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CNN-DLSTM结合迁移学习的小样本轴承故障诊断方法
1
作者 仇芝 徐泽瑜 +2 位作者 陈涛 石明江 韦明辉 《机械科学与技术》 北大核心 2025年第2期288-297,共10页
针对轴承故障数据样本少、未知故障难以分类等问题,提出了一种将一维卷积神经网络(1D convolutional neural network, 1D-CNN)连接深层长短时记忆循环神经网络(Deep long-short-term memory neural network, DLSTM)的模型结合迁移学习... 针对轴承故障数据样本少、未知故障难以分类等问题,提出了一种将一维卷积神经网络(1D convolutional neural network, 1D-CNN)连接深层长短时记忆循环神经网络(Deep long-short-term memory neural network, DLSTM)的模型结合迁移学习的故障诊断方法。该诊断方法基于电机振动数据,利用CNN提取故障特征;将特征作为DLSTM的输入,进一步学习、编码从CNN中学习的特征序列信息,捕获高级特征用于故障分类;首先用充足的西储轴承数据对该故障诊断模型进行预训练,再利用迁移学习放松训练数据和测试数据可不必独立同分布的能力,使用自制实验平台的小样本数据微调预训练模型。最后用迁移学习后的模型,对跨工况、跨型号、跨故障的故障轴承数据进行模拟实验。结果表明,所提出的方法与其他方法相比鲁棒性强,训练速度更快,能够更精确的诊断故障,平均诊断精度达到99%以上。 展开更多
关键词 小样本数据集故障诊断 卷积神经网络 长短期记忆网络 迁移学习
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卷积-门控自注意力多源数据融合的泵组智能异常检测方法
2
作者 孙原理 宋志浩 《核动力工程》 北大核心 2025年第2期300-305,共6页
针对核动力泵组在运行过程中多变工况下难以利用多源检测信号进行诊断的问题,本文提出一种利用深度学习网络融合多源数据的泵组智能异常检测方法。该方法利用卷积神经网络(CNN)对多源数据进行融合,能够有效地对多源数据之间的关系进行... 针对核动力泵组在运行过程中多变工况下难以利用多源检测信号进行诊断的问题,本文提出一种利用深度学习网络融合多源数据的泵组智能异常检测方法。该方法利用卷积神经网络(CNN)对多源数据进行融合,能够有效地对多源数据之间的关系进行分析。采用自注意力机制提取具有注意力权值的输入数据融合特征,使所构建的智能异常检测模型具有自主适应不同类型输入数据的能力,保证了所提方法在多源数据场景下的核动力泵组智能异常状态检测的准确度,同时加入残差块提升模型训练效果。通过搭建泵组故障模拟试验台来验证该方法的可靠性和准确性,结果表明,本文所提检测方法能够有效融合多源数据之间的信息特征,在此基础上能够充分完成泵组在运行过程中多变工况下故障诊断的任务,且具有较高的诊断精度。 展开更多
关键词 泵组 故障诊断 特征融合 深度学习 多源数据
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基于代价敏感学习的配电网故障线路分类算法 被引量：2
3
作者 张鑫 周伟 徐志宇 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2024年第11期46-51,81,共7页
为了实现配电网故障线路辨识,以真实录波数据为驱动,从大数据分析角度提出一种配电网单相接地故障定位方法。首先,利用故障波形关联维数、零序电流时频故障测度值等构建多维故障特征向量,反映各种单相接地故障工况;其次,设计一种基于代... 为了实现配电网故障线路辨识,以真实录波数据为驱动,从大数据分析角度提出一种配电网单相接地故障定位方法。首先,利用故障波形关联维数、零序电流时频故障测度值等构建多维故障特征向量,反映各种单相接地故障工况;其次,设计一种基于代价敏感学习的接地故障分类器,解决非均衡数据集分类问题,并依托真实波形数据对算法中代价因子的选择进行优化;最后,形成一种基于代价敏感学习AdaCost算法的配电网单相接地故障定位方法。模拟电网实验结果表明,该方法能够有效提高故障线路识别准确率,而且不受故障类型、故障样本比例、中性点接地方式的影响,为配电网接地故障定位提供了一种解决方案。 展开更多
