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公开/公告号CN110263846A
专利类型发明专利
公开/公告日2019-09-20
原文格式PDF
申请/专利权人 华北电力大学;国电电力发展股份有限公司;
申请/专利号CN201910527452.8
发明设计人 曾德良;张威;胡勇;刘吉臻;牛玉广;冯树臣;
申请日2019-06-18
分类号G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06F16/2458(20190101);
代理机构11246 北京众合诚成知识产权代理有限公司;
代理人史双元
地址 102206 北京市昌平区朱辛庄北农路2号
入库时间 2024-02-19 14:26:01
法律状态公告日
法律状态信息
法律状态
2019-10-22
实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20190618
实质审查的生效
2019-09-20
公开
机译: 基于深度学习和故障诊断装置进行方法的故障诊断方法
机译: 基于故障数据簇的故障诊断方法
机译: 基于电动机的机床学习故障诊断方法
机译:基于全局优化GAN的不平衡数据深度学习故障诊断方法
机译:基于深度学习和多源异构监测数据的转子系统故障新型融合诊断方法
机译:基于无监督特征学习的机械大数据智能故障诊断方法
机译:基于深度学习和大数据分析的火车轮赛故障诊断方法研究
机译:基于模型和数据驱动的故障诊断方法,并应用于过程监控。
机译:基于特征融合的轴承故障特征提取与故障诊断方法
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:基于分层规则的暖通空调系统级故障检测与诊断方法仿真研究