300MW汽轮发电机组状态监测与故障诊断专家系统——知识获取与机器学习的研究被引量：4

下载PDF

导出

摘要针对大型旋转机械设备的故障诊断专家系统的知识获取与机器学习问题进行了研究，系统地介绍了知识获取与机器学习系统的构成、性能及功能，并对该系统的事例学习模块、示例学习模块。

作者韩西京陈培林史铁林杨叔子

机构地区华中理工大学

出处《汽轮机技术》北大核心 1997年第1期8-13,共6页 Turbine Technology

关键词故障诊断汽轮发电机组专家系统

分类号 TM311.071 [电气工程—电机] TP277 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]

引文网络
相关文献

同被引文献67

1周洁敏,林刚,宫淑丽,陶云刚.APPLICATION OF MULTI-SENSOR DATA FUSION BASED ON FUZZY NEURAL NETWORK IN ROTA TING MECHANICAL FAILURE DIAGNOSIS[J].Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics,2001,18(1):91-96. 被引量：1
2蔡进.谈大型设备状态监测与故障诊断技术[J].中国计量,1996,0(11):32-33. 被引量：3
3张斌,张薇薇.机械设备故障诊断技术概述[J].建筑机械化,2005,26(8):14-15. 被引量：28
4徐世昌,蔡业泉,黄文虎,王日新.用数据流思想开发故障诊断知识库[J].振动工程学报,1995,8(1):23-29. 被引量：1
5张雪江,钟秉,林黄仁.汽轮发电机组故障诊断专家系统知识处理技术的研究[J].振动工程学报,1996,9(3):230-236. 被引量：16
6吴峰崎,孟光,荆建平.基于声信号三维谱分析的转子复合碰摩故障特征提取[J].振动与冲击,2005,24(6):79-84. 被引量：7
7胡文彬,周祖德,陈幼平.基于故障树分析法的FMS层次诊断模型[J].华中理工大学学报,1996,24(12):4-7. 被引量：1
8许宝杰,张建民,徐小力,徐杨梅.粗糙集合理论在旋转机械故障诊断技术中的应用[J].机械设计与制造,2006(12):95-97. 被引量：5
9高晓康,齐从谦,赵荣泳,李翠玲.粗糙集理论在旋转机械实时故障诊断中的应用[J].制造业自动化,2006,28(12):23-26. 被引量：3
10彭滔,汪鲁才,吴桂清,张颖.一种改进的神经网络机械故障诊断专家系统[J].计算机工程与应用,2007,43(1):232-234. 被引量：9

引证文献4

1廖广兰,史铁林,姜南,刘世元.基于SOM网络的特征选择技术研究[J].机械工程学报,2005,41(2):46-50. 被引量：7
2赵荣珍,李超,张优云.机械故障智能诊断的诊断知识获取新发展问题[J].振动与冲击,2007,26(9):71-74. 被引量：7
3罗建东,何岭松,江汉红,赵英俊.风机类旋转机械设备的故障诊断知识库模型及应用[J].风机技术,1998,40(1):36-39. 被引量：3
4杨超,李亦滔.机械设备故障智能诊断技术的现状与发展[J].华东交通大学学报,2011,28(5):23-28. 被引量：19

二级引证文献36

1杨金辉,赵晋,马添翼,孙延风.基于PCA-SOM的上市公司综合绩效评价[J].吉林大学学报（信息科学版）,2008,26(2):192-198. 被引量：1
2姚良,李艾华,张振仁.用于内燃机振动诊断的一种特征参数选取方法[J].内燃机工程,2009,30(4):74-77. 被引量：2
3易华容.基于SOM的电子商务中交易数据库二次聚类算法[J].计算机与现代化,2009(12):36-38.
4黄显华,赵荣珍.基于数据挖掘的数据库技术在转子故障知识发现中的应用方法研究[J].计算机测量与控制,2011,19(11):2668-2671. 被引量：7
5殷志碗.浅谈机械设备故障的智能诊断方法[J].科技致富向导,2012(8):135-135.
6王元生,任舒心,杨永锋,何尚文,邓旺群.基于盲源分离与小波降噪的旋转机械故障分析[J].机械科学与技术,2012,31(5):726-730. 被引量：7
7栗茂林,梁霖,王孙安,刘弹.结合交叠区异点统计和相关分析的免疫克隆特征选择方法[J].西安交通大学学报,2012,46(5):50-56. 被引量：2
8杨超,李亦滔.基于信号预处理和Hilbert变换的滚动轴承故障诊断[J].华东交通大学学报,2012,29(4):1-4. 被引量：9
9黄乃成,顾煜炯,谢骐宇,张国坤.基于支持向量机与知识的汽轮发电机组智能故障诊断研究[J].现代电力,2012,29(6):68-73. 被引量：1
10潘玫玫,蔡健,朱隆海.基于数据挖掘的规则库防御性能改进研究[J].科技通报,2013,29(5):151-155.

1陈芳.电涡流传感器在汽轮发电机组中的应用[J].江西化工,2008,24(4):242-244. 被引量：3
2Thomas McCloskey EPRI,赵淑群.解决旋转机械设备的振动问题[J].吉林电力,1991,0(5):69-72.
3郝中波.试论特征分析与特征量选择[J].机电产品开发与创新,2010,23(5):109-111.
4訾娟,赵闫涛,王文彬,宋峰,郭恒.CSI 2130振动分析仪在旋转机械故障诊断中的应用[J].内蒙古电力技术,2013,31(3):67-70. 被引量：2
5孙莉丽.大型抽水蓄能电站水泵水轮机国产化的经验[J].电工文摘,2010(6):51-53. 被引量：1
6茆秋华,欧阳钦,周正平,陈林林.田湾核电站旋转机械振动管理[J].能源技术与管理,2014,39(2):122-124. 被引量：3
7毕道伟,王雪,王晟,丁梁.无线传感网络多分类支持向量机设备状态识别[J].电测与仪表,2007,44(7):20-24. 被引量：2
8陈静,蒋正凯,付敬奇.基于Netica的自学习贝叶斯网络的构建[J].电子测量与仪器学报,2016,30(11):1687-1693. 被引量：25
9李帅华,王秀霞,李志新.电网调度操作票智能培训系统的设计与实现[J].电力科学与工程,2009,25(3):47-49. 被引量：2
10孟玲霞,徐小力.三维轴心轨迹流形图与风电设备故障特征提取[J].设备管理与维修,2014(S1):35-39.

汽轮机技术

1997年第1期

浏览历史

内容加载中请稍等...

300MW汽轮发电机组状态监测与故障诊断专家系统——知识获取与机器学习的研究被引量：4

同被引文献67

引证文献4

二级引证文献36

相关作者

相关机构

相关主题

浏览历史

300MW汽轮发电机组状态监测与故障诊断专家系统——知识获取与机器学习的研究 被引量：4

同被引文献67

引证文献4

二级引证文献36

相关作者

相关机构

相关主题

浏览历史

300MW汽轮发电机组状态监测与故障诊断专家系统——知识获取与机器学习的研究被引量：4