关键词 配电网 单相接地故障 代价敏感学习 非均衡数据集 故障定位
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基于脉冲耦合神经网络和粒子群优化算法的水轮发电机组故障在线录波检测
4
作者 陈勇旭 万科 《微电机》 2025年第1期26-32,共7页
提出基于脉冲耦合神经网络和粒子群优化算法的水轮发电机组故障在线录波检测方法,实时检测水轮发电机组的工作情况,识别隐性异常,防止出现严重故障,保证水轮发电机的平稳运行。利用故障录波器通过不同的采样频率分段记录水轮发电机组故... 提出基于脉冲耦合神经网络和粒子群优化算法的水轮发电机组故障在线录波检测方法,实时检测水轮发电机组的工作情况,识别隐性异常,防止出现严重故障,保证水轮发电机的平稳运行。利用故障录波器通过不同的采样频率分段记录水轮发电机组故障前后的电气量作为故障录波数据,采用粒子群优化算法,以记录的水轮发电机组故障录波数据波形SINR(信干噪比)最大为目标进行波形优化,降低外界环境各种干扰源及噪声的影响;将优化后的故障录波波形作为PCNN网络的输入数据,构建脉冲耦合神经网络,根据网络神经元所携带脉冲生成器的激活情况和脉冲的释放情况,判断出水轮机是否存在故障、故障的类型和严重程度等信息,实现水轮发电机组故障在线录波检测。实验表明,应用该方法可以及时、精准地检测出水轮发电机组故障类型,且在故障捕捉率方面有着较好表现。 展开更多
关键词 水轮发电机组 脉冲耦合神经网络 录波数据 灰度化 故障检测 粒子群算法
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基于卷积神经网络的轴承故障诊断综述
5
作者 周宇 王燕 《北京印刷学院学报》 2024年第8期6-12,共7页
轴承故障的诊断一直以来都是诊断领域的一大挑战,尽早发现轴承故障有助于减少损失并预防潜在危险。本文旨在对卷积神经网络在轴承故障诊断领域的应用进行系统综述,详细分析了卷积神经网络模型的结构和原理,阐述了其在轴承故障诊断领域... 轴承故障的诊断一直以来都是诊断领域的一大挑战,尽早发现轴承故障有助于减少损失并预防潜在危险。本文旨在对卷积神经网络在轴承故障诊断领域的应用进行系统综述,详细分析了卷积神经网络模型的结构和原理,阐述了其在轴承故障诊断领域的发展历程,并深入探讨了常见公共数据集的特征,评述了卷积神经网络在轴承故障诊断中的优势和不足、当前面临的困难以及未来可能的研究方向。 展开更多
关键词 轴承 故障诊断 卷积神经网络(CNN) 数据集
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基于EMATE和POA-ELM的声音信号故障诊断方法 被引量：3
6
作者 徐浙君 王凯 +1 位作者 罗少杰 崔炳荣 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第6期956-968,共13页
常规的工程机械故障诊断方法一般需对振动信号进行分析,但采集振动信号时需要使振动传感器与工程机械相接触,在某些情况下工程机械表面不适合安装传感器,如设备的温度较高或者传感器的安装空间有限。针对这些问题,以声音信号作为故障诊... 常规的工程机械故障诊断方法一般需对振动信号进行分析,但采集振动信号时需要使振动传感器与工程机械相接触,在某些情况下工程机械表面不适合安装传感器,如设备的温度较高或者传感器的安装空间有限。针对这些问题,以声音信号作为故障诊断对象,提出了一种基于增强多尺度注意熵(EMATE)和鹈鹕优化算法优化极限学习机(POA-ELM)的工程机械故障诊断方法。