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电路系统在工业控制中起着极其重要的应用,随着电路越来越复杂,电路各节点间的关系呈现非线性关系,若节点发生故障,如何确定故障发生在何处成为一大难题。利用RBF（radical basis function）神经网络可以快速逼近任意非线性函数及良好分类能力的特点,来实现对电路系统的故障分类。通过RBF与BP方法的比较及实例分析可得出结论,RBF可以很精确地确定电路中的故障来源,在对电路故障诊断能力方面具有较多的优越性。 相似文献
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测井电缆因长途颠簸、拉伸及绞车缠绕挤压,电缆连接器、电缆、绞车滑环、滑环连线等部位极易出现故障。电容测试法是一种简易、快速的检测方法,该法可在现场准确诊断出故障电缆的位置。以四芯铠装电缆为例,每根缆芯的正常阻值约为80Ω/1 000m,两缆芯间的分布电容约为170PPF/1 000m。在实际检测中,根据电容较小时测点的位置,可以有效判断故障部位;而电缆故障位置则可利用电阻及电容的线性关系进行计算予以确定。 相似文献
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针对煤炭企业广泛使用的全液压坑道钻机现场运行状况,剖析了全液压坑道钻机的故障机理和特点,研究用现代科学技术对全液压坑道钻机故障进行预测与诊断的技术方法,探讨了各种最新技术方法的可行性与适用性,并指出了今后的发展方向。 相似文献
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利用模糊数学中的隶属函数对岩石可钻性进行了分级,收到较好效果。该方法与其它分级方法相比,计算简便并克服了一些分级方法的不足,因此更加实用。 相似文献
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利用系统方法研究地下资源时,研究的对象被看作是在给定关系上作为一个整体显露出来的地质要素及其关系的总和。这个方法有助于建立研究对象的地质—构造模型,它反映出随着地质勘探工作的深化其构造观念的改变。除了地壳物质质的不同组织水准(地圈—建造杂岩体—岩层—岩石—矿物)而外,在研究地下资源的矿化(含矿)地段时,产生了在其范围内划分一系列含矿体及其围岩量的规模水准的必要性。地下资源含矿体的完整分级层次包括12个构造水准:成矿省—成矿区—矿带—矿汇(结)—矿田—矿床—含矿带—含矿层—矿体地段—局部矿石堆积—矿物集合体—矿物颗粒或晶体。为了有效地运用系统方法,无论研究工作是何种比例尺,矿石堆积及其围岩的构造要素,都应与显示的规模相比较。在矿产预测过程中,严格遵守系统方法,有助于通过不同规模含矿性准则(前提和标志)套合(空间迭合)程度的定量评价,通盘考虑全球性、区域性、地方性和局部性成矿因素的相互关系和相互依赖,这对提高局部预测效果大有帮助。在矿产普查过程中,系统方法不仅能够保障找矿准则的相称性,而且有助于提高根据普查工作成果评价预测资源的可靠性。在勘探工作中,它能够促进勘探网度的最佳化,预测勘探网依次加密的概率数,选择样品的最佳几何形状。在矿床地质—经济评价过程中,系统方法能够促使观测数据向周围地下资源范围正确扩展,充分、有效地利用用于估计勘探储量的数字信息。地下资源研究中系统方法的进一步发展,不仅要利用空间分级层次,而且要利用时间分级层次体系,还要利用元体系的倏忽性质;元体系可以当作给定关系上的整体来看待。 相似文献
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韩再生 《水文地质工程地质》1994,21(2):31-33
从地下水资源利用的角度将其划分为能利用的地下水资源和尚难利用的地下水资源．根据其勘查利用程度，把地下水资源量分为Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ五级，以便应用于不同的范围． 相似文献
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在变电站中采取各种抗电磁干扰措施是提高其综合自动化系统运行可靠性的重要措施。但电磁干扰本身是错综复杂的,很难做到在任何情况下都安全保证系统的正常运行。因此,利用CPU的逻辑判断能力和智能进行装置的故障自诊断和自纠错,也是提高综合自动化系统运行可靠性的重要措施之一。 相似文献
