一种故障诊断模型建立方法、诊断方法、装置及存储介质.pdf
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相关资料
一种故障诊断模型建立方法、诊断方法、装置及存储介质.pdf
本发明涉及开关柜绝缘故障诊断领域,提供一种故障诊断模型建立方法、诊断方法,包括:获取气体组分特性数据并处理得到训练集和测试集;建立绝缘缺陷类型诊断模型并结合训练集数据训练;建立绝缘缺陷劣化程度预测模型并结合训练集数据训练;最后进行模型关联测试。故障诊断模型建立好后,检测开关柜内气体浓度或生成速率;采用绝缘缺陷类型诊断模型诊断绝缘缺陷类型,输入绝缘缺陷劣化程度预测模型,预测开关柜当前绝缘缺陷类型的劣化程度,解决开关柜绝缘故障的潜伏状态和发展状态无法探测和预测的问题。
一种雷达设备故障诊断模型建立方法、系统、装置和介质.pdf
本发明涉及一种雷达设备故障诊断模型建立方法、系统、装置和介质,包括分别定义雷达设备的故障模式集合和征兆集合;根据故障模式集合和征兆集合,构建故障模式‑征兆关系矩阵;获取实际征兆向量,根据故障模式‑征兆关系矩阵和实际征兆向量计算得到故障模式匹配度集合;根据故障模式匹配度集合得到雷达设备在故障发生时的目标匹配模式集合;根据故障模式集合、征兆集合、故障模式‑征兆关系矩阵、实际征兆向量、故障模式匹配度集合和目标匹配模式集合,构建得到故障诊断模型。本发明建立的故障诊断模型无需利用故障字典即可确定出雷达设备的故障诊断
一种SCR故障诊断方法、装置、设备及存储介质.pdf
本发明公开了一种SCR故障诊断方法、装置、设备及存储介质。该方法包括:实时获取当前采集时间窗口内的待测状态序列;其中,所述待测状态序列中包含至少两个发动机状态数据;将所述待测状态序列输入到预先训练完成的目标故障分类模型中,得到输出的目标故障分类结果;基于所述目标故障分类结果,确定SCR箱的故障诊断结果。本发明实施例通过采集多个发动机状态数据,基于目标故障分类模型,确定SCR箱的故障诊断结果,解决了传统的故障诊断方法容易受到发动机的工况干扰的问题,提高了SCR箱的故障诊断结果的准确度,进而降低了车辆的服务成
故障智能诊断方法、装置、设备及存储介质.pdf
本发明公开一种故障智能诊断方法,包括:采集待测设备的振动信号,并采用数据处理算法提取振动信号的振动特征信息;利用预先训练好的机器学习分类模型对振动特征信息进行处理,判断转子轴系是否发生故障;若是则输出转子轴系故障原因;若否则利用预先训练好的深度学习分类模型对所述振动信号进行处理,判断轴承是否发生故障;若是则输出轴承故障原因;若否则故障诊断结果为无故障。本发明不仅适用于轴承相关的故障诊断,也适用于转子轴系相关的故障诊断;并且前置机器学习分类模型判断,后置深度学习分类模型判断,对计算机资源要求低。
车辆的故障诊断方法、装置、车辆及存储介质.pdf
本发明公开了一种车辆的故障诊断方法、装置、车辆及存储介质,所述方法包括:接收车辆零部件或子系统对应的CAN报文;根据CAN报文确定零部件或子系统是否存在故障;若是,则解析出CAN报文中的故障码,并确定对应于故障码的故障信息;控制车辆的组合仪表的诊断界面显示故障信息。该方法为维修人员确定车辆的故障原因及解决故障提供方向,在没有故障诊断仪的情况下,通过整车原有的组合仪表实现简易的故障诊断,并直观显示故障信息,提供故障诊断的方向,帮助维修人员确认故障原因,提升维修人员对车辆进行故障诊断的诊断效率;在有故障诊断仪