首先,利用声音传感器采集了工程机械不同故障的声音信号,避免了振动传感器存在的接触式采集缺陷;然后,利用EMATE提取了声音信号中的故障信息,建立了表征工程机械不同故障状态的特征向量;接着,鉴于ELM的参数需要优化的问题,采用POA对ELM的关键参数进行了寻优,建立了参数自适应设置的ELM分类模型;最后,利用POA-ELM分类器对故障特征进行了辨识,实现了工程机械的故障识别,并利用往复压缩机和滚动轴承的声音信号数据集对基于EMATE-POA-ELM的故障诊断方法的有效性进行了验证。研究结果表明:将EMATE方法作为故障特征提取指标能够取得100%和99.23%的识别准确率,且特征提取的时间仅为53.88 s和172.47 s;与多尺度注意熵、复合多尺度注意熵、时移多尺度注意熵等指标相比,EMATE的平均故障识别准确率更高,并具有更好的综合性能。 展开更多
关键词 工程机械 往复压缩机 滚动轴承 故障数据集 增强多尺度注意熵 故障诊断 鹈鹕优化算法优化极限学习机
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基于不均衡小样本DGA数据与改进CatBoost决策树的油浸式变压器故障诊断方法 被引量：6
7
作者 王娜娜 栗文义 李小龙 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2024年第23期167-176,共10页
针对油中溶解气体分析(dissolved gasses analysis, DGA)数据集小样本及不平衡特性导致故障诊断准确率不高的问题,提出一种布谷鸟搜索优化类别型特征提升算法(cuckoo search-categorical boosting, CS-CatBoost)和改进少数过采样技术(sy... 针对油中溶解气体分析(dissolved gasses analysis, DGA)数据集小样本及不平衡特性导致故障诊断准确率不高的问题,提出一种布谷鸟搜索优化类别型特征提升算法(cuckoo search-categorical boosting, CS-CatBoost)和改进少数过采样技术(synthetic minority over-sampling technique, SMOTE)的油浸式变压器故障诊断方法。首先,使用中心偏移权重(center offset weight, COW)优化SMOTE增强不均衡故障样本,获得均衡数据集。然后,通过Cat Boost构建基于集成学习框架的基分类器,并针对Cat Boost模型分类性能受其初始参数影响大、参数选择不正确后易发生过拟合或欠拟合现象,引入CS优化其初始参数,进一步提高其分类性能。实验结果表明,在小样本不均衡条件下所提出的SMOTE-CS-Cat Boost模型相比其他方法故障诊断精度明显提升,可准确判别变压器故障信息。 展开更多
关键词 油浸式变压器 故障诊断 平衡数据集 布谷鸟搜索 SMOTE CatBoost
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基于特征注意匹配CYCLEGAN的高速列车轮对轴承数据均衡化方法 被引量：1
8
作者 刘素艳 汪浩宁 +1 位作者 马增强 苑宗昊 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第15期32-43,共12页
高速列车滚动轴承一旦发生故障就会停车检修,导致样本数据极度不平衡。数据集的不平衡性会对故障诊断结果的准确性和稳定性产生重要影响。针对该问题,提出一种基于特征注意匹配(feature attention matching, FAM)和循环生成对抗网络(cyc... 高速列车滚动轴承一旦发生故障就会停车检修,导致样本数据极度不平衡。数据集的不平衡性会对故障诊断结果的准确性和稳定性产生重要影响。针对该问题,提出一种基于特征注意匹配(feature attention matching, FAM)和循环生成对抗网络(cycle-consistent generative adversarial networks, CYCLEGAN)的轴承不平衡数据处理CYCLEGAN-FAM方法,该方法在CYCLEGAN的判别器中加入特征注意匹配模块,对从真实图像和生成图像中提取的特征进行对齐,从而提高生成样本的质量。试验表明,该方法能够生成与真实样本高度相似的生成样本,并随着不平衡数据集被逐渐平衡,故障诊断的准确率在凯斯西储大学4类和10类数据集上分别达到了99.8%和99.2%,在QPZZ-II四类和十类数据集上分别达到了99.4%和99.6%。 展开更多
