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WEE与GA-SVM在反应堆CRDM电流故障分类中的应用

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机械设计与制造 2024年第2期396卷 144-148页

作者：徐鸣睿朱振杰霍孟友山东大学机械工程学院山东济南250100

控制棒驱动机构(CRDM)的可靠性决定了反应堆的安全性,对控制棒驱动机构进行有效监测是极为必要的。针对控制棒驱动机构线圈电流变化能有效反应控制棒驱动机构运行状态的特点,在小波能量值的基础上引入滑动窗和熵值理论构建了基于小波能... 详细信息

控制棒驱动机构(CRDM)的可靠性决定了反应堆的安全性,对控制棒驱动机构进行有效监测是极为必要的。针对控制棒驱动机构线圈电流变化能有效反应控制棒驱动机构运行状态的特点,在小波能量值的基础上引入滑动窗和熵值理论构建了基于小波能量熵(WEE)的线圈电流特征向量,并设计了基于支持向量机(SVM)的控制棒驱动机构电流故障分类算法,分别使用遗传算法(GA)与粒子群算法(PSO)对支持向量机的惩罚系数c和核函数参数g进行优化,较为准确地实现了对控制棒驱动机构电流故障的分类。仿真与对比结果表明:(1)相比于基于小波能量值,基于小波能量熵的特征向量更能体现线圈电流的局部特征,也更为准确地实现线圈电流故障的分类;(2)相较于粒子群算法,遗传算法作为支持向量机参数优化算法分类准确的同时,参数寻优效率更高。

关键词：控制棒驱动机构电流监测故障分类小波能量熵支持向量机遗传算法

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贫数据条件下燃料电池汽车故障分类方法

汽车文摘 2024年第6期 39-44页

作者：聂振宇李良雨张广秀陈帅张晓辉中国汽车技术研究中心有限公司天津300300 中汽研汽车检验中心(天津)有限公司天津300300

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... 详细信息

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。

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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基于卷积神经网络的配网故障分类研究

微型电脑应用 2024年第1期40卷 174-179,192页

作者：黄小龙国网冀北电力有限公司北京100000

为了高效准确地实现配网故障分类,提出了一种基于卷积神经网络的配网故障分类方法。这种方法可直接对三相电压和电流信号的原始数据样本进行处理,输出包括无故障在内的所有类型的配网故障类型。应用10倍交叉验证方法的测试结果表明,所... 详细信息

为了高效准确地实现配网故障分类,提出了一种基于卷积神经网络的配网故障分类方法。这种方法可直接对三相电压和电流信号的原始数据样本进行处理,输出包括无故障在内的所有类型的配网故障类型。应用10倍交叉验证方法的测试结果表明,所提方法的准确度为99.52%。在与基于传统机器学习模型的故障分类方法进行了对比实验中,所提方法在准确性和计算效率方面均表现出更好的分类性能。将所提出方法应用在未集成和集成分布式电源的配电系统中,分别达到了99.92%和99.97%的分类精度。

关键词：配电网故障分类卷积神经网络分布式电源机器学习

一种配网停电故障分类和源定位的深度学习方法

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电子设计工程 2024年第10期32卷 145-148,153页

作者：卫思明戴人杰徐修能国网上海市电力公司上海201600

配网停电故障时产生的高斯噪声造成数据失稳,影响故障源头定位的精度,为此,提出基于深度学习的配网停电故障分类和源定位方法。构建配网停电故障二元模型,分析配网停电故障数据失稳特征。将所得到的规格化数据用矩阵格式输入到深度神经... 详细信息

配网停电故障时产生的高斯噪声造成数据失稳,影响故障源头定位的精度,为此,提出基于深度学习的配网停电故障分类和源定位方法。构建配网停电故障二元模型,分析配网停电故障数据失稳特征。将所得到的规格化数据用矩阵格式输入到深度神经网络中,获取负载率、三相不平衡度分类指标。分析停电事件信息池和停电故障研判之间的关系,获取故障分类结果。使用深度学习的有监督训练算法,结合S注入法寻找源故障位置。由实验结果可知,该方法故障电流实部在0~0.5 A范围内变化,故障电流虚部在0~1.0 A范围内变化,与实际变化范围一致,说明使用所研究方法能够获取精准的故障定位信号。

关键词：配网停电故障故障分类源定位深度学习

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基于售后保障的航天装备故障分类处置方法

中文科技期刊数据库（引文版）工程技术 2024年第3期 21-24页

作者：王得成周鑫魏天航姜云翔张忠义中国运载火箭技术研究院北京100076 首都航天机械有限公司北京100076

为了提高售后保障阶段军用航天装备使用故障的处置效率,满足用户对装备实战化保障的需求,提出了一种装备使用故障分类处置方法。在对典型型号装备使用故障类型及处置措施类型数据分析的基础上,将装备使用故障按用户需求紧急程度、故障... 详细信息

