基于稀疏分解的交通机电设备故障智能诊断方法

目前交通机电设备故障智能诊断存在诊断正确率不高的问题,为满足对交通机电设备故障进行智能诊断的需求,提出基于稀疏分解的交通机电设备故障智能诊断方法。采用稀疏分解算法对交通机电设备故障信号特征进行提取,利用希尔特变换法对故障信号进行修正,将修正后的信号在训练字典上进行算法分解,得到故障的类型,进行交通机电设备故障智能诊断方法设计。通过对比实验,与常规的故障智能诊断方法进行对比,结果表明,基于稀疏分解的交通机电设备故障智能诊断方法的诊断正确率优于常规的设备故障诊断方法,能够有效诊断出交通机电设备故障的类型,为交通机电设备的故障检测提供了一种新的思路。

装配式建筑施工安全风险智能诊断方法及应用研究

传统建筑的现浇施工方式存在耗能高、污染高的问题,不符合当前时代发展。装配式建筑建造速度快、人力成本低、节能环保,但改变建造方式容易让装配式建筑出现安全事故。文章探讨了如何使用风险智能诊断方法避免施工安全风险。

汽轮发电机组故障智能诊断方法研究

该文针对汽轮发电机组故障特点,研究了用于故障智能诊断的神经网络结构,对传统的BP神经网络进行了改进,提出了神经网络的逐层优化法,优化后的神经网络更加适用于故障诊断。通过对汽轮发电机组常见故障的分析,提出了适用于汽轮机故障诊断的原因-征兆表,在此基础上对某热电厂的汽轮发电机组故障进行了诊断,诊断结果表明,该方法能够正确地诊断出存在的故障,具有实用价值。

基于大数据技术的电网故障智能诊断方法

针对目前已有的电网故障智能诊断技术在诊断方式上较多采用单一智能诊断方法,协同研究少,信息的综合利用少等问题,本文提出了基于大数据技术的电网故障智能诊断方法。首先简要介绍了调控大数据和智能诊断技术的现状及发展趋势。接着,分别对故障分类方法、故障预判方法、故障相关性分析、设备寿命分析评估四个方面所采用的算法和应用方式进行了研究。通过多种智能诊断技术的融合使用,极大的提高了电网故障诊断技术的智能化水平。

基于EJB的B/S模式神经网络智能诊断方法研究

针对制造设备网络监控服务系统(Web -MoniService)的智能诊断特点,利用EJB组件技术,设计并实现了B/S模式的神经网络识别方法,详细剖析了开发过程中所用到的关键技术,最后结合金刚石笔钝化状态识别实例说明智能诊断方法的实现。

基于暂态地电压法的开关柜局放综合智能诊断方法研究

开关柜是电力系统中的重要设备，其安全可靠性直接影响到电力系统的正常运行。统计分析表明，绝缘性故障的发生率位居开关柜各类故障之首，而局部放电(PartialDischarge，PD)是开关柜绝缘故障的重要征兆和表现形式。在实际工作中，若通过带电检测的方法提前发现开关柜内存在的异常并准确判断出局放的类型和准确位置，将能使我们对局放的程度以及绝缘的状态进行有效评估，从而达到有计划地实施状态检修的目的。

对汽车故障的几种智能诊断方法

简要论述了汽车故障的几种智能诊断方法。这些方法代表了汽车故障智能诊断的主要内容和发展方向。

滚动轴承故障的智能诊断方法研究

针对滚动轴承故障声发射信号的智能识别与诊断问题,提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional NeuralNetworks,CNN)智能化故障诊断方法。该方法充分利用声发射信号参数中包含的时域和频域特征信息,构建CNN模型充分挖掘出滚动轴承处于不同运行状态下的声发射信号特征,并给出故障诊断结果。实验结果表明,CNN模型方法对滚动轴承正常、外圈及内圈故障识别准确率可达97.2%以上,证明了该方法的准确性和实际工程价值。

智能诊断方法在电力变压器故障识别中的应用

电力变压器作为输配电系统的核心设备,对于电网经济安全运行至关重要,而变压器故障的发生,往往是多重因素导致的,故障判别有很大难度,然而常规诊断方法较为单一,且准确度不高,迫切需求更加智能、高效的故障识别方法。本文首先分析智能诊断方法应用的必要性,详细介绍了多种智能诊断方法,并对变压器故障诊断的发展趋势进行了展望。

智能诊断方法在电力变压器故障识别中的应用研究

随着人工智能技术不断发展,很多学者把传统DGA方法和智能算法相结合实现对电力变压器的故障诊断,采用DGA技术诊断电压器故障提高了诊断精准度。文章通过对智能诊断方法进行研究,在一定程度上可以避免变压器发展工作故障,确保变压器能正常运行,并且保证供电稳定,为大型电网建设奠定基础。变压器经过长时间运行,容易引发故障,精准识别变压器故障可以减低变压器故障发生率,通过对变压器引发故障的原因进行分析,结合科学的诊断方法,通过构建贝叶斯模型,改变传统识别方法,结合人工智能网络技术,构建智能诊断模型,提高识别准确率,并提供新型的诊断思路,通过分析故障原因,提高实时在线电力变压器故障诊断精准率。

智能诊断方法在电力变压器故障识别中的应用研究

电力变压器故障识别能够有效地提升故障维修效率,智能诊断方法是利用大数据技术构建的远程监测系统,通过运用智能诊断方法可以精准对变压器故障进行识别,以此提高变压器的工作效率.

