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高等教育領(lǐng)域數(shù)字化綜合服務(wù)平臺(tái)
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離心泵振動(dòng)故障融合診斷方法及振動(dòng)信號(hào)采集裝置
一種離心泵振動(dòng)故障融合診斷方法及振動(dòng)信號(hào)采集裝置,其特點(diǎn)是:它通過(guò)離心泵振動(dòng)信號(hào)采集裝置采集離心泵的正常狀態(tài),質(zhì)量不平衡,轉(zhuǎn)子不對(duì)中和基礎(chǔ)松動(dòng)振動(dòng)信號(hào);利用小波包分解,重構(gòu)技術(shù)實(shí)現(xiàn)離心泵振動(dòng)信號(hào)的特征量提取,并將特征向量分別輸入子模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)I和II,由模糊模式識(shí)別子系統(tǒng)預(yù)處理后代替相應(yīng)的傳感器信度函數(shù)分配的相關(guān)系數(shù),整個(gè)子模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括數(shù)據(jù)模糊化層,輸入層,隱含層和輸出層,利用D-S證據(jù)理論的組合規(guī)則,求得融合后信度函數(shù)分配,從而實(shí)現(xiàn)離心泵的正常,不平衡,不對(duì)中和基礎(chǔ)松動(dòng)狀態(tài)的融合診斷.其方法科學(xué)合理,診斷效率高,診斷結(jié)果準(zhǔn)確;信號(hào)采集裝置具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,性能可靠,信號(hào)采集全面,真實(shí)有效優(yōu)點(diǎn).
東北電力大學(xué)
2021-04-30
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基于信息融合的傳感器故障的智能在線診斷技術(shù)
該項(xiàng)目以基于信息融合的故障診斷技術(shù)為背景，研究傳感器故障診斷相對(duì)于一般故障診斷的特殊性及其已有的各種方法的內(nèi)在聯(lián)系，建立能夠融合主要診斷方法、具有廣泛適應(yīng)性的診斷框架體系。主要研究?jī)?nèi)容包括：故障診斷的對(duì)象由單個(gè)傳感器變?yōu)閭鞲衅飨到y(tǒng)；故障診斷的技術(shù)由單一方法轉(zhuǎn)變?yōu)檫m應(yīng)傳感器不同過(guò)程的相應(yīng)方法共同作用；為傳感器故障的在線檢測(cè)與信號(hào)恢復(fù)提供一致的方法；對(duì)可能的故障傳感器，利用正常工作的傳感器信息，恢復(fù)其性能。
武漢工程大學(xué)
2021-04-11
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一種基于小波差分算法的電纜故障測(cè)距方法
發(fā)明專利 “ 一種基于小波差分算法的電纜故障測(cè)距方法應(yīng)用于電力電纜在線故障定位 ” ，證書證號(hào) 955827 ，專利號(hào) ZL 2010 1 0235507.7 。該方法用于電力電纜的在線故障測(cè)距。
西安科技大學(xué)
2021-04-11
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智能化嵌入式軟件隨機(jī)故障分析再現(xiàn)與診斷技術(shù)
針對(duì)特定的故障現(xiàn)象（尤其是隨機(jī)故障、間歇性故障等），通過(guò)綜合貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、FMEA、FTA等多種故障分析方法、融合多元故障相關(guān)信息（故障現(xiàn)象、故障案例、專家經(jīng)驗(yàn)、故障模型等），進(jìn)行系統(tǒng)深入的故障分析、找出可能的故障原因；利用智能化的方法（如遺傳算法、群智能算法等），結(jié)合強(qiáng)度和異常等測(cè)試?yán)砟睿詣?dòng)生成滿足多目標(biāo)（如各種覆蓋率、故障現(xiàn)象的匹配度等）的測(cè)試用例，借助自主構(gòu)建的通用嵌入式軟件仿真測(cè)試環(huán)境，實(shí)現(xiàn)故障的快速再現(xiàn)和基于貝葉斯的動(dòng)態(tài)故障定位。 通過(guò)智能化的嵌入式軟件隨機(jī)故障分析再現(xiàn)與診斷，可以在故障分析、故障再現(xiàn)、故障定位等方面，利用智能化方法進(jìn)行系統(tǒng)性、啟發(fā)式的故障診斷研究，形成一系列的智能故障診斷分析工具包、進(jìn)而形成嵌入式軟件故障診斷分析專家系統(tǒng)，可有效提高故障診斷與定位分析的效率。