关键词 生成对抗网络 特征注意力匹配(FAM) 不均衡数据集 故障诊断
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基于迁移学习的齿轮箱开放集跨工况故障诊断 被引量：2
9
作者 马翔 许庶 +2 位作者 尚芃超 马剑 周汝志 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1753-1760,共8页
随着工业与航空航天技术的不断发展,齿轮箱等旋转机械的工况与故障模式逐渐趋于多样化、复杂化,可靠性与安全性问题日益突出,大量工况数据缺乏故障标签,且不同工况间故障模式不对称,迫切需要研究有效的故障诊断方法。以齿轮箱为案例验... 随着工业与航空航天技术的不断发展,齿轮箱等旋转机械的工况与故障模式逐渐趋于多样化、复杂化,可靠性与安全性问题日益突出,大量工况数据缺乏故障标签,且不同工况间故障模式不对称,迫切需要研究有效的故障诊断方法。以齿轮箱为案例验证对象,设置跨工况和开放集故障诊断场景,针对目标工况故障标签匮乏的问题,提出利用迁移学习将源工况的知识迁移到目标工况,利用交叉熵分类损失函数对已知故障类型进行识别的方法;针对跨工况条件下故障模式不对称的开放集问题,提出利用卷积神经网络提取工况间的相似数据特征,利用二分类损失函数对目标工况的已知类与未知类进行分类的方法。提出联合损失函数,训练诊断模型,实现故障特征从源域到目标域的联合迁移。案例分析结果表明:所提方法能够实现开放集情况下的跨工况故障诊断,且平均诊断准确度在90%以上。 展开更多
关键词 旋转机械 数据驱动 开放集 迁移学习 故障诊断
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大型海上风电机组叶片故障图像识别方法 被引量：2
10
作者 张淼 杨苹 +2 位作者 刘泽健 李文胜 吴昊 《可再生能源》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期767-773,共7页
针对海上风电机组叶片故障诊断建模时缺乏大量实际故障图像训练样本的问题,文章提出了一种基于小数据集的海上风电机组叶片故障图像识别方法。该方法针对风机叶片图像的叶片及其故障的颜色与形状特征,改进K均值聚类算法以实现叶片分割,... 针对海上风电机组叶片故障诊断建模时缺乏大量实际故障图像训练样本的问题,文章提出了一种基于小数据集的海上风电机组叶片故障图像识别方法。该方法针对风机叶片图像的叶片及其故障的颜色与形状特征,改进K均值聚类算法以实现叶片分割,设计自适应算法调整Canny算子参数以实现叶片表面早期故障区域的分割,使用K均值聚类算法提取故障的颜色和形状特征并设计相应的分类器以实现故障分类。仿真算例表明,该方法对于叶片表面早期故障的识别是有效的,可以在少量故障样本的基础上为海上风电机组叶片故障识别提供准确的诊断模型,提高了海上风电场的运维效率。 展开更多
关键词 海上风电机组 叶片故障 图像识别 小数据集
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基于DA-WGAN-SVM的水电机组小样本故障诊断 被引量：2
11
作者 伍盛金 高金林 +4 位作者 赖兴全 王卫玉 魏加达 田波 郑阳 《水电能源科学》 北大核心 2024年第11期155-159,共5页
针对水电机组标定的故障样本偏少的现象,设计了基于DA-WGAN-SVM的水电机组故障诊断模型。首先针对生成对抗网络容易过拟合的问题,采用可微分数据增强实现生成器和判别器的数据增强,提高了生成对抗网络的稳定性,接着利用优化的生成对抗... 针对水电机组标定的故障样本偏少的现象,设计了基于DA-WGAN-SVM的水电机组故障诊断模型。首先针对生成对抗网络容易过拟合的问题,采用可微分数据增强实现生成器和判别器的数据增强,提高了生成对抗网络的稳定性,接着利用优化的生成对抗网络实现水电机组故障样本的扩充,最后利用支持向量机对样本进行分类。实例分析验证了该方法的有效性,可为实际工程应用提供参考。 展开更多