设备故障智能诊断方法浅析

介绍了设备故障智能诊断中以数理逻辑，专家系统、人工神经元网络、优化理论等为基础的相关方法和基本理论，阐述了它们在故障诊断中的应用步骤，并在此基础上分析了它们各自的优点和局限性，进一步提出了分层次的混合智能诊断方法的概念。

智能诊断方法在电力变压器故障识别中的应用

文章以电力变压器为研究对象,本着最大限度降低故障消极影响,确保整个电网系统都能够在电流变压器的作用下实现安全、正常运行,围绕智能诊断方法在电力变压器故障识别中的应用展开了一系列深入的研究与探讨。首先,从电力变压器理论角度对电力变压器常见故障类型及原因分别进行了简单的概述,明确了电力变压器故障前后油中溶解气体的表现情况。其次,站在现代化电网建设的角度,综合考量了智能诊断方法在电力变压器故障识别中应用的意义。最后,分别对几个主要的电力变压器故障识别智能诊断方法的原理及应用情况进行了详细的介绍,希望能够借助以上研究和探讨为智能诊断方法在电力变压器故障识别中的应用起到一定的促进作用。

大型机械状态监测与故障智能诊断方法研究

针对当前机械设备状态监测与故障智能诊断存在的问题,开展大型机械状态监测方法与故障智能诊断方法研究,通过获取大型机械实时状态信号、跟踪状态信号、发布状态监测信息,实现对大型机械运行状态的实时监测,并采用提取数据特征信息、融合故障智能诊断决策的方式,精准定位大型机械的故障点,完成对发生故障的智能诊断。

航空发动机气路故障的智能诊断方法研究

航空发动机设备的稳定运行对于飞机飞行安全而言有着极其重要的作用,一旦航空发动机出现故障问题未能被及时发现和处理,则极有可能会引发严重的安全事故,因此工作人员应积极引进智能故障诊断方法,提高对发动机设备气路故障的诊断效率,从而更好地保障飞机安全飞行。

水电机组混合智能故障诊断方法的研究

现有支持向量机方法在水电机组故障诊断应用中存在建模能力差、未考虑水电机组故障数据样本不确定性问题,难以保障故障诊断结果的准确性。针对此情况,本文在传统支持向量机方法的基础上引入粗糙集理论,构建粗糙多类支持向量机,并将其应用于水电机组导摆度偏大故障诊断中,进而确认此混合智能故障诊断方法具有较高的准确性。

风翼液压系统故障诊断方法综述

风翼助航是实现船舶绿色化发展的有效途径之一。液压系统作为风翼动力系统的重要组成部分,其运行状态决定风翼助航船运行的可靠性与节能效果。以风翼液压系统为对象,综合分析其故障部位、方式、特点以及故障后果,通过梳理国内外液压系统的故障诊断方法,分析各类诊断方法在风翼液压系统上的适用性,并总结各类诊断方法的特点和不足。结果表明:具有多层次诊断结构的智能诊断方法在提升大型复杂液压系统故障诊断精度及降低诊断模型复杂度方面具有优势,将成为船舶风翼液压故障诊断研究的发展趋势。

智能诊断方法在电力变压器故障识别中的应用

在国民经济迅猛发展的新时代背景下,人们的生活水平在不断提升的同时对电能的需求量、稳定性等也提出了更高的要求。 新时代背景下如何在保证社会供电量的同时,确保电力设备的安全、稳定、有效运转,逐渐成了每一名电力工作者的主要任务。 而电力变压器作为电力系统中重要的电能输出设备,其运行的稳定性、可靠性,不仅关系到社会用电的稳定性,同时也关系 到电力系统的正常运转。基于此,本文就智能诊断方法在电力变压器故障识别中的应用进行详细探究。

一种往复泵故障诊断的智能方法

1往复泵故障特点与诊断现状 往复泵是一种石化企业应用非常普遍的设备,由于结构复杂、激励源多,对其进行故障诊断较为困难。为了提高往复泵故障诊断的有效性,针对往复泵的常见故障类型,本文介绍一种基于小波分析的往复泵泵阀故障的智能诊断方法。

基于支持向量机的机械故障诊断方法研究

针对因缺少大量故障数据样本而制约机械故障智能诊断发展的问题,提出了一种基于支持向量机的机械故障诊断新方法,介绍了该方法的原理和算法,并利用模拟故障数据建立了多故障分类器.这种诊断方法只需要少量的时域故障数据样本来训练故障分类器,不必进行信号预处理以提取特征量,便可实现多故障的识别和诊断.测试结果表明,当数据样本中含有26%的噪声时,故障分类器仍然能正确分类多种故障.这种诊断方法具有算法简单、可对故障在线分类和故障分类能力强的优点.