北京航空航天大學(xué)
2021-04-13
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實(shí)時(shí)智能監(jiān)測(cè)與故障診斷專家系統(tǒng)的研究開發(fā)
項(xiàng)目是國(guó)家科技攻關(guān)計(jì)劃“先進(jìn)控制與優(yōu)化軟件及綜合自動(dòng)化軟件平臺(tái)產(chǎn)業(yè)化關(guān)鍵技術(shù)”子課題，項(xiàng)目在PCS層（過(guò)程控制層）與實(shí)時(shí)信息集成系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，實(shí)時(shí)智能監(jiān)測(cè)與故障診斷專家系統(tǒng)充分利用網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)、控制技術(shù)、通訊技術(shù)以及人工智能技術(shù)將分散的PCS層信息進(jìn)行集成，實(shí)現(xiàn)信息管理的智能化。系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)從已有的PCS層通訊網(wǎng)絡(luò)獲得數(shù)據(jù)，進(jìn)行高一層次的綜合和處理，進(jìn)行安全監(jiān)督、故障診斷和預(yù)報(bào)，而不改變使用人員已經(jīng)熟悉的操作程序和規(guī)則，因而可達(dá)到更好的安全監(jiān)控與管理的效果。
南京工業(yè)大學(xué)
2021-01-12
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基于Kriging模型的風(fēng)力機(jī)齒輪箱故障診斷方法
成果簡(jiǎn)介：本發(fā)明公開了一種基于Kriging模型的風(fēng)力機(jī)齒輪箱故障診斷方法。本發(fā)明具有診斷結(jié)果快速準(zhǔn)確、非線性擬合效果好、使用靈活、計(jì)算量小的優(yōu)點(diǎn)，能夠?yàn)閷?shí)現(xiàn)風(fēng)力機(jī)齒輪箱故障在線診斷奠定基礎(chǔ)。市場(chǎng)預(yù)測(cè)：2015年全國(guó)（除臺(tái)灣地區(qū)外）新增安裝風(fēng)電機(jī)組16740臺(tái)，新增裝機(jī)容量30753MW，同比增長(zhǎng)32.6%；累計(jì)安裝風(fēng)電機(jī)組92981臺(tái)，累計(jì)裝機(jī)容量145362MW，同比增長(zhǎng)26.8%。同時(shí)，隨著風(fēng)電機(jī)組運(yùn)營(yíng)時(shí)間累積，
長(zhǎng)沙理工大學(xué)
2021-01-12
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一種電力系統(tǒng)故障錄波格式轉(zhuǎn)換方法
本發(fā)明公開了一種電力系統(tǒng)故障錄波格式轉(zhuǎn)換方法，讀取數(shù)據(jù) 信息文件，從文件中獲取當(dāng)前數(shù)據(jù)的格式特征；根據(jù)格式特征判斷當(dāng) 前數(shù)據(jù)格式；根據(jù)當(dāng)前數(shù)據(jù)格式獲取數(shù)據(jù)的通道總數(shù) Sum、模擬量通 道總數(shù) nASum、狀態(tài)量通道總數(shù) nDSum；獲取選擇的通道號(hào) nID，根 據(jù) nID 查詢數(shù)據(jù)文件對(duì)應(yīng)的通道信息；將數(shù)據(jù)歸一化；獲取信息文件 中的錄波開始時(shí)間及用戶自定義的開始時(shí)間，獲取用戶自定義的頻率， 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間及頻率的變換；獲取用戶選擇轉(zhuǎn)換的數(shù)據(jù)格式，將數(shù) 據(jù)轉(zhuǎn)化指定格式。本發(fā)明可以克服故障錄波器來(lái)自不同
