故障字典技术在机载电源系统故障诊断中的应用

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机载电子设备智能故障诊断

一、机内测试定义BIT就是指系统、设施内部供应的检测、故障隔离的自动测试力。

BIT的含义是：系统主装备不用外部设施而依靠自身电路和程序就能完成对系统、分系统或设施的功能检查、故障诊断与隔离及性能测试，它是联机检测技术的新进展。

机内测试的进展：国外的BIT技术主要有大型航空公司和军火生产企业发起，最早制定BIT的是美国航空无线电公司，70年月后期美国国防部领先设计了军用装备的BIT设计指南，用于统一各种武器的BIT设计法律规范。

1983年美国国防部方法的《系统及设施修理性管理大纲》特殊强调测试性是修理大纲的一个重要组成部分，承认BIT及外部测试不仅对修理性设计特性影响重大，而且影响到武器系统的选购和寿命周期问题。

BIT技术在民机上的应用可分为以下四个阶段：第一代BIT技术：以BOCing737, L-IOll, DC-10, A300B 等飞机为代表，为20 世纪60年月末70年月初的产品。

在这些飞机设计中提出了快速有效的故障隔离要求，并规定了故障隔离的木匾。

这一代飞机模拟式设施居多，其BITE 一般比较简洁，分散。

实际使用状况表明，BlT技术能够削减故障隔离时间及航班延误次数。

但由于其效率较差，未达到设计要求，BIT名没有像估计的那样牢靠，虚警率较高其次代BIT技术：以Boeing767, A310等飞机为代表，为20世纪70年月末80年月初的产品。

这一代民机的设计中分析了Boeing747等飞机的故障隔离问题，干尽了原有BIT技术的设计，通过采纳监控器和故障存储器来解决间歇故障问题，提高了故障检测和隔离精度。

第三代BIT技术以Boeing747-400, A320等飞机为代表，为20世纪80年月研制而成并应用。

这一代民机采纳了集中式故障显示系统（CFDS）来掌握和现实飞机上全部装备BITE的LRU的故障数据，削减了监测系统的简单性，提高了BIT的标准化程度。

第四代BIT技术：以Boeing777飞机为代表，为20世纪90年月初开头设计并生产。

基于故障字典法的电阻网络的故障诊断

第17卷第2期VoL.17No.2实验科学与技术Experiment Science and Technology2019年4月Apr.2019基于故障字典法的电阻网络的故障诊断李先早，沈瑶，应柏青（西安交通大学电工电子教学实验中心，陕西西安710049）摘要该文根据电路开放实验的教学实践过程，研究了电阻网络故障诊断的故障字典法。

针对一个简化的电力系统接地网电路模型，采用故障字典法建立了该电路模型中单一电阻发生任意故障时的故障字典。

已知故障电压后，根据故障字典可以确定故障电阻的位置，利用KCL定律和欧姆定律可计算出故障电阻的阻值。

最终借助MATLAB图形用户界面（GUI）设计了一个通用的故障诊断软件。

实验通过“提出问题-讨论-独立解决问题”的指导方式极大地激发了学生对实验的兴趣，锻炼了学生综合运用电路知识解决实际问题的能力，提高了学生的自主学习能力及创新意识。

关键词电路开放实验；故障诊断；故障字典法；MATLAB图形用户界面中图分类号TM13文献标志码A doi：10.3969/j.issn.1672⁃4550.2019.02.009Fault Diagnosis of Resistance Network Based on Fault Dictionary MethodLI Xianzao，SHEN Yao，and YING Baiqing（Electrical and Electronic Teaching Experiment Center，Xi'an Jiaotong University，Xi'an710049，China）Abstract According to the experimental teaching practice process of circuit open experiment，this paper studies the fault diction⁃ary method of fault diagnosis of resistor network.A fault dictionary of a single resistor in the circuit model is established by using the fault dictionary method for a simplified power system grounding network circuit model.After the fault voltage is known the fault resis⁃tance can be determined according to the fault dictionary.The resistance of the fault resistor can be calculated by KCL law and Ohm's law.Finally，a general fault diagnosis software was designed with the help MATLAB Graphical User Interface（GUI）.The experiment greatly stimulated students'interest in experiment through the guidance of“problem-discussion-discussion independent problem solv⁃ing”，and exercised students'ability to comprehensively apply circuit knowledge to solve practical problems，and improved the stu⁃dents'self-learning ability and innovation consciousness.Key words circuit opening experiment；fault diagnosis；fault dictionary method；MATLAB GUI电路课程是高等学校本科电气信息类专业的第一门重要的专业基础课程。

基于故障字典法的交流充电桩故障检测

∗基金项目:国家自然科学基金项目(61273190)基于故障字典法的交流充电桩故障检测∗金勇1,梁立新1,刘廷章2,邢琛2(1.上海国际汽车城(集团)有限公司,上海201805;2.上海大学上海市电站自动化技术重点实验室,上海200072)摘要:为了检测和诊断电动汽车交流充电桩可能出现的故障,结合充电桩内电气元器件的特性,分析了交流充电桩的主要故障类型,通过提取交流充电桩内主回路的相关电特征量,并运用故障字典法对故障进行检测。

