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电动汽车电池管理系统的故障诊断 预览
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作者 董乐然 《电工技术》 2019年第1期14-17,共4页
针对电动汽车电池内部一类具有短时延的故障控制系统,提出一种诊断方案。首先基于观测器的预测状态作为控制器的输入,设计了具有时延补偿及故障诊断的控制系统;然后根据残差产生器的数值与预定阈值对比判断故障是否发生,后置滤波器的设... 针对电动汽车电池内部一类具有短时延的故障控制系统,提出一种诊断方案。首先基于观测器的预测状态作为控制器的输入,设计了具有时延补偿及故障诊断的控制系统;然后根据残差产生器的数值与预定阈值对比判断故障是否发生,后置滤波器的设计使得系统对外界干扰的敏感性增强和对加性故障的鲁棒性提高,从而提升故障系统的诊断率;最后通过仿真验证基于观测器的系统设计可很好地诊断出系统故障,保障电池系统的安全运行和诊断准确。 展开更多
关键词 电动汽车 电池管理系统 故障诊断 观测器 NCS故障诊断
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应用深度自编码网络和XGBoost的风电机组发电机故障诊断
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作者 赵洪山 闫西慧 +1 位作者 王桂兰 尹相龙 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期81-86,共6页
针对风电机组现场故障样本难获取的问题,为实现风电机组发电机部件的故障诊断,通过分析风机监控与采集(SCADA)数据,设计了基于深度自编码(DAE)网络和XGBoost的故障诊断算法。该算法包含两部分:第一部分是DAE故障检测算法,通过DAE获取SC... 针对风电机组现场故障样本难获取的问题,为实现风电机组发电机部件的故障诊断,通过分析风机监控与采集(SCADA)数据,设计了基于深度自编码(DAE)网络和XGBoost的故障诊断算法。该算法包含两部分:第一部分是DAE故障检测算法,通过DAE获取SCADA数据的重构值,分析重构误差的变化趋势与其超越阈值的情况以预测风机故障和提取故障样本;第二部分是XGBoost故障识别算法,用贝叶斯优化搜索XGBoost的最优超参数,建立XGBoost多分类故障识别模型。算例结果表明,DAE算法能够捕获风电机组发电机早期故障,XGBoost比其他算法更精确地识别不同故障类型。 展开更多
关键词 风电场 风电机组 故障诊断 深度自编码
基于DEMD能量熵的变压器绕组匝间短路故障诊断 预览
3
作者 陆文杰 孙一凡 《农村电气化》 2019年第1期29-31,共3页
针对变压器绕组轻微匝间短路故障,提出将基于微分的经验模式分解(Differential-based empirical mode decomposition,DEMD)和能量熵结合进行诊断的方法。对采集到的低压脉冲反射信号进行DEMD分解,得到信号按频率分配的本征模函数(Intrin... 针对变压器绕组轻微匝间短路故障,提出将基于微分的经验模式分解(Differential-based empirical mode decomposition,DEMD)和能量熵结合进行诊断的方法。对采集到的低压脉冲反射信号进行DEMD分解,得到信号按频率分配的本征模函数(Intrinsic mode function,IMF),提取IMF的能量特征,求得信号的能量熵,根据故障发生时DEMD能量熵的变化程度判定是否有匝间短路故障。Matlab仿真结果表明该方法诊断轻微匝间短路故障有较好的效果。 展开更多
关键词 变压器 匝间短路 故障诊断 DEMD 能量熵
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航空发动机锥齿轮故障诊断技术研究
4
作者 陈礼顺 程礼 +2 位作者 张晗 梁涛 陈超 《航空精密制造技术》 2019年第1期41-45,共5页
