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基于模型的控制系统故障诊断技术的最新进展
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基于模型的控制系统故障诊断技术的最新进展
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离散事件系统基于模型诊断的研究进展
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5星 · 资源好评率100%
近年来,针对离散事件系统的基于模型诊断方法在大型通讯网络、电网故障诊断等领域获得了成功应用,成为人工智能与控制工程领域的热门研究课题。介绍了针对离散事件系统的基于模型诊断的基本思想与建模方法,从不同的角度对使用自动机建模的各种主要诊断方法进行了评析与比较;讨论了系统可诊断性判定方法的研究进展。从系统建模、分布式在线诊断、不完备模型下的诊断以及系统实现等方面,展望了针对离散事件系统的基于模型诊断领域
基于模型的故障诊断技术
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基于模型的故障诊断技术
基于模型中的故障诊断研究
浏览：60
基于模型的故障诊断方法研究，提出该理论并在卫星状态监测中应用。
基于模型的故障诊断方法研究
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基于模型的故障诊断方法研究 马尔科夫
基于模型的网络控制系统故障诊断综述 (2011年)
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针对网络化控制系统存在随机时延、丢包、异步等问题，在分析网络控制系统不同数学模型基础上，详细介绍了故障诊断与容错控制的常用方法：即基于信息调度模型的方法、基于时延模型的方法、基于T-S模糊模型的方法．并相应地分析了每种方法的原理及其优、缺点．另外，还对近年来常用方法的最新发展结果进行了总结分析．最后指出该领域有待进一步研究的若干问题和发展趋势．
故障诊断模型-基于深度学习
浏览：120
故障诊断是指对于设备、系统或产品在运行中出现的异常状态，通过对异常状态的特征和原因进行分析，确定出故障原因的过程。随着人工智能和深度学习技术的发展，基于深度学习的故障诊断模型也越来越受到重视。 基于深度学习的故障诊断模型通常采用神经网络模型进行构建，其基本思想是通过训练模型，使其能够学习到故障特征和规律，并能够对新的故障状态进行诊断。下面介绍一些常用的深度学习模型： 1.卷积神经网络（CNN）
数据挖掘论文合集-242篇（part2）
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基于数据挖掘模型的高压输电线系统故障诊断.caj 基于数据挖掘的地下硐室围岩稳定性判别.caj 基于数据挖掘的普通话韵律规则学习.caj 基于数据挖掘的智能化入侵检测系统.caj 基于数据挖掘的深部采场岩爆知识的自动获取...
数据挖掘论文合集-242篇（part1）
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基于数据挖掘模型的高压输电线系统故障诊断.caj 基于数据挖掘的地下硐室围岩稳定性判别.caj 基于数据挖掘的普通话韵律规则学习.caj 基于数据挖掘的智能化入侵检测系统.caj 基于数据挖掘的深部采场岩爆知识的自动获取...
数据挖掘论文合集-242篇（part3）
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5星 · 资源好评率100%
基于数据挖掘模型的高压输电线系统故障诊断.caj 基于数据挖掘的地下硐室围岩稳定性判别.caj 基于数据挖掘的普通话韵律规则学习.caj 基于数据挖掘的智能化入侵检测系统.caj 基于数据挖掘的深部采场岩爆知识的自动获取...
数据挖掘在各行业的应用论文
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5星 · 资源好评率100%
基于数据挖掘模型的高压输电线系统故障诊断.caj 用于建模、优化、故障诊断的数据挖掘技术.caj 格子机数据挖掘方法.caj 数据挖掘及其在电力系统中的应用.kdh 用于数据挖掘的贝叶斯网络.caj 数据挖掘及其对统计学的...
在线故障诊断研究：基于模型的超级电容器故障诊断
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PLC控制系统的故障诊断技术
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PLC可控编程系统的故障诊断技术也需要不断完善，尤其是面对新设备时，准确的判断故障并进行有效的控制对于工业生产活动有着重要的意义。
基于计算机的备煤控制系统及故障诊断的设计
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备煤控制系统故障诊断就是在备煤控制系统不拆卸的情况下,根据有限的信息,鉴别备煤控制系统运行的工作状态,当备煤控制系统发生故障时确定故障的部位和性质,寻找故障的起因及找出相应的对策。文章以基于CAN总线的备煤控制系统为对象,探讨了基于计算机的备煤控制系统及故障诊断的设计。
BIT技术在装备控制系统故障诊断中的应用
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内装测试(BIT)是20世纪70年代美国在军用测试领域提出的全新的技术概念，其目的在于改善装备的维修性、测试性和自诊断能力，同时也使装备系统的机动性和保障性得到很大改善。20世纪70年代以来，以航天航空等国防工业领域为代表，国内在内装测试及自诊断技术方面，主要处于技术跟踪和理论研究阶段。
基于模型的故障诊断技术-设计方案算法和工具-第2章
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第2章 基于观测器的FDI方法的基本思想、主要问题和工具 2.1 关于基于观测器的残差生成器的结构 2.2 对未知输入的解藕以及故障隔离问题 2.3 基于观测器的FDI 方法的鲁棒性问题 2.4 关于等价空间FDI 方法 2.5 残差估计以及阀值的计算
数学建模方法：蚁群算法
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运载火箭控制系统漏电故障诊断研究 混沌扰动启发式蚁群算法及其在边坡非圆弧临界滑动面搜索中的应用 蚁群算法原理的仿真研究 Hopfield neural network based on ant system 蚁群算法及其实现方法研究 分层实体制造...
