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基于混合式特征选择的滚动轴承故障诊断方法

近几十年来，机器学习、深度学习等计算机理论技术学科的快速发展，对智能诊断技术的研究产生了积极的影响[4]。在分类器的学习过程中，输入特征直接决定了最后的诊断表现，因此特征选择技术被用于从原始特征集中获取一个维数适中、剔除了无关和冗余特征的最优子集[5]，进而减少计算成本并提高分类精度。
关键词： 冗余特征故障诊断混合式特征选择滚动轴承费舍尔分值遗传算法

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数字孪生的带式输送机状态综合监测

输煤用带式输送机在火电厂扮演着关键的角色，由于其工作环境恶劣且长期高负荷运行，设备会损坏甚至发生事故。现有的带式输送机监测方法主要关注某个零件的状态并且监测零件的信号源单一，无法提供输送机整体的状态监测。为了确保输送机的正常运行，需要对整个输送机系统进行综合、全面的监测和管理。近年来基于数字孪生输送机的智能监测逐渐受到关注。
关键词： 带式输送机故障诊断数字孪生数字孪生输送机智能监测

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基于LASSO-RBFNN的采煤机液压系统故障诊断研究

采煤机作为现代煤矿生产中的核心设备，担负着采掘、装卸与运输等重要任务。从某种程度上讲采煤机的出煤效率直接决定了工作面的生产能力。液压系统作为采煤机重要系统之一，为采煤机的正常运行提供动力与控制。作为复杂系统，液压系统故障率约占总故障率的12%，持续时间约占平均故障时间的40%。
关键词： LASSO算法 RBFNN 故障诊断煤矿采煤机液压系统

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轴承故障基于CVAE-ACGAN特征生成模型的诊断

煤矿智能化进入了快速发展阶段，智能采掘系统、辅助作业类机器人、智能监测监控装备等煤矿智能化装备数量快速增长。在煤矿智能化装备中，轴承是关键零部件之一，当装备发生故障时，约30%的故障源头是轴承。因此实现轴承故障的智能诊断对保障煤矿智能装备的高效运转具有重要意义。
关键词： ACGAN CVAE 故障诊断特征生成轴承

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基于姿态检测的直线振动筛弹簧故障诊断研究与应用

矿用振动筛是选煤厂应用最广泛的筛分设备之一，为保证振动筛安全可靠地运行，对其运行状态监测及故障识别的研究显得尤为重要。以筛箱运行姿态解算为核心，设计数据采集系统，搭建实验平台，采集实验数据，进行故障特征提取，结合极限学习机（ELM）算法，完成在基于筛箱运行姿态的隔振弹簧故障诊断。
关键词： ELM Matlab 姿态解算故障诊断直线振动筛

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电力系统自动化中的高压直流输电线路故障诊断与恢复策略

电力系统作为现代社会不可或缺的基础设施之一，其安全、稳定运行直接关系到国家经济的持续发展和社会的正常运转。高压直流输电线路作为电力系统中的关键组成部分，由于其大容量、长距离输电的优势，越来越广泛地应用于电力输送领域。随着电力系统规模的不断扩大和负荷的增加，高压直流输电线路所面临的潜在故障风险也日益显著。运
关键词： 恢复策略故障诊断数据分析电力系统自动化高压直流输电

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水电厂自动化运行维护系统的设计与实现

在当前全球能源转型和技术进步的背景下，水电站作为重要的可再生能源发电方式，其自动化运行维护系统的设计与实现变得尤为关键。自动化运行维护系统能够实时监控水电站的运行状态，及时发现并处理故障，减少人为操作错误，确保水电厂的稳定运行。但现有的自动化运行维护系统仍存在一些局限性，如故障诊断的准确性、系统的可靠性及维护的及时性等方面需要进一步提升。
关键词： PID控制循环神经网络(RNN) 故障诊断水电厂自动化预测维护

