简介:摘要:在当前社会经济快速发展的时代背景下,电力系统的正常运行对于广大人民群众的日常生活起到了非常重要的作用,所以说,为了促使电力行业更加长期稳定的发展,国家也相继出台了不少相关政策,对于电力企业的整体发展起到良好的推动作用。但是在实际发展过程当中,电力行业仍然会受到多种因素的影响,对于广大人民群众的用电安全存在一定的威胁,同时也会经常出现资源浪费现象,所以说应当根据实际情况,对电能计量装置实施科学规范的管理手段,对于装置容易出现的问题做出认真分析,使得电能计量装置能够实现智能诊断,并在出现问题时,相关工作人员能够对其进行及时修复,以有效促进电力行业的整体发展。鉴于此,本文对电能计量装置智能诊断方法做出了相关探究。
简介:摘 要:为了推动电能表建设的智能化、准确化,完善整个系统,技术人员提出基于并行化朴素贝叶斯发展处的判断电能表是否存在故障的诊断方法。这种诊断方法充分考虑到电能表需要处理大量数据的特性,构建出能够同时处理大量数据的平台。这项平台将依据电能表所可能产生的异常情况作出具体的分析,做出一系列科学合理的电能表故障处理流程。这项技术将应用 Spark 并行化朴素贝叶斯算法,进行故障类型的精准判断,为后续的故障诊断提供依据。与此同时,技术人员也会对平台进行反复测试,不断对比实验结果,判断数据平台是否具备准确判断故障类型的能力,尤其是在电能表面临大量待处理数据的情况下,这种技术处理显得尤为重要,具备极强的现实应用价值。
简介:摘要:随着电动汽车产业、轨道交通行业以及国防工业的迅速崛起,电机已经成为工业生产的重要设备,为了满足不同领域的需求,电机结构设计得越来越复杂,电机发生故障的概率也有所增大。电机出现故障会降低工作效率甚至可能引发事故,因此,研究不同状态下电机故障诊断的方法是保证系统安全运行的重要措施。传统的故障诊断方法通过提取电机故障状态的特征向量进行识别。电机故障的突变性、非线性以及并发性等,使得传统的电机故障诊断困难重重。随着智能化的发展完善,融合了智能化的电机故障诊断方法有效弥补了传统方法的不足。本文综述了国内外电机故障诊断的智能方法,并对所述的诊断方法进行分析,提出了电机故障诊断智能方法的发展趋势。
简介:Anovelparadigmfortelemedicineusingthepersonalbio-monitor,Computertomographybaseddiagnosisusingextendedlogicprogrammingandartificialneuralnetworks.EstimationofrelevantdataforaSVM-classification.Evaluatinganintelligentdiagnosissystemofhistoricaltextcomprehension.Faultintelligentdiagnosisforhigh-pressurefeed-waterheatersystemofa300MWcoal-firedpowerunitbasedonimprovedBPneuralnetwork.
简介:[摘要]飞控系统在航空装备各分系统中占据举足轻重的地位,其质量情况直接关系到航空装备的飞行安全。因此飞控系统故障诊断方法是国内外航空领域的一大热门研究课题。现阶段飞控系统故障诊断过程中,主要使用的是基于经验的人工测量方法,该方法存在技术经验依赖和故障误判漏判等诸多弊端。针对上述不足,本文开展智能诊断技术应用于飞控测试的可行性研究。