通过在锥齿轮相对应的附件机匣壳体上固定加速度传感器,在发动机试车过程中采集锥齿轮振动信号,识别特征信号,运用时频分析法、低秩稀疏分解算法、稀疏正则算法、谱峭度法分别对锥齿轮故障特征信号进行分析处理,通过比较分析,表明低秩... 通过在锥齿轮相对应的附件机匣壳体上固定加速度传感器,在发动机试车过程中采集锥齿轮振动信号,识别特征信号,运用时频分析法、低秩稀疏分解算法、稀疏正则算法、谱峭度法分别对锥齿轮故障特征信号进行分析处理,通过比较分析,表明低秩稀疏分解算法能够有效滤除噪声和谐波干扰信号,增强故障特征信号的显著性,识别锥齿轮潜在故障,解决了锥齿轮微弱振动信号难以分离和识别的技术难题,实现了航空发动机锥齿轮故障诊断,保证了锥齿轮工作可靠性和安全性,为航空发动机锥齿轮故障诊断提供了新方法。 展开更多
关键词 航空发动机 锥齿轮 故障诊断 低秩稀疏分解 振动信号
柴油机故障诊断技术的发展与展望 预览
5
作者 游军伟 《科学与信息化》 2019年第9期107-107,108共2页
柴油机作为我们生活中一种常见的动力机械,其故障诊断技术及状态监测技术被人们广泛关注。经过一定的发展,柴油机故障诊断技术中的故障特征提取及信息处理等已有了初步雏形。本文在分析柴油机常见故障及对应影响因素的同时,对柴油机故... 柴油机作为我们生活中一种常见的动力机械,其故障诊断技术及状态监测技术被人们广泛关注。经过一定的发展,柴油机故障诊断技术中的故障特征提取及信息处理等已有了初步雏形。本文在分析柴油机常见故障及对应影响因素的同时,对柴油机故障诊断技术的进一步发展进行了展望。对我国柴油机故障诊断技术的发展具有显著的推动作用。 展开更多
关键词 柴油机 故障诊断 特征 发展及展望
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2013年宝马X1发动机故障灯偶尔亮起
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作者 叶慧 吴栋选 洪振雷 《汽车维修技师》 2019年第1期86-87,共2页
车型:E84,配置N46T发动机。VIN:WBAVL3109DV××××××。行驶里程:77176km。故障现象:客户反映仪表发动机故障灯亮起。故障诊断:经诊断仪ISTA检测,存有故障码“2AC3 DME废气触媒转换器前氧传感器,可信度”,如... 车型:E84,配置N46T发动机。VIN:WBAVL3109DV××××××。行驶里程:77176km。故障现象:客户反映仪表发动机故障灯亮起。故障诊断:经诊断仪ISTA检测,存有故障码“2AC3 DME废气触媒转换器前氧传感器,可信度”,如图1~图3所示。 展开更多
关键词 发动机故障 宝马 行驶里程 故障现象 ISTA 故障诊断 氧传感器 VIN
基于AFSA-SVM的滚动轴承故障诊断研究 预览
7
作者 姬盛飞 王丽君 吉南阳 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2019年第1期115-117,共3页
针对滚动轴承运行过程中引发的滚动体故障、内圈故障以及外圈故障,文章第一次将人工鱼群优化支持向量机的算法用于滚动轴承故障类型的诊断识别。同时,将该算法诊断识别的结果与PSO-SVM、GA-SVM的结果进行比较。通过对比分析可知,该算法... 针对滚动轴承运行过程中引发的滚动体故障、内圈故障以及外圈故障,文章第一次将人工鱼群优化支持向量机的算法用于滚动轴承故障类型的诊断识别。同时,将该算法诊断识别的结果与PSO-SVM、GA-SVM的结果进行比较。通过对比分析可知,该算法故障诊断识别的准确率为95%,PSO-SVM的准确率为85%,GA-SVM的准确率为87.5%。这表明了,该算法在滚动轴承故障类型的诊断识别方面,具有良好的故障诊断识别效果。 展开更多
关键词 滚动轴承 人工鱼群算法 支持向量机 故障诊断
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基于导航定位原理的火箭涡轮泵轴承故障诊断 预览
8
作者 戴屹梅 张和生 方柯 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期286-294,共9页
为准确判断火箭发动机涡轮泵轴承在试验台上试验时发生故障的部位,同时避免通过轴承特征频率诊断轴承故障的方法所带来的不确定性,基于GPS卫星导航定位原理,利用时幅曲线的相位信息,提出一种新的轴承故障诊断方法:振源坐标定位法,即通... 为准确判断火箭发动机涡轮泵轴承在试验台上试验时发生故障的部位,同时避免通过轴承特征频率诊断轴承故障的方法所带来的不确定性,基于GPS卫星导航定位原理,利用时幅曲线的相位信息,提出一种新的轴承故障诊断方法:振源坐标定位法,即通过四个已知坐标的振动传感器测得同一振动波的时幅曲线相位差判定振源位置。将试验台上轴承和四个振动信号传感器安放在坐标已知的直角坐标系中,利用时幅曲线拐点分析法准确捕获振动信号到达四个传感器的时刻,再利用这四个时刻和已知坐标计算出振源位置坐标,最后根据振源位置坐标判断其是否为轴承故障及具体故障部位。通过仿真计算证明该方法理论上可行。 展开更多