关键词 水电机组 故障诊断 生成对抗网络 可微分数据增强
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贫数据条件下燃料电池汽车故障分类方法
12
作者 聂振宇 李良雨 +2 位作者 张广秀 陈帅 张晓辉 《汽车文摘》 2024年第6期39-44,共6页
燃料电池汽车是未来汽车工业可持续发展的重要方向,但现存燃料电池整车相关的测试评价标准尚未对燃料电池汽车存在的故障类型及其分类进行深入研究,缺乏统一故障分级分类方案。为改善该问题,提出一套完善的燃料电池汽车故障模式的分级... 燃料电池汽车是未来汽车工业可持续发展的重要方向,但现存燃料电池整车相关的测试评价标准尚未对燃料电池汽车存在的故障类型及其分类进行深入研究,缺乏统一故障分级分类方案。为改善该问题,提出一套完善的燃料电池汽车故障模式的分级分类评价指标以统一相关故障等级,重点研究在缺乏数据条件下的燃料电池汽车故障分类方法。基于因子分析法和模糊集理论,提出一种针对燃料电池汽车在贫数据条件下的故障模式分类评价方法,为燃料电池汽车故障等级的分类提供指导意见。 展开更多
关键词 燃料电池汽车 贫数据 故障分类 模糊集理论 因子分析法
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基于数据集的电梯关键部件状态监测与故障预测技术研究 被引量：2
13
作者 刘晨辰 秦文 +1 位作者 杨嫄 于凤国 《中国特种设备安全》 2024年第7期73-77,共5页
为实时监控电梯运行情况,本文提出基于数据集的电梯关键部件状态监测和故障预测方法。首先,设计电梯多源数据集,结合参数趋势和故障预测逻辑确定可用参数。然后,引入循环神经网络和双向长短时记忆神经网络,结合注意力机制构建状态监测... 为实时监控电梯运行情况,本文提出基于数据集的电梯关键部件状态监测和故障预测方法。首先,设计电梯多源数据集,结合参数趋势和故障预测逻辑确定可用参数。然后,引入循环神经网络和双向长短时记忆神经网络,结合注意力机制构建状态监测和故障预测模型,形成包含故障预测、健康状态评估功能的预测系统。经实验,所设计的电梯关键部件状态监测和故障预测系统能够发挥实际效应。 展开更多
关键词 数据集 电梯 状态监测 故障预测 关键部件
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基于数据挖掘的广域继电保护故障定位技术优化
14
作者 赵凌 赵武智 +4 位作者 齐雪雯 熊学海 万春竹 郑文龙 杜硕 《粘接》 CAS 2024年第12期178-182,共5页
针对广域继电保护信息量过大,影响故障定位精度的问题,设计基于数据挖掘的广域继电保护故障定位方法。利用广域继电保护结构中的智能电子装置IED,采集变电站所有元件及线路运行信息;依据粗糙集理论建立采集信息的粗糙集信息系统,通过故... 针对广域继电保护信息量过大,影响故障定位精度的问题,设计基于数据挖掘的广域继电保护故障定位方法。利用广域继电保护结构中的智能电子装置IED,采集变电站所有元件及线路运行信息;依据粗糙集理论建立采集信息的粗糙集信息系统,通过故障条件属性及决策属性对粗糙集信息系统数据进行约简,挖掘所有与故障属性相关的数据,获取广域继电保护原始故障决策表;采用遗传算法搜索优化故障决策表,依据优化后决策表中的关联属性决策,定位主保护与后备保护故障,并及时采取相应继电保护措施。实验结果表明,该方法可以精准定位广域继电保护故障,不同类型继电保护故障定位误差均低于0.5%。 展开更多
关键词 数据挖掘 广域继电保护 故障定位 粗糙集 遗传算法
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基于OneNET的电力系统电缆运行维护技术
15