随后建立实验平台,模拟各类故障发生,验证故障字典法对于交流充电桩故障检测的有效性。

结果表明,故障字典法对于检测交流充电桩内可能发生的典型故障具有很好的诊断能力。

关键词:交流充电桩;故障字典;故障检测中图分类号:TP277文献标识码:ADOI :10.16157/j.issn.0258-7998.174743中文引用格式:金勇,梁立新,刘廷章,等.基于故障字典法的交流充电桩故障检测[J].电子技术应用,2018,44(6):56-59,67.英文引用格式:Jin Yong ,Liang Lixin ,Liu Tingzhang ,et al.Fault detection of AC charging piles based on fault dictionary method[J].Application of Electronic Technique ,2018,44(6):56-59,67.Fault detection of AC charging piles based on fault dictionary methodJin Yong 1,Liang Lixin 1,Liu Tingzhang 2,Xing Chen 2(1.Shanghai International Automobile City Co.,Ltd.,Shanghai 201805,China ;2.Shanghai Key Laboratory of Power Station Automation Technology ,Shanghai University ,Shanghai 200072,China)Abstract :In this paper,according to the characteristics of the electrical components in the AC charging piles,the main fault types in AC charging piles are analyzed in order to diagnose and detect the possible faults.Extracting the relevant electrical characteris ⁃tics of the main circuit and using the fault dictionary method ,it detects and diagnoses the faults of AC charging piles.An experi ⁃mental platform is built to simulate the various fault states and verify the effectiveness of the fault dictionary method for AC charg ⁃ing pile fault detection.The results show that the fault dictionary method has the good capability to detect the typical faults that may occur in AC charging piles.Key words :AC charging piles ;fault dictionary ;fault detection0引言现如今,传统燃油汽车由于石油消耗大、尾气排放严重等问题,对世界能源与环境带来诸多负面影响[1]。

基于故障字典和神经网络理论的故障诊断方法

・4・计算机测量与控制.2007.15(1)　Computer Measurement &Control 自动化测试中华测控网收稿日期:2006-04-13;　修回日期:2006-05-27。

作者简介:陈　琪(1979-),男,湖北云梦人,硕士研究生,主要从事智能检测与故障诊断方向的研究。

曲东才(1968-),男,山东烟台人,副教授,主要从事人工神经网络技术的研究。

文章编号:1671-4598(2007)01-0004-04 中图分类号:TP 183 文献标识码:B基于故障字典和神经网络理论的故障诊断方法陈　琪1,曲东才2(1.海军航空工程学院研究生管理大队,山东烟台　264001; 2.海军航空工程学院自动控制系,山东烟台　264001)摘要:鉴于传统的故障诊断方法对复杂系统或设备进行故障诊断时,有诊断速度慢、对多故障同时发生的情况难以准确定位等缺点,提出了基于故障字典法和神经网络理论的综合故障诊断方法;在叙述该综合诊断方法的基础上,以某型飞机自动驾驶仪飞控盒的主要故障为例,分析说明了运用该方法进行设备故障诊断的具体过程,并进行了仿真研究;实现了对此设备单故障和多故障的快速准确定位;结果表明该综合故障诊断方法解决此类故障诊断问题是有效的。

关键词:故障诊断;故障字典;神经网络;飞控盒F ault Diagnosis Method B ased on T rouble Dictionary Methodand Artif icial N eural N et w ork TheoryChen Qi 1,Qu Do ngcai 2(1.Graduate Students ’Brigade ,NA EI ,Yantai 264001,China ;2.Department of Automatic Control ,NA EI ,Yantai 264001,China )Abstract :The traditional fault diagnosis met hods had t he shortcomings t hat t he diagnosis speed was slow and it was hard to accurately fix t he fault s taking place at one time when it was diagnosing t he complicated system or equipment.The integrated fault diagnosis technolo 2gy based on trouble dictionary met hod and t he artificial neural network t heory are introduced here.Then ,wit h t he major failure of certain mould aircraft autopilot ’s flying -controlled box as t he example ,t he real diagnosis course and met hod are analyzed and explained ,and so on ,t he simulation research is made.The high -speed diagnosis for one fault and some fault s taking place at one time is realized.The result s show t hat t his failure diagnosis met hod is effective to solve t he issue.K ey w ords :fault diagnosis ;trouble dictionary ;artificial neural network ;flying -controlled box0　引言自动驾驶仪是飞机重要的机载设备之一,其结构、原理复杂,部件多。

