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故障模型

基于小波與LS-SVM集成的模擬電路故障檢測

由于模擬電路的多樣性、非線性和離散性等特點，模擬電路的故障診斷呈現復雜、難以辨識等問題。針對已有方法的數據不平衡，提出了一種支持向量機集成的故障診斷方法。使用小波變換方法提取特征向量，在多類別支持向量機的基礎上，設計了模擬電路的最小二乘支持向量機預測模型，實現了對模擬電路的狀態(tài)的故障預測。將該方法應用于Sallen-Key帶通電路進行故障預測試驗，結果表明，該方法比單一支持向量機、徑向基神經網絡、BP神經網絡和APSVM有更好的分類和泛化性能，故障診斷準確率更高。

標簽： LS-SVM 集成模擬電路故障檢測

上傳時間： 2013-10-31

上傳用戶：417313137
基于T-S模糊故障樹的系統故障診斷研究

針對傳統的故障樹分析法在故障診斷中存在的缺點和不足，文中將模糊理論運用到故障診斷中，提出基于T-S的模糊故障樹的故障診斷法。介紹了T-S模糊模型及算法，建立了診斷系統的故障庫和推理機。使設備操作和維修人員可及時發(fā)現故障，降低系統故障率，提高了保障的能力。

標簽： T-S 模糊樹故障診斷

上傳時間： 2013-10-20

上傳用戶：heheh
雙饋系統在電網故障下不間斷運行的研究

為更好地研究風力發(fā)電機在一定的電網電壓跌落故障下的動態(tài)響應，以單臺1.5 MW 雙饋風力發(fā)電機(DFIG)為研究對象，設計了Crowbar電路，通過構建電網電壓跌落仿真模型，分別對機端電壓、電流、轉子電流、輸出的有功功率和無功功率、直流側電壓、電磁轉矩在故障期間的動態(tài)響應進行了仿真。探討了相應的控制策略，為進一步研究低電壓穿越標準下的控制策略提供了依據，同時也為研制兆瓦級變頻器打下基礎。測量結果表明這種控制方式能使DFIG在電壓跌落故障下實現不間斷運行，有效提高了DFIG風電機組運行的可靠性。

標簽： 雙饋電網運行

上傳時間： 2013-11-11

上傳用戶：jasonheung
基于GA與L-M優(yōu)化算法的變壓器故障診斷研究

利用MATLAB環(huán)境建立一個用于變壓器故障診斷的ＢＰ網絡模型。首先利用具有全局尋優(yōu)功能的遺傳算法對BP神經網絡的初始權值和閾值進行優(yōu)化，然后采用L-M（Levenberg-Marquardt）優(yōu)化算法對BP神經網絡進行訓練，從而達到加快網絡訓練速度，避免訓練過程陷入局部極小點的目的。最后，詳細記錄網絡的實際輸出，并與期望輸出做對比研究，最終證實了此網絡達到了設計要求，可用于變壓器的故障診斷。

標簽： L-M 優(yōu)化算法變壓器故障診斷

上傳時間： 2013-10-11

上傳用戶：hz07104032
基于虛擬阻抗模型的電流互感器飽和判據

提出一種虛擬阻抗模型的電流互感器飽和判別方法, 它可以有效地識別區(qū)內外故障因電流互感器( TA) 飽和對差動保護的影響。在電力系統的線路、母線、主設備等一些差動保護中, 區(qū)外故障時, 在大的短路電流作用下TA 飽和容易造成保護誤動。基于RL 模型的短數據窗算法可以測得保護安裝點的二次等效系統阻抗, 它可以等效到在系統故障增量模型中虛擬一條阻抗支路。區(qū)內外故障TA 飽和時, 該支路虛擬阻抗會發(fā)生明顯的變化。分析該阻抗在TA 飽和與否情況下的變化規(guī)律, 利用這種變化規(guī)律可以可靠、靈敏地判別出區(qū)內外故障TA 飽和, 是否閉鎖差動保護, 提高差動保護的可靠性。

標簽： 虛擬阻抗模型電流互感器

上傳時間： 2013-12-11

上傳用戶：杜瑩12345
基于專家系統和神經網絡的雷達伺服系統故障診斷方法

針對專家系統在雷達伺服系統故障診斷中存在的不足，結合現代伺服設備的結構和故障特點，采用分層次分模塊的故障診斷方式，構建了一種基于專家系統和神經網絡融合的故障診斷模型，并給出了該模型的組成和功能表述，分析了診斷參數的選取方法、知識庫的建立及神經網絡模塊結構

標簽： 家神經網絡故障診斷

上傳時間： 2013-11-19

上傳用戶：行旅的喵
基于模糊神經網絡彈藥輸送車載供彈系統故障診斷

針對彈藥輸送車載供彈系統故障的復雜性、多樣性故障難以診斷的問題，提出了一種基于模糊神經網絡彈藥輸送車載供彈系統故障診斷方法。該方法運用模糊神經網絡理論基礎和優(yōu)點，通過對彈藥輸送車載供彈系統的故障分析，構建了彈藥輸送車載供彈系統故障診斷模型，并運用MATLAB語言編程進行仿真。仿真結果表明該方法不僅提高系統的診斷容錯能力和準確率，而且還為彈藥輸送車載供彈系統的精密故障診斷提供了有效的方法，具有廣泛的軍事應用前景。

標簽： 模糊神經網絡故障診斷車載

上傳時間： 2013-11-23

上傳用戶：sclyutian
基于改進BP神經網絡的牽引變流器故障診斷

在變流器故障診斷系統中，通過MATLAB對牽引變流器建立故障仿真模型，提取故障特征，對輸入輸出數據進行標幺化和模糊化的處理，并基于改進的動量BP神經網絡算法，完成對變流器開關管開路的診斷，誤差滿足要求范圍，結果表明：該算法收斂迅速，能避免陷入局部極值，而且準確率很高，是一種快速有效的方法。

標簽： BP神經網絡牽引變流器故障診斷

上傳時間： 2013-11-09

上傳用戶：familiarsmile
基于小波包分析和Elman神經網的故障診斷方法

由非線性電力電子裝置組成的電路發(fā)生故障時，故障特征信息不易提取和識別。對此提出一種基于小波包分析和Elman神經網的電力電子裝置故障診斷的方法，先運用小波包分析法提取電路在不同故障狀態(tài)下電壓及電流信號的特征信息，然后對數據進行歸一化處理并作為Elman神經網的輸入，由具有智能學習功能的神經元故障分類器完成故障識別和定位。以12脈沖整流電路為例，在Matlab軟件下建立電路模型進行仿真實驗，結果表明該方法能快速、準確的完成故障診斷。

標簽： Elman 分故障診斷

上傳時間： 2013-11-11

上傳用戶：zjf3110
Fortran語言編寫的一個著名的化工生產對象標準模型

Fortran語言編寫的一個著名的化工生產對象標準模型，可以用于故障診斷、先進控制。

標簽： Fortran 語言編寫化工

上傳時間： 2014-01-12

上傳用戶：dave520l