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贵州省科学技术基金(JLKS[2011]5)

作品数：2 被引量：13H指数：1
相关作者：郑小倩胡仕强吴舰更多>>
相关机构：贵州师范大学贵阳铝镁设计研究院更多>>
发文基金：贵州省科学技术基金更多>>
相关领域：矿业工程电气工程更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 1篇矿业工程
  • 1篇电气工程

主题

  • 2篇故障诊断
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇配电
  • 1篇配电系统
  • 1篇网络
  • 1篇供配电
  • 1篇供配电系统
  • 1篇故障预测
  • 1篇概率神经网络
  • 1篇PHM
  • 1篇PNN
  • 1篇柴油
  • 1篇柴油机
  • 1篇柴油机故障
  • 1篇电系统

机构

  • 2篇贵州师范大学
  • 1篇贵阳铝镁设计...

作者

  • 2篇郑小倩
  • 1篇吴舰
  • 1篇胡仕强

传媒

  • 1篇工业控制计算...
  • 1篇工矿自动化

年份

  • 2篇2013
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
基于PHM的供配电系统故障预测关键技术研究被引量：1
2013年
PHM(故障预测与健康管理)技术是比传统的故障诊断技术更高级的故障诊断、预测和健康管理技术,如何将该项技术在供配电系统中有效推广及应用已成为当前迫切研究的课题。在供配电系统中应用PHM需要解决的关键技术是状态监测与健康管理、故障诊断、故障预测、数据融合和人工智能技术,重点分析了状态监测与健康管理、故障诊断和预测技术及其实现方法。
郑小倩
关键词：PHM供配电系统故障诊断故障预测
基于概率神经网络的柴油机故障诊断与预测研究被引量：12
2013年
针对柴油机故障诊断、预测难的问题,分析了柴油机常见故障及影响因素,介绍了柴油机故障数据的提取、分析和处理方法,建立了一种基于概率神经网络的故障诊断与预测模型。仿真结果表明,该模型能够有效地对柴油机等复杂机械系统故障进行诊断和预测,可以快速准确地给出诊断结果,其故障诊断和预测准确率达到94.84%。
郑小倩胡仕强吴舰
关键词：柴油机故障诊断概率神经网络PNN
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