人工智能-机器学习-机车状态监测智能诊断与维护支持系统的研究与设计.pdf
2022-05-07 09:10:23
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1 引言
随着社会生产的日益发展，对能源的需求量在不断增加，全球范围内的能源危机也日益突出。近年来，太阳能光伏发电正在逐步由特殊应用转向民用、由辅助能源向基础能源过渡，尤其是光伏并网系统的出现，使太阳能光伏发电的应用前景更加光明。世界能源危机的提前到来，推动光伏发电在发达国家开始大规模使用。光伏（电站）系统的运行一般都是在无人值守的情况下进行的，要对地域上广泛分散的光伏系统进行监测维护是十分困难、繁琐的，需要大量的人力、物力，因此智能诊断系统应用在太阳能噶发电设备故障诊断中具有重大意义。
2 智能故障诊断技术及诊断方法
目前，智能故障诊断IFD（Intelligent Fau
2022-04-20 10:02:25
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故障智能诊断系统中的数据类型繁多复杂，而且其数据库向着大容量、通用化方向发展。对系统的数据分类、数据库组成、数据库功能等方面进行了分析，并结合智能诊断流程与数据需求，对数据库设计进行了详细阐述。最后以应用实例说明了本系统的意义。
2021-10-31 22:30:18
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传统的道岔故障检测方式不仅会耗费大量人力、物力、财力，而且检测结果完全依赖于个人工作经验。 随着人工智能的飞速发展，研究铁路道岔的智能诊断器是亟待解决的问题。提出一种智能检测系统，该系统从预处理数据、特征提取、构建不均衡数据的智能识别器以及设计更符合要求的评价标准方面进行了具体而深入的研究。 最后，通过MATLAB软件对广州钟村站W1902#和W1904#型号的道岔动作电流数据进行仿真实验。实验结果显示，智能检测系统不仅具有非常高的识别性能和泛化能力,而且识别时间仅为0.04 s, 满足铁路实时性要求。
2021-09-20 20:39:55
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