传统神经网络模型的故障诊断准确率难以保证，为了提高网络模型的故障识别率，提出了一种基于DenseNet的多元并行网络（Multi-branch-DenseNet，MBDN）机械故障诊断方法。...

单一视角下部分不同类型的工况样本相似会导致故障诊断准确率不高、无标记样本未被使用等问题。...

针对复杂工况下滚动轴承振动信号含噪声过大，难以实现有效故障诊断的问题，提出了一种基于自适应降噪和改进ＣＮＮ的轴承故障诊断方法。首先使用自适应噪声完备集合经验模态分解（Ｃｏ...

电动机轴承故障产生的冲击性信号具有非平稳、非线性的特点，且极易被随机噪声信号干扰，导致轴承故障特征信号的提取极具挑战性。为此提出一种基于连续变分模态分解（ＳＶＭＤ）和波形...

当前空调传感器故障诊断节点设置一般为独立目标式, 诊断的覆盖范围较小, 导致传感器故障诊断单元耗...

随着我国工业实力的不断增强，数控机床的应 用范围也在不断扩大， 对企业的发展起到了重要的促进...

光伏组件大多长期在野外环境下工作，其表面容易发生异物遮挡或光伏组件中电池片温度出现异常，由此影响整个电池组件的功率转化。为提高光伏系统发电效率，降低运行和维护的成本，提...

配电变压器内部结构复杂， 运行环境不确定， 故障时有发生。将差分进化算法和小波神经网络结合， 应用于配电变压器的 故障检测。给出了小波神经网络的结构和原理， 分析了差分进化算法...

分布式驱动电动汽车具有驱动传动链短 、传动高效 、结构紧凑等特点， 已成为当前汽车行业发展的一大趋势 。 电动汽车驱 动系统作为电动汽车“三电”核心部件之一...

为了有效提高多工况下地铁列车滚动轴承故障诊断精度，基于轴承振动数据，提出一种基于小波包奇异谱熵和改进鲸鱼优化 算法(IWOA ) 优化极限学习机(ELM ) 的故障诊断方法...

在城市变电站小型化的要求下，保测合智纵向集成的智能变电站成为新趋势，而过程网是智能变电站实时信息的交互中心，准确快速地诊断与定位过程网故障能及时排除二次系统隐患，保障变电...

随着近几年电气设备更新换代的不断加快，其故障 趋于复杂化， 因此对故障诊断技术提出了更高的要求。特别是对 于企业的生产而言， 如果不能正确的诊断设备故障， 同时快速的 维修，将会...

现代装备由于其精密程度高，故障发生的原因复杂、多样，使用单一的辨别方法效果不太理想。针对这一问题，提出专家优化FTA-PNN的故障诊断方法，根据历史故障信息，采用经专家经验优化的F...

随着电气行业的快速发展，以往电力自动化控制相关技术的问题逐渐暴露。自动化技术在具体应用中不仅效率较低，还会消耗大量的人力、物力与财力，且自动化控制精准度不高。因此，传统的...

矿用变压器作为煤矿供电系统中的重要组成部分， 变压器的绝缘老化现象也变得越来越严重， 若发生故障将给企业带来难以预料的经济损失，甚至是员工生命的危险， 使整个煤矿开采单位...