软件工程知识点
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因此，需要对准备开发的软件系统提出高层模型，并根据高层模型的特征，从技术可行性、经济可行性和操作可行性这三个方面，以“可行性研究报告”的形式，对项目作出是否值得往下进行的回答，由此决定项 目是否继续...
人工智能应用及展望.doc
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智能技术是当前新技 术、新产品、新产业的重要发展方向、开发策略和显著标志，借助大数据技术，尤其它 在解决远程控制、故障诊断、非线性等问题上的优势，给机械系统、符号计算、模式识 别的发展指明了方向。...
高级软件架构师复习提纲
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整合过程、工具和人员，以便标识、排列（区分优先级）、指派、诊断、跟踪和解决突发事件、问题、错误、请求和质/与客户进行清晰的和精确的交流/平衡“知识可扩展”的自助帮助和人工帮助/达到内部和外部服务台的无缝...
基于变结构多模型算法的移动机器人故障诊断
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快速准确的故障诊断方法对于移动机器人的容错控制和修复至关重要。 当系统具有较大的模型集时，由于以下原因，传统方法可能会影响故障诊断的准确性： 模特大赛。 传统方法通常使用具有定律计算的扩展卡尔曼滤波器准确性。 本文将变结构多模型算法（VSMM）与无味卡尔曼滤波器（UKF）不仅可以解决由组合故障导致的模型竞争。 大量的故障模型，也可以解决传统扩展导致的计算精度低的问题非线性系统中使用的卡尔曼滤波器（
基于神经网络的滚动轴承故障诊断技术
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滚动轴承是机械中应用最广泛的一种通用机械部件，轴承特定的使用环境造成其寿命的随机性较大，目前还无法准确预测其寿命。因此，轴承故障诊断就显得非常重要。本文对滚动轴承的振动数据分别在时域和频域进行了分析，由神经网络处理，对结果采用“判决区间+举手表决”方式，获得最终判断结果。
基于数据挖掘技术的液压泵的故障诊断研究
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液压泵是液压系统的核心,液压泵发生故障将影响整个液压系统的工作性能,因此,将数据挖掘技术应用于液压泵的故障诊断之中。首先,分析了数据挖掘的理论模型,分别讨论了数据清洗、数据标准化、数据的离散化以及模糊粗糙集的数据挖掘方法;其次,构建了基于模糊粗糙集数据挖掘的液压泵故障诊断模型;最后,进行了液压泵故障诊断仿真研究,仿真结果表明该数据挖掘技术具有较高的故障诊断准确率。
油制气控制系统故障诊断技术 (2001年)
浏览：121
以油制气控制系统为背景，对控制系统故障诊断技术进行了研究，提出了一种基于信号迭加的故障诊断新方法，并运用该方法研制出油制气装置故障诊断系统。该系统能准确地诊断出油制气控制系统故障的位置和部件，显示故障信息和处理方法。
基于人工免疫的故障诊断模型及其应用
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提出了一种基于免疫原理的故障检测及诊断系统模型. 通过对检测对象正常工作状态下获得的自己模式串的阴性 选择,随机产生初始检测器;利用基于人工免疫的进化学习机制,实现对检测对象异常工作状态下获得的非己模式串进行学 习和记忆;
基于观测器的故障诊断技术的鲁棒性
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<p>基于观测器的动态系统故障诊断技术的可行性和应用性, 关键是对系统不确定性因素具有良好的鲁棒性.<br> 根据基于观测器的故障诊断系统鲁棒性的特点, 强调通过增加观测器自身的鲁棒性, 提高线性不确定系统的故障诊<br> 断鲁棒性, 并对利用未知输入观测器方法增强鲁棒性进行讨论. 提出估计复合故障的一种新的复合故障估计器的设<br> 计方法, 给出其存在条件以及理论证明, 并提出相应的算法
高铁控制系统常见故障诊断技术
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介绍了高速列车故障诊断的研究意义, 特别关注了高速列车信息控制系统的故障诊断研究工作. 给出了高速列车信息控制系统的一般性定义. 高速列车信息控制系统主要包括牵引传动控制系统、制动控制系统、列车运行控制系统和网络系 统. 针对每一个子系统, 分别阐述了其故障诊断技术的研究现状, 简要分析了相应故障诊断技术的思想与优劣特点. 最后探讨了高速列车故障诊断研究中亟待解决的问题以及未来可能的研究方向.
基于自适应免疫选择模型的齿轮故障诊断
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针对齿轮振动信号特征难以提取的现状,依据免疫系统的自适应,自学习特性,提出了自适应免疫选择模型,该模型中引入了自适应变异和3种抑制方式初始化抗体抑制、克隆抑制、检测器优化抑制,并利用该模型生成成熟故障检测器。将生成的检测器应用于齿轮故障诊断试验中,试验结果表明该模型能有效地对3类典型齿轮故障进行分类与辨识。
故障诊断 故障诊断技术 基于DS证据法则
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故障诊断技术 基于DS证据法则故障诊断技术 基于DS证据法则故障诊断技术 基于DS证据法则
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