简介：摘要多级流模型将复杂系统分解为不同的功能层，相互之间通过完成关系、实现关系和条件关系相连接。本文通过研究MFM中流的基本属性、功能节点分组及MFM的建模方法，建立变电站的MFM模型。

简介：针对复杂设备故障的复杂性和不确定性等特点，以起重设备为研究对象，提出了一种基于多Agent的混合智能故障诊断模型，并构建了模型的诊断工作过程及每一功能Agent的内部结构和功能。模型根据各子系统并行感知外界环境，动态地组建Agent诊断组，共同完成诊断任务。最后，通过实例验证了模型的有效性。该模型在某企业的设备远程维护平台应用中，能快速、准确地进行故障成因分析，并给出合理的决策意见，提高了设备的安全运行效率。

简介：摘要:铁路运输作为国民经济的大动脉，其运行安全至关重要。面对日益增长的列车流量和复杂运营环境，传统的故障诊断方法已难以满足高效、准确的要求。本研究旨在探索一种基于统计学习的铁路故障诊断新模型，以提升故障检测的精度和效率。统计学习，作为一种强大的数据驱动方法，具备从大量复杂数据中挖掘潜在规律的能力。本文首先综述了铁路故障诊断技术的现状和发展趋势，分析了传统方法的局限性，特别是面对海量列车运行数据时的处理瓶颈。接着，我们详细介绍了统计学习的基本原理和关键算法，包括支持向量机、决策树和随机森林等，这些工具在模式识别和预测分析中表现出了卓越性能。在实际应用中，我们构建了一套基于统计学习的铁路故障诊断系统。该系统通过收集和整理列车运行数据，利用预处理技术清洗和标准化数据，然后应用选择的统计学习模型进行故障特征提取和分类。我们选取了典型的铁路故障案例进行模型训练和验证，结果显示，新模型在故障识别准确率、实时性和鲁棒性方面均优于传统方法。通过对诊断结果的深入分析，我们发现统计学习模型能够有效捕捉故障模式的复杂性，提高了故障诊断的智能化水平。此外，我们还探讨了模型的局限性以及未来可能的改进方向，包括集成学习的运用、模型解释性的增强和数据驱动决策的扩展。综上所述，基于统计学习的铁路故障诊断模型展现出显著优势，为铁路运输的安全保障提供了新的技术支撑。未来，随着大数据和人工智能技术的进一步发展，我们期待这种模型能够更加广泛地应用于铁路运营维护，为铁路运输的持续安全做出更大贡献。

简介：摘要：工程领域中，振动信号的应用遍及各个层面，核心涵盖故障辨识及预测性维护两大领域。本研究旨在探索振动信号特征提取与故障诊断模型的构建策略。探究振动信号的时频属性，频次、幅度及相位等特性参数的提取过程。运用机器学习算法搭建故障诊断平台，运用交叉验证方法对模型进行评估与优化。实验结果表明该方法具备优异的效果和广泛的适用性，工程领域故障诊断创新策略与应用。振动信号中所包含的数据成为研究重点，运用现代科技构建高效故障诊断机制，目的在于提高工程设备故障诊断的准确性与效率，因此，提升设备运行的稳定性与安全性至关重要。

简介：该文提出一种基于多Agent的可重构能力强、实时性好、智能程度高、便于实际应用的分布式智能故障诊断系统模型,并详细阐述该模型诊断工作过程。模型根据汽车起重机各子系统并行感知故障的情况,动态地组建Agent诊断组,共同完成诊断任务。在某工程机械企业的远程监控与维护系统应用中,该模型能快速、准确地进行故障成因分析,给出合理的决策意见,取得了与专家相似的诊断结果,提高了企业的安全运行效率。

简介：摘要本文主要针对变电站集控中心故障诊断模型展开分析，研究了变电站集控中心故障诊断模型的内容以及模型的关键点，阐述了应用的要求和措施，可供今后变电站集控中心故障诊断模型研究和应用参考。

简介：摘要：现如今，我国的科技在不断的发展，社会在不断的进步，我国的空调技术在不断的发展进步，以 CＲ H380B(L)型动车组为研究对象，对其客室空调系统制冷循环和制冷机理进行了分析，在基于空调压缩机系统高、低压数据的基础上建立了空调制冷剂不足故障诊断模型，并运用检修历史数据对模型进行了验证。结果表明，该诊断模型能够充分有效地对空调制冷系统存在的制冷剂不足故障进行诊断，大大降低了动车组上线时空调故障发生率，有效保证动车组的有序运行，同时对空调系统的检修维护工作具有重要的指导意义。