作者 贾志杰 《电工技术》 2024年第14期60-62,共3页
由于电力系统电缆部署的特异性,对其进行运维管理的难度较大,为此提出基于OneNET的电力系统电缆运行维护技术。在分析A电力系统的运行配置以及具体的电缆配置基础上,分别从系统规划与部署以及数据接入与存储角度对电力系统电缆运行状态... 由于电力系统电缆部署的特异性,对其进行运维管理的难度较大,为此提出基于OneNET的电力系统电缆运行维护技术。在分析A电力系统的运行配置以及具体的电缆配置基础上,分别从系统规划与部署以及数据接入与存储角度对电力系统电缆运行状态进行监测,并提取接收到的电缆状态数据的温度、电流、电压特征,利用OneNET平台建立基于电缆状态数据的故障诊断模型,根据电缆状态数据在电缆状态与故障之间映射关系集中的匹配结果,实现对故障的诊断。测试结果表明,在对A电力系统电缆为期30天的运维管理过程中,电缆阻抗的拟合误差始终稳定在2.0×10^(-4)以内,其中最大误差仅为1.7749×10^(-4),最小误差也仅为1.2626×10^(-4)。 展开更多
关键词 OneNET 电缆运行维护 系统规划与部署 数据接入与存储 运行状态监测 状态数据特征 故障诊断模型 映射关系集
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基于PCA-KLFDA的小样本故障数据集降维方法 被引量：7
16
作者 赵荣珍 王雪冬 邓林峰 《华中科技大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第12期12-16,共5页
针对小样本故障数据集降维问题,提出一种基于主元分析(PCA)和核局部费歇尔判别分析相结合的子空间降维方法.该方法首先应用PCA提取数据集中的关键信息并实施降维,然后将该子空间通过高斯核方法映射至高维线性空间,并在高维空间基于局部... 针对小样本故障数据集降维问题,提出一种基于主元分析(PCA)和核局部费歇尔判别分析相结合的子空间降维方法.该方法首先应用PCA提取数据集中的关键信息并实施降维,然后将该子空间通过高斯核方法映射至高维线性空间,并在高维空间基于局部费歇尔判别分析训练出一个最有辨别力的低维分类特征集.用双跨转子实验台的一组故障特征数据集进行验证,结果表明:该方法能有效应对小样本的降维问题,达到增大不同故障样本集合间距离、使同类故障样本间的类内距离减小的效果,为基于数据驱动途径实现智能故障辨识技术中涉及的小样本故障数据集类别划分问题提供了一种新方法. 展开更多
关键词 故障诊断 小样本故障数据集 数据降维 主元分析 核局部费歇尔判别分析
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自动识别多期断层擦痕的一种应力反演算法 被引量：4
17
作者 单业华 李志安 林舸 《地球学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第2期181-186,共6页
由于地质历史上构造应力场的演变 ,多期断层擦痕数据的存在是应力反演所面临的普遍性问题。以往提出处理多期断层擦痕的应力反演算法都基于硬划分 ,忽视了数据自身的不确定性 ,并且一些只是传统的、处理一期断层擦痕的算法的简单延拓。... 由于地质历史上构造应力场的演变 ,多期断层擦痕数据的存在是应力反演所面临的普遍性问题。以往提出处理多期断层擦痕的应力反演算法都基于硬划分 ,忽视了数据自身的不确定性 ,并且一些只是传统的、处理一期断层擦痕的算法的简单延拓。在Fry (1999)的sigma空间里 ,同期断层擦痕向量具有统一的线性分布趋势 ,多期断层擦痕向量具有不同的线性分布趋势。在此基础上 ,本文提出利用模糊线性聚类法来识别多期断层擦痕向量的线性结构。这种算法不仅可以弥补以往算法的上述缺陷 ,还具有自动、直接、有效 。 展开更多
关键词 多期断层擦痕 模糊聚类 构造应力场 古应力 线性分布趋势 断层活动
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基于随机森林的阻变型通风网络故障诊断方法 被引量：12
18