華中科技大學(xué)
2021-04-14
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基于網(wǎng)絡(luò)的大型機(jī)電裝備遠(yuǎn)程運(yùn)行監(jiān)視和故障診斷
重點(diǎn)圍繞實(shí)施大型機(jī)電設(shè)備預(yù)測(cè)性的狀態(tài)檢修需要，建立設(shè)備狀態(tài)劣化監(jiān)測(cè)模型，在線評(píng)價(jià)設(shè)備健康狀態(tài)。采用自動(dòng)邏輯推理的自主故障診斷方法，結(jié)合專家人機(jī)交互方式進(jìn)行觀察、推理的人工診斷方式，形成更準(zhǔn)確全面的故障原因分析和故障定位。根據(jù)狀態(tài)評(píng)價(jià)和故障定位結(jié)果，自動(dòng)給出設(shè)備維修建議的方法。利用長(zhǎng)期積累的設(shè)備試驗(yàn)、運(yùn)行、故障前后的各種狀態(tài)數(shù)據(jù)，進(jìn)行設(shè)備狀態(tài)劣化模型、故障診斷模型的更新和修正方法。基于Internet的遠(yuǎn)程協(xié)作診斷機(jī)制，遇到疑難問(wèn)題時(shí)邀請(qǐng)多領(lǐng)域?qū)＜疫M(jìn)行在線會(huì)商。可以用于機(jī)電設(shè)備、水電機(jī)組、風(fēng)力發(fā)電機(jī)組
揚(yáng)州大學(xué)
2021-04-14
一種繼電保護(hù)系統(tǒng)的多模式隱藏故障風(fēng)險(xiǎn)分析方法
本發(fā)明屬于電力系統(tǒng)繼電保護(hù)和風(fēng)險(xiǎn)分析領(lǐng)域，公開了一種繼 電保護(hù)系統(tǒng)的多模式隱藏故障風(fēng)險(xiǎn)分析方法，包括建立繼電保護(hù)系統(tǒng) 的多模式隱藏故障模型；根據(jù)多模式隱藏故障模型對(duì)由繼電保護(hù)隱藏 故障導(dǎo)致的電網(wǎng) N-k 故障進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)分析，獲得繼電保護(hù)系統(tǒng)隱藏故障 的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)值。本發(fā)明對(duì)保護(hù)系統(tǒng)的隱藏故障進(jìn)行簡(jiǎn)化建模分析；分 析不同種典型模式的保護(hù)隱藏故障特點(diǎn)，建立多種模式的隱藏故障模 型；針對(duì)隱藏故障的風(fēng)險(xiǎn)分析問(wèn)題，提出一種電網(wǎng) N-k 故障分析方法。 分析中采用了基于改進(jìn)功能組分解法和事件樹分析方法的 N-k 故
華中科技大學(xué)
2021-04-14
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軌道交通供電系統(tǒng)故障預(yù)測(cè)與健康管理（PHM）系統(tǒng)
本成果來(lái)自國(guó)家級(jí)、省部級(jí)科技計(jì)劃項(xiàng)目和有重大應(yīng)用前景的橫向項(xiàng)目，已登記軟件著作權(quán)1項(xiàng)，公開發(fā)明專利4項(xiàng)，知識(shí)產(chǎn)權(quán)屬于西南交通大學(xué)。該系統(tǒng)通過(guò)利用各類傳感器采集供電系統(tǒng)中關(guān)鍵設(shè)備的狀態(tài)數(shù)據(jù)及服役環(huán)境信息，借助信號(hào)處理、信息融合及智能推理算法對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行故障預(yù)測(cè)與健康狀態(tài)管理，在短時(shí)間尺度上進(jìn)行故障預(yù)測(cè)與快速診斷、在中時(shí)間尺度上進(jìn)行健康評(píng)估與剩余壽命預(yù)測(cè)、在長(zhǎng)時(shí)間尺度上進(jìn)行系統(tǒng)可靠性評(píng)估與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，并根據(jù)健康狀態(tài)制定系統(tǒng)的狀態(tài)維修策略，保障軌道交通系統(tǒng)的安全可靠、經(jīng)濟(jì)高效運(yùn)行。
西南交通大學(xué)
2016-06-27