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大坝安全监测设备故障检测与定位方法研究
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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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航空发动机整机振动故障模糊信息熵诊断方法 被引量:16
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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
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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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设备故障的二级模糊综合诊断方法的研究 被引量:4
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作者 张静 李兴国 齐继阳 《机械设计与制造》 北大核心 2010年第3期132-134,共3页
在设备故障诊断中,由于故障原因繁多且相互交织和影响,导致设备故障具有一定的模糊性。本文将模糊理论引入设备故障的诊断过程中,针对每种故障原因,建立一个故障原因两两比较模糊矩阵,通过故障原因两两比较模糊矩阵,确定故障症状对故障... 在设备故障诊断中,由于故障原因繁多且相互交织和影响,导致设备故障具有一定的模糊性。本文将模糊理论引入设备故障的诊断过程中,针对每种故障原因,建立一个故障原因两两比较模糊矩阵,通过故障原因两两比较模糊矩阵,确定故障症状对故障原因的隶属度,从而建立了模糊诊断矩阵,在模糊综合诊断过程中,由于模糊算子对信息的取舍均带有一定的倾向性,为抑制其偏激,我们首先分别采用5种模糊算子进行综合诊断,然后根据诊断的结果,将可信度较高的3种模糊算子诊断的结果加权平均,作为最终诊断结果,以提高诊断结果的可靠性。最后,通过实例演示了故障的诊断过程。 展开更多
关键词 故障症状 故障原因 模糊故障诊断 模糊诊断矩阵
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基于模糊关系矩阵的故障征兆群体系研究
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作者 林砺宗 钱志勤 +2 位作者 王刚 宗光 郑建荣 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2005年第10期1163-1165,共3页
在基于模糊关系矩阵的故障诊断理论下,将故障征兆群的概念引入到诊断领域。提出一种基于模糊关系矩阵的故障征兆群体系,并通过实例分析验证了该体系的可行性和有效性。
关键词 模糊关系矩阵 故障 征兆群
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海量船舶故障数据挖掘中的模糊运算聚类算法分析 被引量:2
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作者 魏亚清 夏少芳 胡秀源 《舰船科学技术》 北大核心 2022年第13期182-185,共4页
为能获取可以准确描述船舶运行状态的故障数据,提出海量船舶故障数据挖掘的模糊运算聚类算法。使用局部切空间排列算法从船舶运行数据提取船舶故障征兆变量,利用离散化算法完成离散化处理运用模糊运算聚类算法挖掘与各故障征兆变量离散... 为能获取可以准确描述船舶运行状态的故障数据,提出海量船舶故障数据挖掘的模糊运算聚类算法。使用局部切空间排列算法从船舶运行数据提取船舶故障征兆变量,利用离散化算法完成离散化处理运用模糊运算聚类算法挖掘与各故障征兆变量离散化结果相匹配的船舶故障数据。实验结果表明,该方法具有较优良的船舶故障征兆变量降维效果,海量船舶故障数据挖掘性能较为理想。 展开更多
关键词 海量船舶故障数据挖掘 故障数据挖掘 模糊运算聚类 局部切空间 故障征兆变量 可辨识矩阵
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