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1) Insulation Fault Intelligent Diagnosis
绝缘故障智能诊断
2) insulation fault diagnosis
绝缘故障诊断
1.
Research on Insulation Fault Diagnosis Models for Power Transformers Based on Genetic Programming;
基于遗传编程的电力变压器绝缘故障诊断模型研究
2.
A new kind of insulation fault diagnosis method for power transformers using genetic programming(GP) based discriminant functions was presented.
基于遗传编程(GP),提出了一种用于电力变压器绝缘故障诊断的判别函数法。
3.
Recent research and development on Artificial Intelligence in insulation fault diagnosis of power transformer based on the dissolved gas analysis is manly summarized in this paper.
总结了近年来人工智能技术在基于油中溶解气体分析(DGA)的变压器绝缘故障诊断方法上的研究和发展,介绍了其中的主要方法和成果,并讨论了该领域的研究趋向。
3) intelligence fault diagnosis
智能故障诊断
1.
The technology of intelligence fault diagnosis develops a new way for the reliability and safety of complicated industrial systems.
智能故障诊断技术为保障现代复杂工程技术系统的可靠性和安全性开辟了新途径 。
2.
The paper discusses the methods and model of the distributed intelligence fault diagnosis based on MAS.
研究了基于MAS的分布式智能故障诊断模型,基于一种分布式Agent诊断系统结构原型系统,重点研究了诊断问题的任务辨识、分解问题,构建了基于Agent的任务分配的综合遗传算法和模拟退火算法的混合算法。
3.
The paper discusses the methods and process of the distributed intelligence fault diagnosis based on MAS.
该文分析了基于MAS的分布式智能故障诊断方法和过程,提出并实现了一种任务分解的Agent诊断系统结构及原型系统。
4) Intelligent fault diagnosis
智能故障诊断
1.
Application of Intelligent Fault Diagnosis in Maintenance of Station Equipment for Urban Rail Transit;
智能故障诊断在地铁车站设备维护中的应用
2.
Research of the Architecture of Intelligent Fault Diagnosis Expert System;
智能故障诊断专家系统体系结构的研究
3.
Research on the System in Remote Intelligent Fault Diagnosis Based on Wireless Network;
基于无线网络的远程智能故障诊断系统的研究
5) intelligent fault diagnosis
故障智能诊断
1.
Intelligent Fault Diagnosis System and Its Simulation Based on Fuzzy Logic Inference;
基于模糊逻辑推理故障智能诊断系统及其仿真研究
2.
The intelligent fault diagnosis platform of missile,which is based on fuzzy rule-based reasoning is constructed because a new type missile weapon has not formed capability of full technological support to reduce the mis-judegement and miss judgement and make full use of efficiency of the missile.
针对某新型导弹武器装备尚未形成全面技术保障能力的现状,构建出基于模糊规则推理(模糊矩阵算法和规则推理)的导弹故障智能诊断平台,降低了故障诊断中的误判和漏判,充分发挥了该型导弹装备的效能。
3.
The source of the spacecraft fault information,the field design of the spacecraft fault database,the entity design of the spacecraft diagnosis database and the realization technique of the spacecraft database intelligent fault diagnosis are discussed.
在对空间飞行器常见故障进行分析的基础上 ,提出了利用数据库技术对飞行器故障进行智能诊断的原理和方法 ,对飞行器故障信息的来源、飞行器故障数据库的字段设计、飞行器诊断数据库的实体设计及飞行器数据库故障智能诊断的实现技术等进行了具体介绍。
6) fault intelligent diagnosis
故障智能诊断
1.
A new online fault intelligent diagnosis approach is proposed in this paper,which is based on distributed characteristics of power flow before and after fault.
基于电网潮流分布在事故前后表现出的特征变化,提出了一种在线故障智能诊断方法。
2.
Furthermore, a case study of fault intelligent diagnosis system for loader is given.
从灰色关联理论出发 ,结合欧几里德距离 ,提出了一种新的相似度计算方法 ,并以装载机故障智能诊断系统为例 ,将该计算方法应用于案例的检索中 ;同时从案例的表示、案例的检索、案例库的更新等方面 ,讨论了基于灰色关联理论的案例推理在整个系统中的实现方法以及案例推理与其他诊断方式的结合策略。
3.
