格尔木水电一分厂微机监测与故障诊断

简介了全分布式控制网络构成的水电厂微机监测系统的结构、功能和故障诊断系统。它不仅能实时监测机组运行参数，且可对事故做出快速反应，大大提高了水电厂安全运行水平。由于网络采用总线拓扑结构和真正的全分布方式，因而在老电厂的技术改造中，不仅运行可靠、抗干扰能力强，且布置安装简便，投资省。     

水电机组状态监测与故障诊断系统

利用信息技术实现水电机组的状态监测和故障诊断是提高水电厂经济效益和安全运行的重要技术保证。本文重点介绍了水电机组状态监测和故障诊断系统及其经济效益和成功案例。     

水电机组状态监测与故障诊断

文章主要从水电站的实际情况出发,对水电站机电设备状态监测和故障诊断的意义、内容以及国内外的应用、发展方向进行了描述,分析了现有水电机组状态监测与故障诊断技术的研究现状,指出了存在的问题,同时提出了未来水电机组故障诊断技术的发展方向.     

汽车驱动CAN总线系统原理及故障诊断分析

【目的】CAN总线技术构成的车载通信网络系统兼具经济性与可靠性,但汽车CAN总线种类和故障类型繁多,使得汽车CAN总线系统成为汽车使用和维修的一大课题。【方法】本研究阐述了汽车CAN通信的传输特点和总线的结构及信号特征,具体分析了迈腾B8L和现代名图两款车型的驱动CAN总线系统结构组成和通信原理,并以2016款现代名图汽车实际故障为例,进行了驱动CAN通信故障的诊断与检修分析。【结果】通过诊断检修流程,最终确定故障点为牌照灯旁的后视摄像头,发现后视摄像头进水,导致CAN-H对地短路。【结论】汽车CAN总线系统原理及故障诊断分析在一定程度上解决了汽车维修难的问题,可以为汽车售后维修人员提供案例参考,有利于促进汽车CAN通信的推广和使用,促进汽车产业的发展。     

汽车故障诊断技术与现代网络技术的结合

文章结合现代网络技术与故障诊断技术,介绍了发动机远程诊断系统的基本组成,分析了系统车载单元的结构和远程诊断中心的结构,重点研究了故障推理系统.     

基于一维卷积神经网络与近似熵特征融合的水电机组故障诊断

针对水电机组振动信号存在非平稳和非线性,单一特征提取难以实现高精度故障诊断问题,提出了一种基于卷积神经网络和近似熵特征融合的故障诊断方法。利用卷积神经网络提取振动信号特征;EEMD与近似熵构建信号特征向量,将两种方法提取的状态特征融合构建融合特征向量;进一步,将融合特征作为输入、故障类别作为输出,训练BP神经网络得到水电机组故障识别器,识别水电机组运行状态,即正常或具体故障类型。结合转子实验台实验数据,验证了所提方法在挖掘信号特征方面的有效性及较高的故障诊断准确率。     

基于卷积神经网络与奇异值分解的水电机组故障诊断方法研究

提出了一种结合卷积神经网络,小波变换和奇异值分解理论的水电机组故障诊断方法.利用卷积神经网络提取机组轴心轨迹的图像特征;通过离散小波变换对摆度信号进行分解,获得信号的小波分解系数,对各分支系数进行重构,构造奇异值分解输入矩阵,提取矩阵奇异值作为特征向量.将两种方法提取的特征进行组合,构建包含图像特征和波形特征的混合特征...