关键词 火箭发动机 故障诊断 导航定位 传感器阵列 时间延迟
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故障诊断技术在煤矿机电设备中的应用分析 预览
9
作者 张力 《当代化工研究》 2019年第3期103-104,共2页
煤炭是我国的主要能源,机电设备的正常运行对保证煤炭开采具有重要作用。煤矿井下环境恶劣,机电设备不可避免的会出现故障,因此提升机电设备故障诊断能力对保证设备的正常运行具有重要意义。因此,笔者根据煤矿机电设备的特点,对机电设... 煤炭是我国的主要能源,机电设备的正常运行对保证煤炭开采具有重要作用。煤矿井下环境恶劣,机电设备不可避免的会出现故障,因此提升机电设备故障诊断能力对保证设备的正常运行具有重要意义。因此,笔者根据煤矿机电设备的特点,对机电设备故障诊断技术的应用进行了分析,以期更好的促进故障诊断技术应用。 展开更多
关键词 机电设备 故障诊断 应用分析
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改进粒子群算法优化的支持向量机在滚动轴承故障诊断中的应用 预览
10
作者 吕明珠 苏晓明 +1 位作者 陈长征 刘世勋 《机械与电子》 2019年第1期42-48,共7页
针对惩罚因子C和核参数g选择不当造成支持向量机(SVM)分类效果不理想的问题,在基本粒子群(PSO)算法基础上引入动态惯性权重、全局邻域搜索、种群收缩因子、粒子变异概率等操作,提出了一种新的改进型粒子群(IPSO)算法优化SVM参数的分类... 针对惩罚因子C和核参数g选择不当造成支持向量机(SVM)分类效果不理想的问题,在基本粒子群(PSO)算法基础上引入动态惯性权重、全局邻域搜索、种群收缩因子、粒子变异概率等操作,提出了一种新的改进型粒子群(IPSO)算法优化SVM参数的分类器。采用Libsvm工具箱中的公共数据集BreastTissue,Heart和Wine来测试其分类效果,结果表明IPSOSVM分类器在预测精度和分类时间上明显优于SVM和PSOSVM分类器。然后将其应用于滚动轴承的二分类问题和多分类问题的故障诊断中,仿真实验证明IPSOSVM分类器能显著提高全局收敛能力和收敛速度,可得到理想的分类结果。最后,用IPSOSVM分类器对实际轴承进行故障诊断,结果验证了其拥有良好的分类稳定性,值得进一步在工程领域内推广。 展开更多
关键词 支持向量机 参数优化 改进粒子群算法 滚动轴承 故障诊断
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汽车发动机维修经验及故障诊断技巧 预览
11
作者 郎财科 《内燃机与配件》 2019年第2期135-136,共2页
汽车结构最重要的就是发动机,其是保证汽车正常运行的动力来源。但是在汽车发动机正常运行中因为多种因素,会导致其出现故障,针对不同的故障进行人工维修经验以及科学合理的诊断,并采取相应的解决措施,这样能够让汽车发动机为汽车提供动... 汽车结构最重要的就是发动机,其是保证汽车正常运行的动力来源。但是在汽车发动机正常运行中因为多种因素,会导致其出现故障,针对不同的故障进行人工维修经验以及科学合理的诊断,并采取相应的解决措施,这样能够让汽车发动机为汽车提供动力,从而让汽车能够安全稳定的行驶。 展开更多
关键词 汽车发动机 维修经验 故障诊断 技巧分析
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焦化机械设备故障诊断技术分析 预览
12
作者 郑文锋 《中国设备工程》 2019年第4期56-57,共2页
随着工业的快速发展,人们对机械设备的重视程度也越来越高,机械设备故障诊断技术成为了重要的一门技术。对有机物进行有效的焦化处理,不仅可以凝聚有机物中的碳元素,还可以提高有机物的利用率,提高企业生产效益。机械故障诊断技术可以... 随着工业的快速发展,人们对机械设备的重视程度也越来越高,机械设备故障诊断技术成为了重要的一门技术。对有机物进行有效的焦化处理,不仅可以凝聚有机物中的碳元素,还可以提高有机物的利用率,提高企业生产效益。机械故障诊断技术可以准确的检测出发生故障的部位,进行及时有效的的维护。本文将对焦化机械设备的故障进行分析,阐述机械设备故障诊断技术的原理,以及机械设备故障诊断技术在焦化设备上的主要应用。 展开更多
