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基于等值网络模型的电子设备故障智能分析诊断技术 被引量:4
1
作者 莫海城 《粘接》 CAS 2023年第9期192-196,共5页
随着电力电子设备电路的日益复杂,故障可能性也在增加。为了及时捕捉电路故障,提出了一种检测电子电路问题的系统。通过分析从故障电路中获取的特征信号,该系统能够检测和定位电路故障。故障检测系统的信号采集模块具备8个通道,用于数... 随着电力电子设备电路的日益复杂,故障可能性也在增加。为了及时捕捉电路故障,提出了一种检测电子电路问题的系统。通过分析从故障电路中获取的特征信号,该系统能够检测和定位电路故障。故障检测系统的信号采集模块具备8个通道,用于数据采集。系统还借助闭环控制的DC-DC变换电路建立仿真模型,使用峰值电压信号作为故障特征参数。通过BP神经网络模型,提取关键信息并生成新特征向量,实现了数据维度的减少。实验结果显示,本研究的故障诊断技术在硬故障诊断方面达到100%的成功率,在软故障诊断方面,诊断率高达100%,最低为93%。 展开更多
关键词 等值网络模型 电子设备故障 信号采集模块 DC-DC变换电路
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基于深度聚类网络的电子设备故障检测方法
2
作者 卜文锐 《自动化与仪器仪表》 2024年第2期42-46,共5页
对基于深度聚类网络的电子设备故障检测方法进行了研究,并设计了一种基于深度聚类网络的电子设备故障检测系统。首先,对电子设备故障检测方法的总体方案进行设计;然后为了进一步提高系统对故障检测的准确率,在深度聚类网络中引入自注意... 对基于深度聚类网络的电子设备故障检测方法进行了研究,并设计了一种基于深度聚类网络的电子设备故障检测系统。首先,对电子设备故障检测方法的总体方案进行设计;然后为了进一步提高系统对故障检测的准确率,在深度聚类网络中引入自注意力机制与残差块对其进行改进与优化;最后对优化后深度聚类网络搭建的电子设备故障检测系统进行实验测试。实验结果表明:经过引入自注意力机制和残差块后的深度聚类网络优化算法的聚类准确率达到了94.28%,比传统深度聚类网络算法的准确率提高了4.17%,CH指数与轮廓指数有明显提升,戴维森堡丁指数降低了8.06%,代表聚类效果在算法得到优化后变得更佳;采用优化后的深度聚类网络搭建的电子设备检测系统的故障诊断准确率达到了93.91%,比传统聚类算法提高了24.03%,比基于降维的传统聚类算法提高了6.26%,表明采用的优化后的深度聚类网络在电子设备故障检测方面具有明显的优势,基于深度聚类网络的电子设备故障检测系统具有可行性与有效性,且故障诊断准确率较高。 展开更多
关键词 深度聚类网络 电子设备故障检测 自注意力机制 残差块
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电子设备智能故障诊断技术的应用 被引量:2
3
作者 程晓芳 《南方农机》 2020年第12期174-174,183,共2页
随着目前信息化技术的稳定发展,电子设备在人们的日常生活及各行业中的应用已经非常普遍。然而,功能失调与性质不稳定导致的电子设备部件内化会影响工作的正常秩序,甚至会给人们带来经济损失。为了尽可能解决上述问题,文章针对电子设备... 随着目前信息化技术的稳定发展,电子设备在人们的日常生活及各行业中的应用已经非常普遍。然而,功能失调与性质不稳定导致的电子设备部件内化会影响工作的正常秩序,甚至会给人们带来经济损失。为了尽可能解决上述问题,文章针对电子设备智能故障诊断技术的应用进行了具体分析,希望为相关的工作人员提供参考。 展开更多
关键词 电子设备故障诊断技术 常见故障 科技
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基于优化稀疏编码学习的机械设备电子故障检测研究 被引量:2
4
作者 吴响容 《机电工程》 CAS 北大核心 2021年第5期605-610,共6页
针对现有机械设备电子故障检测方法非线性逼近性能差的问题,提出了基于优化稀疏编码学习的检测算法研究。采用了稀疏表达的方式来识别机械设备电子故障信号,提高了检测算法全局寻优的能力,避免陷入局部最优解;通过提升过完备字典模型内... 针对现有机械设备电子故障检测方法非线性逼近性能差的问题,提出了基于优化稀疏编码学习的检测算法研究。采用了稀疏表达的方式来识别机械设备电子故障信号,提高了检测算法全局寻优的能力,避免陷入局部最优解;通过提升过完备字典模型内部原子结构与故障信号的匹配度的方式,获取了精度更高的稀疏解;促使稀疏逼近后重构信号的周期性与原始信号保持一致,并引入了特征自学习方案;最后采用分段的方式提取了各段信号的稀疏表征,改善了对原始故障信号的控制与检测性能。研究结果表明:提出检测算法在信号故障特征提取方面与原始信号周期性峰值匹配度更高,重构信号的控制误差较低,在稀疏度值超过100时的时间消耗相对于现有检测方法具有更明显的优势。 展开更多
关键词 优化稀疏编码 松弛算法 稀疏解 自学习 机械设备电子故障检测
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基于性能退化数据的电子设备缓变故障预报探析
5
作者 徐鑫 《信息通信》 2014年第9期50-51,共2页
这种电子设备性能退化数据的预报方法的重点是针对如何体现电子设备功能模块状态与其性能退化数据和故障树之间的内在关系展开建模分析研究,通过模糊神经网络将难于定量描述的映射关系转化为定性描述映射关系,然后结合时间序列对电子设... 这种电子设备性能退化数据的预报方法的重点是针对如何体现电子设备功能模块状态与其性能退化数据和故障树之间的内在关系展开建模分析研究,通过模糊神经网络将难于定量描述的映射关系转化为定性描述映射关系,然后结合时间序列对电子设备性能退化趋势进行评估和判断,从而建立一种为电子设备缓变故障的预报和故障源定位的分析建模方法。 展开更多
关键词 性能退化 数据 电子设备缓变故障 预报 方法
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电子计算机断层扫描设备故障分析及预防对策分析
6
作者 郭喆 《电子乐园》 2019年第34期156-156,共1页
随着国家发展的速度越来越快,更多的医院用上了电子计算机断层扫描设备医院。电子计算机断层扫描设备正常运用关系到医 学的发展,关系到每个病人的切身利益。为了防止医院设备科问题的爆发,有关技术人员必须对现有的设备故障产生原因和... 随着国家发展的速度越来越快,更多的医院用上了电子计算机断层扫描设备医院。电子计算机断层扫描设备正常运用关系到医 学的发展,关系到每个病人的切身利益。为了防止医院设备科问题的爆发,有关技术人员必须对现有的设备故障产生原因和预防对策分析 进行分析。 展开更多
关键词 电子计算机断层扫描设备 电子计算机断层扫描设备故障分析 预防对策
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基于LVQ神经网络模型的飞机故障分类诊断 被引量:4
7
作者 郑波 朱新宇 《中国民航飞行学院学报》 2009年第4期3-5,共3页
