![袁兵：基于EEMD-SVM的液压泵故障诊断论文]()
本文主要研究内容作者袁兵,余佳翰,邹永向（2019）在《基于EEMD-SVM的液压泵故障诊断》一文中研究指出：为提高利用液压泵振动信号进行故障诊断的准确率和减小诊断时间,采用集合经验模态分解(EEMD)的方式来提取振动信号特征,并将其作为液压泵故障诊断的数据集。在此基础上利用支持向量机(SVM)与深...
![王赛：电力营销计量装置的安全运行及故障诊断论文]()
本文主要研究内容作者王赛（2019）在《电力营销计量装置的安全运行及故障诊断》一文中研究指出：与人们的传统观念不符的是,电力营销计量工作的危险性是非常大的,因为这项工作的影响因素是非常多的。对于这些潜在的危险必须要采取一定的防范手段,这样才能够大大降低对从事电力营销计量工作人员的安全威胁。很多企业是...
![刘占辉：某动叶可调式送风机异常振动的故障诊断与处理论文]()
本文主要研究内容作者刘占辉,肖益,杨永翔（2019）在《某动叶可调式送风机异常振动的故障诊断与处理》一文中研究指出：某300MW等级火电厂锅炉送风机振动异常,风机启动后轴承水平方向振动达到280μm,风机振动随动叶开度的变化而变化,振动的主要频率为1倍频。尝试进行动平衡处理,无法达到满意结果。现场解...
![陈剑：基于IVMD和马田系统的滚动轴承故障检测方法论文]()
本文主要研究内容作者陈剑,庄学凯,吕伍佯,陶善勇,王维（2019）在《基于IVMD和马田系统的滚动轴承故障检测方法》一文中研究指出：针对滚动轴承运转信号单一特征参数对早期故障的敏感性、可靠性问题,提出一种基于IVMD和马田系统的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先根据谱相关系数确定VMD分解层数;其次,...
![艾延廷：基于KPCA信息融合与随机森林的中介轴承故障诊断方法论文]()
本文主要研究内容作者艾延廷,孙志航,田晶,许鹭,王志（2019）在《基于KPCA信息融合与随机森林的中介轴承故障诊断方法》一文中研究指出：针对航空发动机中介轴承故障信号传递结构复杂且路径长、信噪比低的问题,提出了一种基于核主元分析(KPCA)与随机森林(RandomForest)相结合的故障诊断新方...
![王涛：基于分类决策树算法的电力变压器故障诊断研究论文]()
本文主要研究内容作者王涛,孙志鹏,崔青,张志磊,张天伟（2019）在《基于分类决策树算法的电力变压器故障诊断研究》一文中研究指出：电力变压器是电力系统稳定运行中最为重要的电力设备。对电力变压器的故障识别,一直是所有电力工作的重中之重。近些年随着人工智能的发展,许多智能算法被引入电力变压器故障研究当中...
![王惠中：深度学习在电机故障诊断中的应用研究论文]()
本文主要研究内容作者王惠中,贺珂珂,房理想（2019）在《深度学习在电机故障诊断中的应用研究》一文中研究指出：针对电机故障诊断采用传统神经网络易陷入局部极小值等问题,提出一种新型的特征学习诊断方法。方法通过多个稀疏自编码器的堆叠构建深层次的神经网络,提取故障信号特征,结合Softmax分类器对其进行...
![郝玲玲：改进萤火虫算法与小波神经网络相结合的变压器故障诊断论文]()
本文主要研究内容作者郝玲玲,朱永利（2019）在《改进萤火虫算法与小波神经网络相结合的变压器故障诊断》一文中研究指出：为了解决变压器故障诊断中诊断效率低的问题,对萤火虫算法(FA)进行了改进,并与小波神经网络(WNN)相结合应用于变压器故障诊断中。小波神经网络结构简单、预测精度高、收敛速度快,但是网...
![黄郑：基于多模型鲁棒输入训练神经网络协同的燃气–蒸汽联合循环机组传感器故障诊断方法论文]()
本文主要研究内容作者黄郑,王红星,于海泉,李逗,司风琪（2019）在《基于多模型鲁棒输入训练神经网络协同的燃气–蒸汽联合循环机组传感器故障诊断方法》一文中研究指出：为提高燃气–蒸汽联合循环机组传感器测量值的准确性及可靠性,提出了一种基于多模型鲁棒输入训练神经网络(RITNN)的燃气–蒸汽联合循环机组...
![李梦诗：基于深度置信网络的风力发电机故障诊断方法论文]()
本文主要研究内容作者李梦诗,余达,陈子明,夏侯凯顺,李堉鋆,季天瑶（2019）在《基于深度置信网络的风力发电机故障诊断方法》一文中研究指出：为了避免严重的生产运行事故,同时降低设备运行维护成本,提高风力发电机的可靠性,本文提出一种基于深度置信网络(deepbeliefnetwork,DBN)的新型风...