关键词 焦化机械设备 故障诊断 技术分析
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基于粒子群神经网络的汽车故障诊断技术研究
13
作者 朱光 杨俊 +1 位作者 封海兵 冯鑫 《中国计量》 2019年第1期87-90,共4页
本文提出基于粒子群优化的BP神经网络,先构建BP神经网络对汽车运行数据进行分类,再利用粒子群算法寻找BP神经网络最合适的权值和阈值后,再返回神经网络对数据进行分类,这种闭环反馈的诊断技术能有效缩短诊断时间,提高故障诊断的准确率。
关键词 神经网络 BP 粒子 故障诊断 诊断
层叠P阶多项式主成分分析在轴承故障诊断中的应用 预览
14
作者 牟亮 王凯 +1 位作者 李彦 於辉 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2019年第2期25-32,共8页
针对传统滚动轴承故障特征提取及识别高度依赖先验知识及专家经验,导致其故障诊断的人工成本高及分类精度不够高的问题,提出一种层叠P阶多项式主成分分析方法实现滚动轴承故障的精确诊断。提出一种可适用于处理线性不可分数据的P阶多项... 针对传统滚动轴承故障特征提取及识别高度依赖先验知识及专家经验,导致其故障诊断的人工成本高及分类精度不够高的问题,提出一种层叠P阶多项式主成分分析方法实现滚动轴承故障的精确诊断。提出一种可适用于处理线性不可分数据的P阶多项式主成分分析法从滚动轴承的振动信号中自动学习去相关的低维特征;构建了层叠P阶多项式主成分分析网络,从去相关的低维特征中进一步增强学习更具可分辨性的特征,并通过反向优化过程,确保学习的特征不失真;采用K最近邻分类器对学习到的特征矢量进行分类,实现故障模式的辨识。通过滚动轴承故障数据库上的诊断试验验证了该方法的可靠性和有效性。 展开更多
关键词 层叠学习 层叠P阶多项式主成分分析(SPPCA) 滚动轴承 故障诊断
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数控机床故障诊断技术的研究现状及未来的发展趋势 预览
15
作者 张瑞浠 《中国设备工程》 2019年第2期77-78,共2页
数控机床在整个制造业中有着举足轻重的地位,同时也是自动化加工产业的重要组成部分。如果机床因故障而停止运转,将会降低企业生产效率并给企业带来巨大的损失,而研究数控机床故障诊断技术可对机床运转状态进行实时监测,并对机床故障进... 数控机床在整个制造业中有着举足轻重的地位,同时也是自动化加工产业的重要组成部分。如果机床因故障而停止运转,将会降低企业生产效率并给企业带来巨大的损失,而研究数控机床故障诊断技术可对机床运转状态进行实时监测,并对机床故障进行及时预判,挽回企业损失,提高产品加工质量。本文综述了现有数控机床故障诊断技术的研究现状,分析了他们的研究难点及可能的解决方案,并对其未来发展方向进行展望,为数控机床故障诊断技术提供新的研究思路。 展开更多
关键词 数控机床 故障诊断 综述
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基于大数据挖掘技术的输变电设备故障诊断方法分析 预览
16
作者 苟筱林 《通信电源技术》 2019年第1期282-282,285共2页
电网系统正常运行的关键部分是输变电工程,其质量高低直接决定了用户能否正常用电。输变电系统中具有较多复杂设备,出现的设备故障严重影响用户的正常用电。因此,供电企业需加强诊断输变电设备的力度,研究大数据挖掘技术背景下输变电设... 电网系统正常运行的关键部分是输变电工程,其质量高低直接决定了用户能否正常用电。输变电系统中具有较多复杂设备,出现的设备故障严重影响用户的正常用电。因此,供电企业需加强诊断输变电设备的力度,研究大数据挖掘技术背景下输变电设备故障的诊断方法,降低设备故障造成的影响。 展开更多
关键词 大数据挖掘技术 输变电设备 故障诊断
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RELAX和BP算法在电机转子故障诊断中的应用 预览
17
作者 闵天文 金银平 《四川职业技术学院学报》 2019年第1期155-159,共5页
