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基于案例推理的电力设备多重故障诊断方法 (2012年)

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简介：
本文提出了一种基于案例推理的电力设备多重故障诊断方法，旨在提高复杂电网环境中故障识别与定位的准确性和效率。通过分析历史故障数据，该方法能够智能地预测和解决新的多重故障问题，为电力系统的稳定运行提供有力支持。 在分析了多故障模式的特点之后，我们建立了一个面向多种故障的案例知识库，并提出了一种基于二次检索策略的电力设备多故障诊断方法。该方法采用一种基于权重隶属度的候选案例生成技术对案例库进行初步筛选，有效减少了需要考虑的候选案例数量。通过灰色关联分析计算案例相似性，从而确定最有可能发生的故障情况，解决了由于多种故障组合导致的大规模计算量问题。最后我们用实例说明了所提出方法的应用效果。

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  • 基于案例推理的电力设备多重故障诊断方法 (2012年)
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    本文提出了一种基于案例推理的电力设备多重故障诊断方法，旨在提高复杂电网环境中故障识别与定位的准确性和效率。通过分析历史故障数据，该方法能够智能地预测和解决新的多重故障问题，为电力系统的稳定运行提供有力支持。 在分析了多故障模式的特点之后，我们建立了一个面向多种故障的案例知识库，并提出了一种基于二次检索策略的电力设备多故障诊断方法。该方法采用一种基于权重隶属度的候选案例生成技术对案例库进行初步筛选，有效减少了需要考虑的候选案例数量。通过灰色关联分析计算案例相似性，从而确定最有可能发生的故障情况，解决了由于多种故障组合导致的大规模计算量问题。最后我们用实例说明了所提出方法的应用效果。
     
  • 基于SVM的航舵故障诊断方法研究 (2012年)
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    本文于2012年探讨了利用支持向量机(SVM)技术进行航舵系统故障检测与诊断的方法，通过优化模型提高了故障识别准确性。 针对舵机故障样本数量不足及诊断知识不完备的问题，提出了一种基于支持向量机（SVM）的故障诊断方法。考虑到航舵故障输入输出映射具有非线性的特点，本段落分析了SVM 的分类原理，并介绍了基于 SVM 的故障诊断步骤，解决了小样本模式下的分类难题。通过仿真验证该方法的有效性，结果显示：此方法对舵机故障分类的准确性可达92%。
     
  • 1dcnntest1_1DCNN_轴承故障诊断_基于TensorFlow的CNN故障诊断方法_故障诊断轴承_
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    本研究运用TensorFlow平台，提出了一种针对轴承故障诊断的1dcnntest1_1DCNN模型，通过卷积神经网络有效识别和分析轴承运行数据中的异常特征，旨在提高故障检测的准确性和效率。 使用Python语言，在TensorFlow 2.3.1和Python 3.6环境下运行的一维卷积网络应用于轴承故障诊断的项目。
     
  • 基于多种算法的电机故障诊断方法
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    本研究提出了一种结合多种算法的创新性电机故障诊断方法，旨在提高故障检测精度和效率。通过综合运用先进数据分析技术，该方法能够有效识别并预测电机潜在问题，为维护工作提供科学依据，延长设备使用寿命，减少意外停机时间。 频域Relax方法能够有效地从平稳信号中提取特定频率成分，在工频供电的非调速鼠笼式异步电动机故障诊断过程中，可以用来剔除工频分量，从而凸显出故障特征。然而，对于变频调速动态过程中的电机而言，输入电压频率会随时间变化。针对恒加速运行模式下的变频调速异步电动机，本段落提出了一种基于分数阶Fourier变换和频域Relax算法的故障提取方法。该方法首先通过分数阶Fourier变换将线性调制频率电流的主要分量转换为恒定频率成分，然后利用频域Relax技术来提取并剔除这些恒定频率成分，从而突出显示故障特征。仿真结果验证了这种方法的有效性。
     