为了能够快速诊断出飞机故障产生的原因,判断故障发生的准确位置,把LVQ神经网络模型和分类诊断理论运用到了飞机的故障诊断中。以飞机电子设备和发动机故障诊断为实例,验证了此方法的故障诊断能力。实践表明:基于LVQ神经网络模型的飞机... 为了能够快速诊断出飞机故障产生的原因,判断故障发生的准确位置,把LVQ神经网络模型和分类诊断理论运用到了飞机的故障诊断中。以飞机电子设备和发动机故障诊断为实例,验证了此方法的故障诊断能力。实践表明:基于LVQ神经网络模型的飞机故障分类诊断方法能够为机务工作者提供有力的辅助决策参考。 展开更多
关键词 LVQ神经网络模型 分类诊断 电子设备故障 发动机故障
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System Four地面站常见故障分析
8
作者 陆伟刚 《物探装备》 2008年第1期27-35,共9页
本文首先对System Four地面电子设备(D单元、A单元、BBU、XLU、SVSM)进行了简要描述,在此基础上汇总了System Four仪器D单元故障23种、A单元故障26种、BBU故障20种、XLU故障13种,同时给出了各故障的参考解决方案或排除方法。最后,给出了... 本文首先对System Four地面电子设备(D单元、A单元、BBU、XLU、SVSM)进行了简要描述,在此基础上汇总了System Four仪器D单元故障23种、A单元故障26种、BBU故障20种、XLU故障13种,同时给出了各故障的参考解决方案或排除方法。最后,给出了SVSM检波器的使用方法。本文的分析能使System Four操作员掌握故障的类型,了解故障产生的原因,以便及时排除故障。 展开更多
关键词 SYSTEM FOUR 地面电子设备故障 SVSM检波器
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网络传输机房故障分析和定位方法的探讨 被引量:4
9
作者 张淑芳 《广播电视信息》 2012年第5期49-51,共3页
本文就广电网络传输机房播出故障分析和定位的方法进行了探讨,提出了信号监测和设备监控相结合的智能电子图纸的概念,并通过链路展示,故障归并等手段,达到快速,准确定位故障的目的。
关键词 网络传输机房信号监测设备监控智能电子图纸故障分析定位关键技术
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某石化企业定量装车控制系统雷击事故分析
10
作者 孙立富 《安全、健康和环境》 2002年第12期8-9,共2页
关键词 定量装车控制系统 雷击事故 石油化工企业 电子设备故障
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Effects of Vapor Pressure and Super-Hydrophobic Nanocomposite Coating on Microelectronics Reliability
11
作者 Xuejun Fan Liangbiao Chen +2 位作者 C.P.Wong Hsing-Wei Chu G.Q.Zhang 《Engineering》 SCIE EI 2015年第3期384-390,共7页
Modeling vapor pressure is crucial for studying the moisture reliability of microelectronics, as high vapor pressure can cause device failures in environments with high temperature and humidity. To minimize the impact... Modeling vapor pressure is crucial for studying the moisture reliability of microelectronics, as high vapor pressure can cause device failures in environments with high temperature and humidity. To minimize the impact of vapor pressure, a super-hydrophobic(SH) coating can be applied on the exterior surface of devices in order to prevent moisture penetration. The underlying mechanism of SH coating for enhancing device reliability, however, is still not fully understood. In this paper, we present several existing theories for predicting vapor pressure within microelectronic materials. In addition, we discuss the mechanism and effectiveness of SH coating in preventing water vapor from entering a device, based on experimental results. Two theoretical models, a micro-mechanics-based whole-field vapor pressure model and a convection-diffusion model, are described for predicting vapor pressure. Both methods have been successfully used to explain experimental results on uncoated samples. However, when a device was coated with an SH nanocomposite, weight gain was still observed, likely due to vapor penetration through the SH surface. This phenomenon may cast doubt on the effectiveness of SH coatings in microelectronic devices. Based on current theories and the available experimental results, we conclude that it is necessary to develop a new theory to understand how water vapor penetrates through SH coatings and impacts the materials underneath. Such a theory could greatly improve microelectronics reliability. 展开更多
关键词 vapor pressure MOISTURE semiconductor reliability microelectromechanical systems (MEMS) SUPERHYDROPHOBIC nanocomposite coating
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