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- 用多个对应的后向神经网络进行同杆双回线故障识别及测距的模式北大核心CSCDCSTPCD摘要：电力系统高压同杆双回输电线的应用日益增多,但其故障识别与测距的问题尚未完全解决,同杆双回线因存在回路间耦合等因素,使得用单一的神经网络进行故障识别与测距的结果并不理想.作者比较分析了BP网络与Kohonen网络在同杆双回线测距方面的优缺点,提出了将故障识别与测距任务分配到多个网络的方法即将同杆双回线的每种故障模式各与一个BP人工神经网络对应,在线路上取一些固定点作为标志点,训练成功的BP网络输出的模糊值代表了标志点上发生故障的可…查看全部>>
- 基于小波神经网络的电力电子电路故障模式识别北大核心
- 汽车非确定性故障诊断模型研究
- 电动汽车PMSM退磁故障诊断及故障模式识别北大核心CSCDCSTPCD摘要：电动汽车永磁同步电动机(PMSM)驱动系统受其功率密度、控制方式以及运行环境的影响,易出现永磁体局部退磁或均匀退磁故障,为了实现电动汽车PMSM驱动系统的安全可靠运行,PMSM退磁故障诊断与故障模式识别已成为亟需解决的关键技术问题之一.首先提出采用代数辨识法实现永磁体磁链的在线辨识,将辨识结果作为退磁故障定性诊断的依据;在此基础上,采用基于希尔伯特黄变换的定子电流瞬时频率分析方法,实现车用工况下局部退磁故障非平稳特征信号的有效提取.最…查看全部>>
- 滚动轴承故障模式识别方法现状分析CSCDCSTPCD
- 基于LPP与VPMCD的液压泵故障模式识别北大核心CSCDCSTPCD摘要：针对液压泵振动信号复杂且难以提取有效特征量的问题，提出一种基于局部保留投影（LPP）算法的故障特征提取方法。采用集总经验模态分解（EEM D ）法对液压泵振动信号进行分解，从得到的内禀模态分量（IM F）中选取敏感分量，对敏感分量进行分析并从中提取液压泵故障高维特征向量，利用局部保留投影法对高维特征向量进行融合降维，提取隐藏在高维特征空间中的故障本质信息，即敏感特征向量。基于变量预测模型的模式识别（V PM CD ）算法实现模式识别的…查看全部>>
- 基于MBD与Petri网融合的配电网故障定位方法CSTPCD
- 用于故障模式识别的自适应模糊训练BP网络CSTPCD
- GIS设备气体分解物及其影响因素研究北大核心CSCDCSTPCD摘要：文章利用专门设计的110 kV气体绝缘封闭组合电器(gas insulated switchgear,GIS)故障仿真装置,研究了GIS设备在局部放电作用下,气体分解物的产生规律,以及局部放电强度、放电形式、SF6湿度及吸附剂等对气体分解物含量的影响,初步探讨了气体分解物在GIS设备诊断中的应用价值和应注意的问题.
- 基于遗传算法优化支持向量机的船用柴油机气门漏气故障智能诊断方法北大核心CSTPCD