为了提高售后保障阶段军用航天装备使用故障的处置效率,满足用户对装备实战化保障的需求,提出了一种装备使用故障分类处置方法。在对典型型号装备使用故障类型及处置措施类型数据分析的基础上,将装备使用故障按用户需求紧急程度、故障影响等级、系统类型、有无预案、装备类型、故障原因类型等6个要素分成360类。在360种装备故障类型的基础上,针对每类故障提出了基于区域化售后服务保障模式的管理调度措施和故障问题处置技术措施。航天装备使用故障分类处置方法对设计、制造单位规范化开展用户装备故障处置工作起到了指导性作用。伴随着航天装备综合保障信息管理平台的开发与运行,该故障分类处置方法将在未来的装备综合保障业务中发挥更大作用。

关键词：航天装备售后保障装备故障故障分类处置措施

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基于文本挖掘的航空装备故障分类研究

航空维修与工程 2024年第6期 105-108页

作者：易泽鹏乔邦江林镇明国营长虹机械厂

在航空装备维修过程中，会产生大量的维修记录、故障案例等文本数据。复杂的维修数据会影响工作者的维修决策。故障报告数据具有非结构化、非平衡和高维度的特点。据此，本文首先通过文本挖掘对装备故障文本数据进行知识提取，建立文本... 详细信息

在航空装备维修过程中，会产生大量的维修记录、故障案例等文本数据。复杂的维修数据会影响工作者的维修决策。故障报告数据具有非结构化、非平衡和高维度的特点。据此，本文首先通过文本挖掘对装备故障文本数据进行知识提取，建立文本空间向量模型，然后通过SMOTE算法生成小类别文本向量数据，最后利用支持向量基确定特征维度并识别装备故障类型。试验结果表明，所提方法在装备故障分类评估中表现优异，可用于辅助装备故障决策诊断。

关键词：航空装备故障分类文本挖掘

网络故障分类措施在广电5G网络运维中的应用

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广播与电视技术 2024年第1期51卷 27-30页

作者：张芮宾昆明广播电视网络有限责任公司云南650118

本文主要针对目前广电5G移动网络运维中的网络覆盖、5G终端及相关应用的故障进行统计分类,并对故障产生的现象、原因进行分类梳理,通过科学有效的故障分类及处理建议,提高5G移动网络的运维效率,为5G网优化运维提供支撑。

关键词： 5G移动网络故障分类故障分析

基于改进SSA-DBN的质子交换膜燃料电池水故障智能分类方法

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电力自动化设备 2024年第4期44卷 18-24页

作者：刘昕宇韩莹陈维荣李奇杨哲昊西南交通大学电气工程学院四川成都611756

为了实现质子交换膜燃料电池(PEMFC)系统水故障的高效快速分类,提出了基于改进麻雀搜索算法(SSA)优化深度置信网络(DBN)的PEMFC故障分类方法。采用归一化处理消除故障数据参数之间量纲不同的影响,使用核主成分分析对数据进行故障特征提... 详细信息

为了实现质子交换膜燃料电池(PEMFC)系统水故障的高效快速分类,提出了基于改进麻雀搜索算法(SSA)优化深度置信网络(DBN)的PEMFC故障分类方法。采用归一化处理消除故障数据参数之间量纲不同的影响,使用核主成分分析对数据进行故障特征提取,有效地缩减了原始数据维度,降低了运算复杂度,并避免低贡献度数据对故障分类造成干扰。引入柯西-高斯变异策略改进SSA,并利用SSA对DBN进行参数寻优,确定网络结构,通过优化后的DBN实现对PEMFC水故障的快速分类。对3 000组PEMFC水故障数据进行测试,结果表明:所提方法可以快速准确地识别PEMFC的正常状态、膜干故障、水淹故障3种健康状态;总体的分类准确率为98.67%,运算时间为0.89 s,相比支持向量机、概率神经网络方法,所提方法的故障分类精度分别提升了4%、3.34%,运算时间分别减少了15.35、0.35 s。

关键词：质子交换膜燃料电池故障分类深度置信网络麻雀搜索算法核主成分分析柯西-高斯变异策略

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基于功率信号分析的光伏电站故障诊断方法

电力系统及其自动化学报 2024年第5期36卷 150-158页

作者：郑晏厉小润张天文浙江大学电气工程学院杭州310027 浙江正泰智维能源服务有限公司杭州310052

为提高光伏电站故障诊断精度,提出一种基于功率信号分析的光伏电站故障诊断方法。首先,用卷积神经网络结合长短记忆CNN-LSTM(convolutional neural networks-long short-term memory)模型和岭回归模型对历史发电的时序信息进行充分挖掘... 详细信息

为提高光伏电站故障诊断精度,提出一种基于功率信号分析的光伏电站故障诊断方法。首先,用卷积神经网络结合长短记忆CNN-LSTM(convolutional neural networks-long short-term memory)模型和岭回归模型对历史发电的时序信息进行充分挖掘,再依据实际与预测发电功率之间的动态时间规整DTW(dynamic time warping)距离进行电站故障检测;其次,提出一个基于实际发电功率频域特征的故障分类指标,建立分类规则库,将电站故障分为通信故障、设备故障、限电故障,结合故障影响等效发电小时数评估电站故障程度;最后,通过算例分析验证了该算法的有效性。

关键词：故障检测故障分类光伏电站时序分析频域分析