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盾构施工典型故障诊断初步研究 总被引：1，自引：0，他引：1
随着盾构技术的广泛应用,出现了一些典型事故,有必要在盾构施工过程中引入故障诊断技术,以避免类似事故的再次发生。从本质上讲,盾构施工过程中的故障诊断技术是个模式分类问题,可以借助BP前馈神经网络来实现。结合广州地区的生产实例,在对典型故障简单分类的基础上,对具体应用BP网络实现盾构机的故障诊断进行了分析和探讨。算例表明,应用BP神经网络进行盾构施工过程的故障识别与诊断是可行的。当然,为进一步提高故障诊断的效果,应加强对典型故障数据的积累并提高故障间的可分离度 相似文献
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针对救援提升车结构复杂、工况故障数据独立性差、故障诊断难的特点,提出一种基于谱聚类的半监督支持向量机救援提升车故障诊断算法。该算法利用谱聚类的思想挖掘原始故障数据的隐藏特征信息,有效区分不同耦合程度的部件系统中故障信息的独立结构特征。首先根据原始输入数据建立故障图谱,然后通过建立拉普拉斯矩阵获取更加符合聚类假设的核函数,最后,建立半监督支持向量机模型,利用梯度下降算法求解最终分类结果。将上述算法应用于XCA30＿JY救援提升车工况故障诊断系统,通过搭建真实仿真环境,对采集到的工况数据进行分类,获取最终分类效果。为评价其性能,分别与传统支持向量机及梯度下降半监督支持向量机进行比较。实验结果表明：提出的算法对于救援提升车故障诊断具有较好的分类效果,救援提升车工况故障分类错误率降低至10.2%,可有效解决复杂工况故障诊断难题。由于本算法具备任意样本空间聚类及非凸函数优化求解能力,因此,除可广泛应用于车载故障诊断系统外,对于数据分类、模式识别等方面具有普遍的应用和指导意义。 相似文献
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针对煤矿坑道钻机液压动力系统复杂化带来系统中各元件间逻辑关系模糊、失效形式多态性及故障概率获取困难等问题,克服传统故障树在复杂机电液装备故障诊断分析中的局限性,实现及时准确获取设备故障信息,发现故障原因并采取措施,提出一种基于T-S模糊故障树煤矿坑道钻机液压动力系统的故障诊断方法。以ZDY25000LK型钻机液压动力系统为研究对象,对系统的层次结构进行分析,以T-S模糊故障树描述系统的性能变量,进行分析建树。根据质心距离相似度的度量法对专家评估的底事件模糊概率进行修正,求解顶事件在不同故障程度时发生概率的梯形模糊数。通过T-S概率重要度分析,确定各底事件的重要度排序,指出在不同故障程度时液压动力系统的薄弱环节。结果表明:部件级到系统级事件发生严重故障的概率呈递增趋势,系统中多个部件发生轻微故障时,系统发生严重故障的可能性较大。各事件的故障程度对上级事件发生的贡献度不同,根据重要度排序锁定故障位置并判断故障原因。当液压动力系统出现严重故障时,根据重要度分析结果,应优先排查安全阀工作情况、油泵内部磨损情况及内部串油情况。该方法实现在不同故障程度时系统中薄弱环节的快速定位,在鄂尔多斯淮河能源唐家会煤矿的工程试验中得到验证,为提高煤矿坑道钻机的可靠性提供了参考依据。 相似文献
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以Windods系列操作系统引起的网络故障为主线，对Windows的组网模型进行了简要的描述，同时以网络的软件故障分析为重点，较为系统地探讨了逐层剖析网络故障的方法，并把在网络故障诊断与排除中的一些实际经验介绍给读者。在案例中分析了由Windows98(第二版)引起的一个网络常见故障问题。 相似文献
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人工神经网络与分析测试技术的研究与发展 总被引：8，自引：0，他引：8
回顾了人工神经网络研究的发展历程，简要介绍了神经网络模型与算法，对分析测试技术和相关学科中的人工神经网络研究及在流程控制、错误诊断、参数估计、传感器模型、模式识别与分类、环境监测与治理及光谱与化学分析中的应用等作了评述。引用参考文献１１３篇。 相似文献