故障诊断的方法、装置、诊断设备、电子设备及存储介质.pdf
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故障诊断的方法、装置、诊断设备、电子设备及存储介质.pdf
本公开提供了一种故障诊断的方法,可包括:监听目标元件的环境声音;响应于环境声音中包括目标元件的动作声音,生成包括动作声音的目标声音;以及利用诊断器对目标声音进行分析,输出用于表征目标元件的工作状态的诊断结果。本公开还提供一种故障诊断的装置、诊断设备、电子设备及存储介质。
故障诊断方法、装置、电子设备及存储介质.pdf
本申请提供的一种故障诊断方法、装置、电子设备及存储介质,获取牵引变流器的系统状态信息和传感器信息;基于所述系统状态信息确定工况信息,并至少基于所述传感器信息确定事件信息;基于所述工况信息和所述事件信息,确定工况事件信息;将所述工况事件信息输入至预先建立的Petri网诊断模型,确定所述牵引变流器中各个故障模式对应的故障的概率,其中,各个故障模式包括:工况事件信息;基于各个故障模式对应的故障的概率确定所述牵引变流器的目标故障。
故障诊断的方法、装置、电子设备及存储介质.pdf
本发明揭示了一种故障诊断的方法、装置、电子设备及存储介质,方法包括获取各个诊断规则与故障类型的对应关系,以及获取各个诊断规则中的目标指标,各个诊断规则对应一个所述故障类型;获取待诊断故障数据,待诊断故障数据包括多个指标;基于各个诊断规则中的目标指标对待诊断故障数据中的指标进行过滤,得到与各个诊断规则对应的目标故障数据;基于各个目标故障数据中的指标数据与各个诊断规则中的目标指标数据的关系,确定目标诊断规则,确定待诊断故障数据对应的目标故障类型。根据故障类型对规则分类、计算相关系数和差值筛选规则指标,对新输入
轴承故障诊断方法及装置、可读存储介质及电子设备.pdf
一种轴承故障诊断方法及装置、可读存储介质及电子设备,所述故障诊断方法包括:采集处于工作状态的轴承的振动加速度信号(S101);对所述轴承的振动加速度信号进行小波分解(S102);从小波分解得到的信号中依次提取特征参数并构建特征向量(S103);根据所述特征向量,构建特征矩阵(S104);将所述特征矩阵输入至预先训练的神经网络模型(S105);将所述神经网络模型的输出结果与预设的目标矩阵进行比对,获取所述轴承的故障诊断结果(S106)。上述方案能够提高轴承故障诊断的精确度。
电动汽车的故障诊断方法、装置、电子设备及存储介质.pdf
本发明涉及一种电动汽车的故障诊断方法、装置、电子设备及存储介质,属于电动汽车技术领域。该方法包括:获取电动汽车的待分类故障信号;对待分类故障信号进行特征提取处理,得到目标输入数据;将目标输入数据输入至训练完成的故障分类模型,得到电动汽车的故障诊断结果。本发明将待分类故障信号进行特征提取处理后输入至训练完成的故障分类模型,能够做出更准确的故障诊断,且能自动对大量的电动汽车的故障信号进行分类,从而实现故障的快速诊断,克服了传统基于专家判定的故障诊断方法工作量大、效率低下和准确率不够的缺陷,更利于落地实践应用。