作者 倪景峰 李振 +2 位作者 乐晓瑞 邓立军 王新杰 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2022年第4期34-39,共6页
为了在矿井通风网络发生阻变型故障时,能够快速准确判断出故障位置和故障量,提出1种基于随机森林的通风网络故障位置和故障量诊断方法。利用矿井通风仿真系统IMVS将唐安矿模拟故障生成空间数据集并进行数据预处理,构建基于随机森林的故... 为了在矿井通风网络发生阻变型故障时,能够快速准确判断出故障位置和故障量,提出1种基于随机森林的通风网络故障位置和故障量诊断方法。利用矿井通风仿真系统IMVS将唐安矿模拟故障生成空间数据集并进行数据预处理,构建基于随机森林的故障诊断模型,并利用该诊断模型对唐安矿矿井通风网络模拟故障位置和故障量进行判断和预测。引用多种方法对模型进行度量,通过唐安矿模拟实验验证基于随机森林的故障诊断模型的有效性。将随机森林和决策树的故障诊断准确率进行对比,研究结果表明:随机森林较决策树故障准确率有进一步的提高,并发现故障地点失误诊断多是相邻巷道,在一定程度上工作人员对故障地点的判断并不受其影响。 展开更多
关键词 随机森林 阻变型故障 通风网络 故障诊断 空间数据集
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可靠性数据在民机故障诊断中的应用研究 被引量：3
19
作者 曹惠玲 赵明 +1 位作者 曲春刚 薛鹏 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第10期95-101,共7页
可靠性数据是故障统计历史信息的记录,数据内隐含着大量对维修人员排故具有指导意义的信息,为达到提高工作效率,减少排故时间,以保证航班正点运营的目的,提出将可靠性数据应用于民机故障诊断的计算模型。利用从可靠性报表中收集到的数... 可靠性数据是故障统计历史信息的记录,数据内隐含着大量对维修人员排故具有指导意义的信息,为达到提高工作效率,减少排故时间,以保证航班正点运营的目的,提出将可靠性数据应用于民机故障诊断的计算模型。利用从可靠性报表中收集到的数据对某航空公司主力机型A320-200飞机的空调系统常发故障进行诊断,首先用粗糙集(RS)对8个可能导致温度控制组件超温故障的部件进行分析,初步总结出3个故障源,然后计算综合故障概率,最后用Weibull分布验证以上诊断结论。结果表明,该法的引入能实现故障源的精确定位,并在实际中成功排故,大大缩短维修时间。 展开更多
关键词 故障诊断 可靠性数据 粗糙集(RS) 综合故障发生率 双参数Weibull分布
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火电厂锅炉常见故障的数据挖掘诊断方法 被引量：18
20
作者 杨苹 吴捷 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第7期696-701,共6页
针对火电厂主要大型设备之一锅炉的常见故障,提出了一种新的诊断方法:数据挖掘方法。该方法通过建立一个智能化的数据挖掘工具,直接从火电厂SCADA系统历史数据库的大量实时数据中获取故障诊断知识进行故障诊断。数据挖掘工具的核心是:... 针对火电厂主要大型设备之一锅炉的常见故障,提出了一种新的诊断方法:数据挖掘方法。该方法通过建立一个智能化的数据挖掘工具,直接从火电厂SCADA系统历史数据库的大量实时数据中获取故障诊断知识进行故障诊断。数据挖掘工具的核心是:采用粗糙集的约简方式,将数据库中抽取的故障诊断规则简化为基于最小变量集的决策表。由于决策表直接采用数据库中的变量来表达,有利于现场操作人员的理解与应用。该方法避免了为诊断故障而附加的专门测试或试验,降低了费用,同时减少了试验对设备造成的潜在危险。将这一方法应用于火电厂锅炉的一个复杂故障事例,结果表明:其诊断的精度可以满足现场应用的要求。 展开更多
关键词 故障诊断 数据挖掘 粗糙集 属性约简 决策表
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