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一种基于分层时间模糊 Petri 网的输电网故障诊断方法
本发明公开了一种基于分层时间模糊 Petri 网的输电网故障诊断 方法，属于电力技术领域；现有技术中的 Petri 网模型应对不确定及缺 失的报警信息的容错能力仍有待加强；本发明的分层时间模糊 Petri 网 模型，包括分层子模型和综合诊断模型，在保护和断路器发生误动或 拒动、报警信息缺失以及发生多重故障等情况下，均能给出正确的诊 断结果，具有较好的应用前景。
华中科技大学
2021-04-14
高瓦斯矿井双局扇故障诊断及自动切换一体化装置
高瓦斯矿井双局扇故障诊断及自动切换一体化装置作为第一台以DSP为主控制器的集瓦斯故障定位、双局扇自动切换、闭锁与控制、可通过监测系统井下分站传送至地面实现远程监控的一体化装置，通过采集井下掘进工作面传感器信号输出控制相应的现场设备磁力启动器从而监控主、副局扇及工作面工作状态。实现集瓦斯故障定位显示、双局扇自动切换控制。电路符合本安MA要求，对未安装监测监控系统的中小煤矿，解决双局扇故障诊断及自动切换与监控、瓦斯故障定位、风电气可靠闭锁难题，可广泛用于瓦斯矿井中。 项目先后获得陕西省教育厅产业化培育基金等的资助，通过了陕西省科技厅组织的验收和陕西省科技厅的鉴定，所取得成果达到了国内领先水平。已获发明专利1项，获各类科研成果奖励2项，其中中国煤炭工业科学技术二等奖1项，并装在容和公司的防爆壳已在矿山试应用。
西安科技大学
2021-04-11
轨道交通供电系统故障诊断与可靠性评估方法及应用
本成果来自省部级科技计划项目和国家发明授权专利，知识产权归属西南交通大学。项目创新性和先进性：将模型诊断方法引入牵引供电系统故障诊断中，详细讨论了轨道交通供电系统各元件抽象化、系统建模、系统故障在线诊断等关键内容。同时给出了地铁牵引供电系统可靠性的指标体系，建立了可靠分析模型。采用层次分析法对其进行安全评估，为提高牵引供电质量和系统工作可靠性提供有力支撑。
西南交通大学
2016-06-27
基于小波分析和有限高斯混合模型EM方法的模拟电路故障诊断方法
近年来已经建立了基于故障字典，模糊理论，专家系统，神经网络，支持向量机，信息融合，小波分析，粒子群等各种技术的不同故障诊断方法，并在模拟电路的实际检验中取得了良好的效果。然而，电路从正常到故障之间存在中间过渡状态，怎样定义这个中间状态以及其对电路有怎样的影响，如何准确描述这种影响，通过查阅文献，到目前为止还没有一种合理的方法能够解决这个问题。
辽宁大学
2021-04-11
一种基于选择性隐朴素贝叶斯分类器的网络故障诊断方法
本发明公开了一种基于选择性隐朴素贝叶斯分类器的网络故障 诊断方法，包括：(1)从网络历史数据库中获取历史数据，包括症状变 量集以及故障类变量集；(2)构建选择性隐朴素贝叶斯分类器预测模型， 根据症状变量集中的每个症状变量确定对应的最相关症状变量集合； (3)所述选择性隐朴素贝叶斯分类器通过训练历史数据自动学习到分类 器参数；(4)进行故障诊断时，对测试数据利用上述选择性隐朴素贝叶 斯分类器进行估计得到对应最终的故障诊断结果。通过执行本发明中的网络故障诊断方法，有效解决了现有网络故障诊断中运算复杂度高、 网络诊断结果偏差大的问题，显著提高了网络诊断的准确性，在进一 步降低运算复杂度的同时，能够保持较好的学习能力及容错特性。
华中科技大学
2021-04-11
工业无线传感器网络中基于多元异构数据融合的设备故障诊断系统
本系统利用工业无线传感器网络构建无线、分布式机械设备故障诊断和监测系统，对工业现场运转设备的工作状态进行监测，部署的工业无线传感器网络既充当在线状态监测系统，也承担通信网络的功能，最后作为具有推理学习能力的决策网，是集感知、通信、识别、诊断、决策为一体的综合预测性维护平台。 作为一种独立的控制网络，本系统包含低功耗传感器节点、执行器节点、汇聚网管等硬件设备及专家知识库、规则匹配数据库、历史数据库、人机交互界面等软件平台，能够有效弥补有线诊断系统在应用中布
河海大学
2021-04-14
基于卷积神经网络和小波灰度图的旋转机械故障诊断方法
本发明公开了一种基于卷积神经网络和小波灰度图的旋转机械故障诊断方法，其包括以下步骤：(1)将振动位移传感器及振动速度传感器设置在旋转机械上，利用所述振动位移传感器及所述振动速度传感器采集所述旋转机械的振动信号；(2)对采集到的所述振动信号进行多尺度小波分解，以得到小波灰度图；(3)按照预先训练过的卷积神经网络的输入形式，对所述小波灰度图进行预处理；(4)将预处理后的所述小波灰度图输入到所述卷积神经网络，所述卷积神经网络对接收到的所述小波灰度图进行分析诊断，以得到所述旋转机械的故障诊断结果。
华中科技大学
2021-04-13
一种基于小波变换与混合注意力机制的轴承故障诊断方法
本发明涉及一种基于小波变换与混合注意力机制的轴承故障诊断方法，具体包括：利用传感器获取轴承振动信号，得到原始故障数据；对原始故障数据依次进行小波变换、加入高斯噪声、分块采样；并为采样后的数据生成类别标签和位置标签；基于混合注意力机制、残差结构、可学习卷积构建故障诊断模型；将采样后的故障数据划分为训练集和测试集，作为模型的输入数据进行训练，实时监控训练结果进行参数优化，同时将故障诊断结果可视化；在多种噪声条件下与现有模型进行对比实验，检验模型性能。本发明所提出方法解决了传统轴承故障诊断方法在多变噪声条件下故障识别率较低的问题。
南京工业大学
2021-01-12
一种新型旋转机械故障预测与诊断技术
用编码器信号触发数据采集设备采集振动信号，依次分时对复杂传动链的每个轴都进行了2"整数倍采样，从而各个轴数据频谱分析可以得到相应轴的尖锐故障峰，忽略模糊峰值信号，所有轴尖锐频谱峰合成系统故障预测与诊断去混叠频谱，可以实现复杂传动链的精确故障预测与诊断。本发明中的频谱分析，包括但不限于FFT快速FT、阶比谱、倒频谱等常用频谱分析方法。
电子科技大学
2021-04-10
基于信息融合的传感器故障的智能在线诊断技术
该项目以基于信息融合的故障诊断技术为背景，研究传感器故障诊断相对于一般故障诊断的特殊性及其已有的各种方法的内在联系，建立能够融合主要诊断方法、具有广泛适应性的诊断框架体系。主要研究内容包括：故障诊断的对象由单个传感器变为传感器系统；故障诊断的技术由单一方法转变为适应传感器不同过程的相应方法共同作用；为传感器故障的在线检测与信号恢复提供一致的方法；对可能的故障传感器，利用正常工作的传感器信息，恢复其性能。
武汉工程大学
2021-04-11