针对在利用定子电流信号分析法对异步电机进行故障诊断时,电流信号中的故障特征频率成分经常会被基波频率和噪声淹没,从而无法准确诊断故障的情况。本文以鼠笼式异步电机为研究对象,提出结合RELAX算法和BP神经网络来对电机转子故障进行... 针对在利用定子电流信号分析法对异步电机进行故障诊断时,电流信号中的故障特征频率成分经常会被基波频率和噪声淹没,从而无法准确诊断故障的情况。本文以鼠笼式异步电机为研究对象,提出结合RELAX算法和BP神经网络来对电机转子故障进行诊断,以达到消除电流基波和噪声的影响,实现对鼠笼式异步电机转子早期故障准确识别的目的。实验结果表明:RELAX算法结合BP神经网络的方法,能够准确地诊断出鼠笼式异步电机转子早期故障,具有一定的工程应用价值。 展开更多
关键词 RELAX算法 故障特征 BP神经网络 鼠笼式异步电机 故障诊断
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基于物联网的变电设备故障诊断研究 预览
18
作者 尹明明 《电子测试》 2019年第1期99-100,130共3页
变电设备是电力系统中的重要设备,一旦出现故障,就会影响电力系统的安全可靠运行。因此,这个时候,就需要对变电设备记性必要的检察与诊断。从目前的形势上看,电网企业已经全面开展了电力设备状态检修的工作,故障诊断也取得了一定的精确... 变电设备是电力系统中的重要设备,一旦出现故障,就会影响电力系统的安全可靠运行。因此,这个时候,就需要对变电设备记性必要的检察与诊断。从目前的形势上看,电网企业已经全面开展了电力设备状态检修的工作,故障诊断也取得了一定的精确性与失效性。变电设备的故障诊断中,一方面可以使用互联网可靠的通信网络提升诊断的实时性。另外,可以为故障诊断提供全面的设备状态信息,使用信息的融合,对物联网上不同的来源信息进行融合,并实现智能化的处理、对象的认知与描述,提升结果的精确性。 展开更多
关键词 物联网 变电设备 故障诊断
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基于改进EWT的模拟电路故障诊断研究 预览
19
作者 王宁 李志华 窦修超 《计算机技术与发展》 2019年第3期154-158,共5页
针对模拟电路故障信号非线性、非平稳性、容差性的特点,提出了一种基于经验小波变换(EWT)的模拟电路故障诊断方法。但信号分解需要设定分割模态个数,为实现经验小波变换中Fourier谱的自适应分割,提出了自适应无参的经验小波变换(APEWT)... 针对模拟电路故障信号非线性、非平稳性、容差性的特点,提出了一种基于经验小波变换(EWT)的模拟电路故障诊断方法。但信号分解需要设定分割模态个数,为实现经验小波变换中Fourier谱的自适应分割,提出了自适应无参的经验小波变换(APEWT)方法。经验小波变换能有效分离信号的调幅调频成分,将改进方法对Leapfrog benchmark电路不同故障的输出信号进行模态分解以及时频能量谱分析,采取人工智能算法进行实验分析,结果表明其分解的各分辨率模态具有相应的时域特征。并与希尔伯特黄变换的方法进行对比,表明所提出的方法不仅能有效地提取模拟电路软故障特征,诊断正确率高于后者,而且具有完备小波理论支撑,计算速度快,不存在虚假分量的特点。这为模拟电路故障在线诊断提供了新思路。 展开更多
关键词 模拟电路 故障诊断 经验小波分解 人工智能 信号分离
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基于CBR和FTA的地面站接收系统故障诊断方法 预览
20
作者 陈丹 胡涛 +1 位作者 王建涛 蒋腾 《太赫兹科学与电子信息学报》 北大核心 2019年第2期227-233,共7页
针对卫星地面站接收系统中基于案例推理(CBR)中案例库不完整和基于故障树分析(FTA)中计算量复杂等问题,提出一种基于CBR和FTA联合故障诊断法。基于二次检索策略进行改进,解决案例推理检索效率慢的问题;对于案例库中检索不到的故障,再利... 针对卫星地面站接收系统中基于案例推理(CBR)中案例库不完整和基于故障树分析(FTA)中计算量复杂等问题,提出一种基于CBR和FTA联合故障诊断法。基于二次检索策略进行改进,解决案例推理检索效率慢的问题;对于案例库中检索不到的故障,再利用故障树诊断,并将故障树分析处理的成功案例添加到案例库中,不断完善案例库。最后,结合卫星地面站本振设备故障诊断的实例应用,正确诊断出案例库中之前不存在的故障,并且增加案例库中案例数目,提升之后检索的效率。 展开更多
关键词 案例推理 故障 故障诊断 地面站 接收系统
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