应用BP神经网络映射,可对汽轮机转子振动故障进行进一步的诊断.诊断结果表明:基于小波包分析及神经网络的故障诊断方法,具有较高的故障识别能力. 展开更多
关键词 小波包分析 汽轮机转子 故障诊断 特征提取 BP神经网络
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