The fault intelligent diagnosis system of missile weapon system indicates that this method is an effective way.
将此方法应用于导弹武器系统故障智能诊断之中 ,结果表明该方法是一种行之有效的故障智能诊断方法。
补充资料：大型汽轮发电机组故障诊断技术现状与发展
设备状态监测与故障诊断技术是一种了解和掌握设备使用过程状态的技术。它可以确定设备整体或局部是正常还是异常，能早期发现故障及其原因，并能预报故障发展趋势。设备状态监测与故障诊断过程包括状态监测、故障检测、故障识别或诊断、故障分析与预测、故障处理对策与建议等［1］。 在汽轮发电机组的各种故障中，振动故障是一类对生产和运行产生很大影响的故障。一方面，振动故障的诊断比较复杂，处理时间比较长；另一方面，振动故障一旦发散酿成事故，所造成的影响和后果是十分严重的［2］。 1 大型汽轮发电机组状态监测和故障诊断 由于我国用电的需要和资金制约，降低老机组故障发生率，延长老机组的使用寿命是非常重要的［3］。目前在国内电厂各类大型汽轮发电机组的运行监测方面，只有部分装有美国本特利公司或德国飞利浦公司的振动监视系统，尚有许多机组的监视系统是落后和不完善的。由此可见，开展大型汽轮发电机组的故障诊断技术研究是非常必要的。 随着机组容量增大，所出现的振动故障也越来越复杂，目前采用的在线监测装置一般只具有振动专家系统的很少且很不完善。利用先进的检测、诊断仪器，采取科学有效的技术方法开展现场故障诊断工作是目前电厂各类机组故障诊断和预测分析的主要方法［4］。 目前在国际上，以美国为主的西方发达国家在大型汽轮发电机组在线监测与诊断技术的综合研究方面处于领先地位：一方面，美国的信号处理与数据分析技术发展较快，而这些处理机、分析仪和数据采集系统是机械设备状态监测的基础和核心，是发展后续技术（故障诊断）所不可分割的部分；另一方面，美国的几家专业公司，如Bently，IRD，BEI，从事对大型电站机组的运行和监控的研究，以及对机组可靠性、安全性、维修性与经济管理技术方面的研究，已有了40多年的历史，建立了庞大的数据库管理系统，并开展了专家系统的研究，具有雄厚的数据与软件实力。此外，国际上还有许多著名的诊断仪器公司，如丹麦的B＆K，德国的申克及日本的武田理研等，生产有多种用于设备诊断的分析仪器及软件系统。然而国外的在线监测系统、现场诊断仪器及诊断管理软件一般价格十分昂贵，且存在维护不便、因缺少汉化而使用不便等问题，因此还难以在我国基层电厂普及。 我国工业企业的设备诊断技术自1983年起步，初期主要应用于石化、冶金及电力等行业，进入20世纪90年代后，迅速渗透到国民经济的各个主要行业。其中旋转机械的故障诊断是诊断技术应用最广、涉及行业最多的应用领域，如电力行业中的汽轮发电机组，石化行业的压缩机，航空工业的各种航空发动机等。大型汽轮发电机组的在线监测与故障诊断技术作为国家“七五”、“八五”重大科技攻关项目，并在“九五”期间仍继续受到支持，其重要意义是显而易见的。西安交通大学、哈尔滨工业大学、清华大学等一些高校及西安热工研究院等一些研究单位在大型汽轮发电机组故障机理及其诊断技术研究方面总体上处于国内领先水平。但是，由于近年来大型汽轮发电机组单机装机容量的不断增大（如国内目前己投产700 MW汽轮发电机组），而对大型机组许多常见故障的机理、故障特征及现场诊断方法的研究还有待进一步的深入。此外，在现场信号采集与故障诊断仪器及数据管理软件的研制方面，国内虽有一些大学及研究所推出了自己的产品，如北京振通检测技术研究所推出的902和903便携式数据采集器、重庆大学测试中心的QLSA－W型振动噪声测试分析仪、大连理工大学推出的PDM2000数据采集分析仪及管理软件等，但随着计算机技术尤其是微处理器及软件技术的飞速发展，上述装置及软件系统在性能指标、可靠性、软件对不同公司数据采集装置的适应性等方面均存在一定的局限性。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条
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