SAE-J1939-73，诊断应用层，中文版，翻译那是杠杠的，整理了排版，看起来舒服，独家真传，欢迎下载
2021-11-25 17:42:49
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针对电力系统运行中对于电力变压器进行高效、准确的故障诊断需要，文中提出了一种基于卷积神经网络的电力变压器故障诊断方法。利用电力变压器油中溶解气体分析法得到特征气体并重新对其进行二进制编码，对编码后的数据进行预处理从而得到特征向量。以特征向量为基础，构建相应的卷积神经网络模型，实现对电力变压的故障诊断。实验结果表明，相较于其他传统机器学习算法，文中所提出的卷积神经网络模型在电力变压器故障诊断时的诊断准确性与诊断效率均有显著优势，能够有效保障电力系统运行的可靠性。
2021-11-25 11:00:02
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针对故障齿轮振动信号的非平稳和调制特性,提出了基于双树复小波包变换和谱峭度的齿轮故障诊断方法. 首先,利用双树复小波包变换将原始振动信号分解为若干个不同频带的信号分量,选择与原始信号相关系数大的分量进行阈值降噪并重构;然后,对降噪后的信号利用谱峭度所得的峭度图选择最佳的带宽和频带中心进行相应的带通滤波处理;最后,将带通滤波后的信号作平方包络和傅里叶变换,即可得到信号的包络解调谱,从而提取故障特征信息. 通过对试验和工程实际的齿轮故障信号分析表明:双树复小波包变换和谱峭度结合的方法可有效地提取齿轮故障特征信
2021-11-24 10:34:35
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