基于小波神经网络的组合故障模式识别.pdf

2024-08-30

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基于量子小波神经网络的传动装置模式识别.docx

基于量子小波神经网络的传动装置模式识别引言传动装置是机械产业的重要组成部分，其可靠性和性能直接影响着整机的效率和寿命。传动装置的故障常常是由于磨损、疲劳和材料缺陷等原因引起的，因此，为传动装置进行可靠的监测和诊断至关重要。传统的传动装置诊断方法面临着精度不高的问题，因此，本文提出基于量子小波神经网络的传动装置模式识别方法，以提高传动装置诊断的准确性和精度。量子小波神经网络量子小波神经网络是神经网络和量子计算的结合，能够有效地处理非线性问题和高维数据。其使用小波变换将高维数据转化为低维向量，提高了数据处理的

2024-11-14

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基于小波神经网络的电缆故障定位研究.docx

基于小波神经网络的电缆故障定位研究引言：电缆作为电力输配电系统中的重要组成部分，其安全稳定运行对保障电力系统的可靠性和稳定性具有非常重要的作用。然而，随着电缆的使用时间不断推移，电缆也会出现各种各样的故障问题，如接头、绝缘破损等，这将会导致电缆的性能下降以及电缆系统故障的发生，对电力系统的稳定运行构成威胁。因此，准确地诊断和及时定位电缆故障，对于保障电缆和电力系统的安全运行至关重要。传统的电缆故障诊断方法主要依赖于传统的电缆测试和设备维护操作，如相位比测量、局部放电测量、绝缘电阻测量等。但是，这些方法存在

2024-11-26

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基于小波神经网络的电缆故障定位研究.pdf

万方数据基于小波神经网络的电缆故障定位研究名《≤遴瀵镕淄懑1引言2配电网单相接地故障闫晓茹”；”t””第浮缪7藕耍：为了交磷a缆故障在线定位，通过对故障特征分析，得出发生故障的暂态信号中含有丰富的暂态高频信号，且暂态高频信(四川交通职业技术学院自动化工程系，随着现代化城市建设的需求，越来越多的中低压配电系统由架空线改为由电力电缆输送电能。但是埋设在地下的电缆一旦发生故障，由于其敷设地况复杂，往往很难排除，这阻碍了配电网供电可靠性和自动化水平的提高，会影响人们的生活。因此，电缆故障定位方法的研究具有迫切的统

2024-12-01

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基于小波神经网络的电机故障诊断研究.docx

基于小波神经网络的电机故障诊断研究随着现代工业的不断发展，电机作为工业生产的重要设备之一，确保了工业生产的正常进行。然而，电机故障的发生给生产过程带来了重大危害，因此对电机故障进行及时有效的诊断与维修是保障正常生产的重要措施。然而，传统的电机故障诊断方法受限于故障模式的多样性和特征的不易提取等问题，因此提出了一种基于小波神经网络的电机故障诊断方法。小波神经网络是将小波变换与神经网络相结合的一种计算方法，其具有提取时间序列信号特征能力强、滤波效果好等优点，能够适应复杂的非线性系统建模和识别的要求。在电机故障

2024-11-14

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