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故障预测

  • bp网络用于设备故障预测

    bp网络用于设备故障预测,自己写的,不知道能不能给别人以帮组

    标签: 网络 故障预测 设备

    上传时间: 2013-11-27

    上传用户:集美慧

  • 基于小波与LS-SVM集成的模拟电路故障检测

    由于模拟电路的多样性、非线性和离散性等特点,模拟电路的故障诊断呈现复杂、难以辨识等问题。针对已有方法的数据不平衡,提出了一种支持向量机集成的故障诊断方法。使用小波变换方法提取特征向量,在多类别支持向量机的基础上,设计了模拟电路的最小二乘支持向量机预测模型,实现了对模拟电路的状态的故障预测。将该方法应用于Sallen-Key带通电路进行故障预测试验,结果表明,该方法比单一支持向量机、径向基神经网络、BP神经网络和APSVM有更好的分类和泛化性能,故障诊断准确率更高。

    标签: LS-SVM 集成 模拟电路 故障检测

    上传时间: 2013-10-31

    上传用户:417313137

  • 全数字电源设计

    数字化电源的特点:1.控制智能化它是以数字信号处理器(DSP)或微控制器(MCU)为核心,将数字电源驱动器及PWM控制器作为控制对象而构成的智能化开关电源系统。传统的由微控制器控制的开关电源,一般只是控制电源的启动和关断,并非真正意义的数字电源。2.数模组件组合优化采用“整合数字电源”(Fusion Digital Power)技术,实现了开关电源中模拟组件与数字组件的优化组合。例如,功率级所用的模拟组件MOSFET驱动器,可以很方便地与数字电源控制器相连并实现各种保护及偏置电源管理,而PWM控制器也属于数控模拟芯片。3.集成度高实现了电源系统单片集成化(Power System on Chip),将大量的分立式元器件整合到一个芯片或一组芯片中。4.控制精度高能充分发挥数字信号处理器及微控制器的优势,使所设计的数字电源达到高技术指标。例如,其脉宽调制(PWM)分辨力可达150ps(10~12s)的水平,这是传统开关电源所望尘莫及的。数字电源还能实现多相位控制、非线性控制、负载均流以及故障预测等功能,为研制绿色节能型开关电源提供了便利条件。5.模块化程度高数字电源模块化程度高,各模块之间可以方便地实现有机融合,便于构成分布式数字电源系统,提高电源系统的可靠性。

    标签: 全数字电源

    上传时间: 2021-12-13

    上传用户:XuVshu

  • 本例研究利用Matlab工具箱的BP网络仿真某系统故障的预测,假设3个故障的样本分别为(1 1 0), (0 1 1)(1 0 1), 3个故障分别编码为(1 0), (0 1), (1 1),下面利

    本例研究利用Matlab工具箱的BP网络仿真某系统故障的预测,假设3个故障的样本分别为(1 1 0), (0 1 1)(1 0 1), 3个故障分别编码为(1 0), (0 1), (1 1),下面利用BP工具函数设计网络,用自适应学习率算法进行BP的设计、训练和仿真。

    标签: Matlab BP网络 工具箱

    上传时间: 2015-09-27

    上传用户:源弋弋

  • 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断

    该文档为概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断简介文档,是一份很不错的参考资料,具有较高参考价值,感兴趣的可以下载看看………………

    标签: 神经网络 变压器

    上传时间: 2021-11-17

    上传用户:

  • 使用labview编写的灰色预测程序

    使用labview编写的灰色预测程序,判断设备故障的类型,程序已经调试通过。

    标签: labview 编写 灰色预测 程序

    上传时间: 2014-01-14

    上传用户:TF2015

  • 利用神经网络预测时间序列

    利用神经网络预测时间序列,以太阳黑子和实际的转子故障信号为例,matlab编程

    标签: 神经网络 时间序列

    上传时间: 2013-12-23

    上传用户:thinode

  • 利用RBF进行时间序列的预测

    利用RBF进行时间序列的预测,可用于故障诊断中的参数估计和预测

    标签: RBF 时间序列

    上传时间: 2016-11-24

    上传用户:nanshan

  • svm的轴承寿命预测

    研究轴承剩余寿命预测,研究轴承故障特征在进行支持向量优化的寿命预测

    标签: svm的轴承寿命预测

    上传时间: 2016-02-28

    上传用户:xllin

  • 机械设备故障诊断技术及方法

    机械设备故障诊断技术及方法

    标签: 机械设备 故障诊断

    上传时间: 2013-05-20

    上传用户:eeworm