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工程机械的状态监测与故障诊断技术

在工程机械领域，状态监测与故障诊断技术的发展对于提升设备运行效率和降低维护成本具有重要意义。随着工程机械设备的复杂化和多样化，传统的定期维护方式已不再适应实际需求，基于数据驱动的状态监测和故障诊断技术应运而生。本文旨在探讨工程机械状态监测技术的最新进展，重点介绍一种基于数据采集、预处理和先进机器学习模型的系统。
关键词： 工程机械故障诊断数据驱动机器学习深度学习状态监测

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数据驱动在电力储能设备声纹识别和监测诊断中的应用

随着信息技术的飞速发展，数据驱动与人工智能在电力储能设备的声纹识别和监测诊断中扮演着愈发重要的角色。作为电力系统运行的核心部分之一，电力储能设备自身的运行状态和性能会直接影响电力系统工作的安全与稳定。然而传统的设备监测和诊断方法往往存在效率低下、准确性不高等问题。数据驱动技术的兴起为解决上述问题提供了解决路径。
关键词： 人工智能信息技术储能设备故障诊断数据驱动

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基于多源信号融合的滚动轴承故障诊断方法

轴承是旋转机械的重要组成部分，也是较易损坏的部件之一[1]。农业机械设备是农业高效发展的重要支撑，现代农业机械设备工作环境恶劣，设备极易发生故障，并且主要原因是轴承故障[2]。轴承的故障诊断是农机维修和保养的重要环节，做到准确快速地对设备进行诊断对农业生产具有重大意义。
关键词： 双路1D-CNN 多源信号故障诊断轴承非线性最大相关

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带式输送机机械故障深度迁移学习诊断方法

近年来，不少学者围绕带式输送机运行状态传感监测、诊断算法和监控系统开展了研究，并取得了一定的进展。然而，带式输送机系统关键部件的早期故障诊断还面临着环境噪声干扰和工况场景多变等问题。迁移学习具备把在源域中学到的知识应用于目标域的能力，有助于提高模型对邻域无标签数据的预测准确率。
关键词： EEMD 带式输送机故障诊断深度学习迁移学习

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基于人工智能技术的电力线路架设故障诊断与智能修复的研究

随着电力系统规模和复杂性的不断增加，电力线路架设的安全性和可靠性成为能源领域亟需解决的关键问题[1]。为了应对线路潜在的故障和提高系统的智能化水平，本研究基于人工智能技术，特别是LSTM (Long ShortTerm Memory）算法，对电力线路架设的故障诊断与智能修复进行深入研究。
关键词： LSTM算法人工智能故障诊断智能修复电力线路架设

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冰箱电路板维修策略及零部件寿命分析研究

当前，针对冰箱电路板的维修工作仍存在一些挑战和问题，如维修成本高、维修周期长、维修效率低等，因此，开展冰箱电路板维修策略及零部件寿命分析的研究，对提高冰箱电路板的可靠性和使用寿命，降低维修成本，改善用户体验具有重要意义。
关键词： 冰箱电路板故障诊断维修策略维护保养零部件寿命

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基于5G专网的污水处理厂电气和通信系统智能化监控研究

在城市化的浪潮中，污水处理厂作为维护城市环境的关键基础设施，肩负着净化生活与工业废水的重任。这些设施的运行效率和稳定性对城市水资源的可持续利用和水环境质量有着直接影响[1]。因此，对污水处理厂的电气和通信系统进行有效监控和管理，是提升其智能化水平、确保安全运行、实现节能减排以及提高服务质量和效益的关键[2]。
关键词： 5G专网实时监测故障诊断智能化监控污水处理厂

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基于改进蚁群算法的电力集控系统故障诊断方法

电力集控系统是现代电力系统的重要组成部分，它集成了监控、控制和保护等多种功能，对保障电力系统的安全稳定运行起着至关重要的作用。研究电力集控系统的故障诊断方法，对于提高电力系统的可靠性和安全性具有重要的意义。文献提出基于多源信息的电力系统故障诊断方法。
关键词： 优化求解改进蚁群算法故障诊断电力集控系统神经网络

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