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柳春生;
中国仪器仪表学会;
磁力起动器; 故障预测; 短路闭锁; 断相闭锁; 矿用起动器;
机译:使用故障预测表的故障模式预测方法创建评估指标的提案和安全性预测表
机译:使用个性化模型的故障预测和对心故障预测的应用
机译:预测中多故障模式的故障监测和剩余使用寿命预测框架
机译:直流故障闭锁状态和故障后条件下的混合ARM模块化多电平转换器分析
机译:预测风力涡轮机故障和相关成本:调查故障原因,影响和严重性,建模可靠性并使用可靠性方法和机器学习技术预测风力涡轮机的故障时间,维修时间和故障成本
机译:故障原因缺失时测试故障时间与故障原因之间的相关性
机译:这项研究的背景是,在印度尼西亚航空高中Curug Tangerang的文凭III飞机工程学习计划(TPU学习计划)的学习飞机系统故障排除的学生中,无故障性能的表现很差。由于旨在提供学习经验的学习旨在采取正确的步骤对飞机系统进行故障排除而没有模块指导的故障,因此该学习受模拟器准备情况,学生准备情况和模块有效性的因素影响。初步研究表明,成绩不佳的原因是该模块无法指导学生正确无误地进行故障排除。这项研究的目的是确定学习疑难解答的当前状态,设计可以提高无故障性能的学习模块,制定学习步骤,进行无故障性能评估,并分析使用学习模块的影响。使用研究与开发方法论,通过初步研究,模块的计划和准备以及模块的开发和测试三个主要研究阶段,对11个批次III文凭III的56名学生进行了研究,直到发现有效地改善无故障性能的模块。更广泛的试验结果。通过与讲师的访谈,课程文件和模块的学习文件,对学生的问卷调查,学习结果测试和实际观察来进行数据收集。研究结果是一个有效的学习模块,可提高无限制性能,这是通过在有限且较宽的测试中通过统计计算t-计数t-t表显示的结果以及在每个试验阶段的平均值均得到提高而得出的。这一增加表明,新模块内容的开发将通过增加故障排除中子能力的实现,即识别损坏,确定损坏程度,消除损坏以及修理或更换零件,从而对提高无故障性能的实现产生重大而有效的影响。
机译:一种预测军用电子设备部件故障率并隔离潜在故障原因的数学模型
机译:预测性故障诊断装置,预测性故障诊断系统,预测性故障诊断程序和预测性故障诊断方法
机译:故障预测系统,故障预测方法,故障预测装置,学习装置,故障预测程序和学习程序
机译:故障预测装置,故障预测方法,故障预测系统,故障预测程序和存储介质
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