主要介绍了一些诊断电气设备故障的方法,如能及时排除电气设备故障,可以减少巨大的经济损失。
随着电子技术的迅猛发展,电路系统的复杂程度急剧增加,越来越多的电路同时包含了数字信号和模拟信号,使得电路系统的测试难度越来越大,电路测试也因此面临着更大的挑战。目前的电路故障方法主要还是针对数字电路和
首先介绍了基于数据驱动的故障诊断方法研究动机和国内外发展现状, 以新的视角将现有故障诊断方法分 为基于数据驱动的方法、基于分析模型的方法和基于定性经验的人工智能方法, 说明了该方法在整个体系中的地位,
针对现有故障诊断方法难以诊断涵盖多种不同类型故障的问题, 提出一种基于分层DSmT 的多故障诊断方法. 利用主元凝聚层聚类方法实现证据聚类, 将辨识框架分成若干个子框架; 利用证据主元将BP 神经网络
在运用小波神经网络进行混合电路故障诊断的过程中,测试参数的选取至关重要。研究了一种基于电流测试的故障诊断。该方法即通过PSPICE模拟电路的静态及动态电流信息,再通过小波神经网络的结合,证明了该方法在
模拟电路故障诊断一直以来都是十分必要且有意义的,已成为热门的研究课题。传统的模拟电路故障诊断的方法也有很多种,但是它们一般都是用于诊断开路、短路这种硬故障的,难以发现在电路中的各个元器件存在类似器件缺
采用虚拟仪器技术对旋转机械的振动信号进行高速实时数据采集,对采集到的振动信号作相应处理,通过显示控件实现对旋转机械的状态监测,运用数字信号分析方法对转子振动信号进行分析,通过绘制三维谱振等图谱实现对旋
课程设计希望给予大家帮助,这个是是pdf格式的,要有相关的软件才能看到的。
基于ROSETTA的柴油机故障诊断,田静宜,潘宏侠,本文介绍了粗糙集理论的核心内容和ROSETTA软件的特点,给出了基于ROSETTA的柴油机缸盖振动信号的故障诊断系统。以某型号大功率柴油机�
由于模拟电路的非线性、易受外界干扰等因素,模拟电路的故障在设备总故障中占很大的比例。因此,对模拟电路的故障诊断技术进行深入研究具有很重要的意义。文中针对雷达电路的故障进行快速有效的特征提取,采用神经网