简介：

简介：摘要：随着电力行业信息化的蓬勃发展，对于保障信息系统正常运行的重视程度日益提高，因此提出了一种电网企业信息运维故障诊断的模型。本文主要对电网企业信息运维故障进行了分析，并建立起相应的故障诊断模型。在构建电网企业信息系统的模型之前，必须先建立一个运维监管模式，并根据实际情况制定相应的运维指标。在此基础上，设计一个诊断模型，通过不同情况下的诊断过程，将高质量的诊断模型应用于电网企业信息系统。

简介：摘要：在电力行业信息化技术水平不断发展下创建出信息运维管理系统，而运维管理系统在运行过程中经常会发生故障而影响管理效果。为了及时发现信息运维管理系统中存在的故障问题采用了创建诊断模型的方式达到及时发现故障问题的目的。而如何创建及应用故障诊断模型是决定故障诊断效果的重要因素，因此研究诊断模型的创建与应用具有重要的意义。

简介：摘要电网企业信息运维故障诊断模型，能够在电网企业信息运维指标中产生很好的容错性和实用性,可快速诊断故障并准确找到故障源，可在一定程度上确保电网企业的正常运行。

简介：摘要：随着电力行业信息化的不断发展，信息系统对于电力系统的正常运行变得至关重要，信息系统中的运维故障会对电网的正常运行产生重要影响。利用 FP-Growth关联规则算法构建一种电网企业信息运维故障诊断模型，通过各种不同故障情况的诊断，将优良的诊断模型应用到信息系统中，保障电网企业的正常运行。

简介：摘要：随着电网的发展，电网企业信息运维的重要性也日益凸显。本文针对电网企业信息运维故障诊断模型的研究与应用进行了深入探讨。首先，分析了电网企业信息运维故障的特点和影响，提出了建立诊断模型的必要性和重要性。然后，对现有的相关研究进行了综述，包括基于统计方法、机器学习方法和深度学习方法的模型，并分析了它们的优缺点。最后，提出了基于深度学习的故障诊断模型，并进行了实验验证。结果表明，该模型具有较高的准确率和可靠性，可以有效地应用于电网企业信息运维故障诊断中。

简介：摘要：随着风电机组的大规模并网，机组脱网问题逐渐凸显，对电网的安全稳定运行产生了较大威胁。风能资源是一种清洁、环保、无污染的绿色能源，其具有较大开发利用潜力，能够有效推动我国能源资源的可持续开发。现阶段，国家也越来越重视风电产业的建设与发展，并且出台了一系列政策扶持。在风力发电机组运行过程中，由于风力发电间歇性、不稳定性等特点，易发生风电机组脱网等故障。

简介：摘要电网企业信息运维故障诊断模型，能够在电网企业信息运维指标中产生很好的容错性和实用性,可快速诊断故障并准确找到故障源，可在一定程度上确保电网企业的正常运行。

简介：摘要这些年，我国电力行业的发展为我国基础建设做出了重要贡献。同时随着供电网络规模越来越大，如何保障供电质量的安全性和可靠性是电网企业发展面临的重要难题。但是信息运维故障诊断模型的发展和应用大大提高了供电系统的稳定性。因此本文在此基础上重点研究了电网企业信息运维故障诊断模型的应用，从而更好地保障我国电力企业的发展。

简介：摘要随着太阳能发电投入微电网的使用，含光伏发电的微电网故障诊断问题也亟待解决。本文基于模糊膜推理实数脉冲神经膜系统对含光伏发电的微电网进行故障分析和模型建立，最后经过详细的算例分析测验模型的正确性。

简介：摘要随着太阳能发电投入微电网的使用，含光伏发电的微电网故障诊断问题也亟待解决。本文基于模糊膜推理实数脉冲神经膜系统对含光伏发电的微电网进行故障分析和模型建立，最后经过详细的算例分析测验模型的正确性。

简介：摘要随着微电网的不断发展，其结构也愈发复杂，当发生故障时，需要监测系统及时、准确的定位故障位置，解决故障，快速恢复供电。本文针对微电网中常见故障，基于改进模糊推理实数的脉冲神经膜系统，进行建模分析，最后，以电力变压器为例，验证模型的可靠性和可行性。

简介：摘要：为解决目前某型号矿用自卸车液压举升系统故障诊断困难、维修成本高等问题，提出一种基于物联网技术的液压举升系统远程故障诊断模型。该模型是通过采集液压举升系统的实际运行参数，经过数据分析、特征提取和数据融合等步骤建立故障诊断模型，然后通过传感器采集液压举升系统的运行参数，结合历史数据和实时数据对模型进行训练，并利用训练后的模型进行故障诊断。该远程故障诊断模型已在某公司自卸车中成功应用，应用结果表明该系统能够快速识别液压举升系统的常见故障并给出解决方案，有效降低了液压举升系统的维修成本。