  • 电力电子电路的故障诊断方法
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    本研究聚焦于电力电子电路中的常见故障及其成因分析，提出了一系列有效的故障诊断策略与技术，旨在提高系统的可靠性及维护效率。 电力电子电路故障诊断方法的核心在于提取故障的特征。这些特征通过分析设备和系统中的信号，并经过加工处理得出，可以反映故障类型、位置及严重程度。在实际运行中，功率开关器件最容易发生故障，如开路或短路现象等，因此需要有效的诊断手段来实时监测并进行在线检测。 电力电子电路的故障诊断方法主要包括以下几种： 1. 谱分析法：谱分析法用于处理含有噪声信号的问题，并从其中提取出故障特征。常见的谱分析技术包括傅里叶变换和沃尔什变换，此外还有滤波技术和相关性分析等手段。例如，通过傅里叶变换可以将时域中的故障波形转换到频域中进行更有效的识别。 2. 基于动态系统的数学模型方法：这种方法利用已知系统模型来进行诊断，包括检测滤波器法、状态估计法和参数辨识方法等多种技术手段。例如，通过观测数据调整滤波器的参数来抑制噪声并提取故障特征；或者使用卡尔曼滤波器重构输出信号，并根据量测残差判断是否存在异常。 3. 模式识别：模式识别在诊断中的应用是将反映系统状态的信息抽取出来进行分类处理。这种方法适用于复杂且难以建立精确数学模型的情况，常用的方法包括最小距离法、贝叶斯分类以及Fisher判别等技术手段。 4. 基于神经网络的故障诊断方法：利用人工智能特别是人工神经网络的能力来进行自动识别和分析工作。通过训练使神经网络能够理解电压或电流波形中的异常情况，并据此判断出具体的故障原因，实现智能化在线监控与维护功能。 5. 专家系统法：依赖领域内专业知识进行推理并提供解决方案的诊断工具，在处理复杂非结构化问题时特别有效。这类系统的开发通常需要大量的案例研究和规则制定作为基础支持。 6. 小波变换方法：小波分析可以对信号实施局部时间与频率特性上的细致考察，有助于发现隐藏于背景之中的故障信息。 7. 遗传算法的应用：模拟自然进化过程的优化技术，在寻找最优解决方案方面表现出色。在电力电子设备诊断中可用于参数估计及特征选择等方面提高准确性与效率水平。 为了实现快速且准确地识别和处理问题，上述方法需要紧密结合多种技术和工具，并对收集到的数据进行深入分析理解电力电子电路的特点。随着科技的进步和发展趋势表明，智能化故障检测技术正逐渐成为保障这类系统可靠运行的重要手段之一。
     
  • 基于DBN_tensorflow的故障诊断方法
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    本研究提出了一种基于深度信念网络(DBN)和TensorFlow框架的创新故障诊断方法，旨在提高复杂系统故障检测与预测的准确性。通过多层次特征学习，该模型能有效识别潜在故障模式，为工业维护提供强有力的数据支持。 使用DBN模型进行故障诊断，其中故障类型分为4类，每类的训练集包含400个样本，测试集包含20个样本。
     
  • 基于KPCA的故障诊断方法
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    简介：本文探讨了一种基于核主成分分析（KPCA）的故障诊断技术，通过非线性特征提取优化故障检测与分类性能。 一个利用KPCA进行故障诊断的程序非常易于使用，并且包含详细的注释。
     
  • 基于PCA的故障诊断方法
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    本研究提出了一种基于主成分分析(PCA)的创新故障诊断方法，有效提高了复杂系统中异常检测与故障定位的准确性和效率。 Python实现包括源码、数据集和报告。
     
  • 电力设备在线监测及故障诊断.pdf
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    《电力设备在线监测及故障诊断》是一本专注于电力系统中关键设备实时监控与维护的技术手册，详细介绍如何通过先进的监测技术预防和解决电力设备可能出现的问题。 电气设备主要由绝缘材料、导电材料和导磁材料组成。 绝缘材料通常为有机材质，例如矿物油、绝缘纸以及各种合成材料，在运行过程中会受到电流、温度、机械应力及环境因素的影响而劣化，从而导致设备故障。因此，设备的绝缘性能直接决定了整个系统的使用寿命。 大型电气装置一旦出现故障引发突发停电事故，则可能造成严重的经济损失和社会负面影响。 为了提升设备可靠性，可以采取以下措施：提高制造质量；对设备进行定期检查和维护。