故障字典技术在机载电源系统故障诊断中的应用

故障字典技术在机载电源系统故障诊断中的应用
李莉;于沛;吴志川;刘绚
【期刊名称】《电光与控制》
【年(卷),期】2015(022)011
【摘要】以机载电源系统为背景,针对发电机控制器(GCU)的功能特点和组成,建立了GCU的故障诊断字典.利用故障树分析结果和故障诊断字典规范了GCU故障判定的工作模型,以确定其故障检测点,降低诊断的复杂性,提高故障诊断效率.
【总页数】4页(P72-75)
【作者】李莉;于沛;吴志川;刘绚
【作者单位】中航工业西安航空计算技术研究所,西安710068;中航工业西安航空计算技术研究所,西安710068;中航工业西安航空计算技术研究所,西安710068;中航工业西安航空计算技术研究所,西安710068
【正文语种】中文
【中图分类】O213.2;V271.4
【相关文献】
1.故障字典在轴承故障诊断中的应用研究 [J], 高瑞;皮骏
2.蓝牙技术在某型飞机机载火控故障诊断系统中的应用研究 [J], 韩兆福;陈钧;葛银茂;徐伟勤;王虹昙
3.故障树分析法在装甲车辆电源系统故障诊断中的应用 [J], 谢永成;黄捷音;李光升;董今朝
4.故障字典法在模拟直流电路故障诊断中的应用研究 [J], 曾晓华
5.故障树分析法在机载卫通站故障诊断中的应用 [J], 张明军;赵丽;侯景华;杨晶因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

机器学习技术在电网设备故障检测中的应用技巧

机器学习技术在电网设备故障检测中的应用技巧电网是现代社会不可或缺的基础设施之一，但由于设备老化、天气因素和人为损坏等原因，电网设备故障时有发生。

这些故障不仅可能导致停电、影响社会生产和人们的正常生活，还可能对电网设备本身造成严重的损害。

因此，有效地进行电网设备故障检测和预测具有重要意义。

近年来，机器学习技术的飞速发展为电网设备故障检测提供了新的方法和技巧。

一、数据预处理要进行电网设备的故障检测，首先需要收集和准备大量的电网运行数据。

这些数据包括电流、电压、频率、功率因数等多个指标的时间序列数据。

然而，由于数据的来源可能多样化且带有噪声，必须进行数据预处理以提高模型的准确性。

数据预处理的关键是数据清洗、缺失值处理和异常值检测。

在数据清洗过程中，可以通过滑动窗口方法、插值方法等手段来处理异常数据。

针对缺失值，可以选择合适的填充策略，如均值填充、回归填充等。

二、特征工程在进行电网设备故障检测时，选择合适的特征对于模型的准确性和鲁棒性至关重要。

特征工程是从原始数据中提取有意义的特征，同时可以降低数据的维度，并去除冗余和无效的信息。

对于电网设备故障检测，可以利用频谱分析、小波变换、差分运算等方法来提取有关电网运行状态的特征。

此外，还可以考虑引入历史数据的统计特征和时序特征，以更好地反映设备的故障信息。

三、模型选择与训练机器学习算法在电网设备故障检测中发挥着重要作用。

根据任务的具体性质和数据特点，可以选择合适的机器学习算法进行建模和训练。

常用的机器学习算法包括决策树、支持向量机、逻辑回归、神经网络等。

根据对模型的需求和数据类型，可以选择单个算法或者组合多个算法来构建集成模型，以提高模型的预测能力和鲁棒性。

在训练模型时，需要正确划分训练集和测试集，并且进行交叉验证来评估模型的性能。

对于训练集较小的情况，可以考虑使用增强学习、迁移学习等方法来提高模型的泛化能力。

四、模型评估与调优在完成模型的训练后，需要对模型进行评估和调优。

掌握并应用故障诊断和优化技术

掌握并应用故障诊断和优化技术故障诊断和优化技术在现代社会中扮演着极为重要的角色。

随着科技的不断发展，各种设备和系统的故障也层出不穷，给人们的生产和生活带来了诸多不便。

因此，掌握并应用故障诊断和优化技术显得尤为重要。

首先，我们来谈谈故障诊断技术的重要性。

故障诊断技术是一种通过分析设备或系统故障的原因，来找出解决方案的技术。

在工业生产中，机器设备的故障会导致生产过程中断，造成生产效率下降，甚至引发安全事故。

因此，及时有效地诊断和处理故障尤为重要。

故障诊断技术包括了现场故障诊断和远程诊断两种形式。

现场故障诊断是指在设备或系统故障发生时，工程师前往现场进行诊断和处理。

这种方式的优点是能够及时解决问题，缺点是需要耗费大量的人力和物力。

而远程诊断则是通过互联网等技术手段进行诊断，可以减少人力和物力上的开支，但受网络条件等因素的限制。

在现代社会中，随着物联网技术的不断发展，远程诊断技术越来越受到人们的重视。

物联网技术使得设备和系统能够实现远程监控和诊断，不仅可以减少人力和物力上的浪费，还可以提高生产效率和安全性。

例如，在工厂生产中，通过物联网技术，工程师可以随时随地对设备和系统进行监控和诊断，及时发现和处理问题，保障生产的正常进行。

除了故障诊断技术，优化技术同样也十分重要。

优化技术是指通过改进设备或系统的运行参数和工艺，以达到提高生产效率和降低能耗的目的。

在工业生产中，设备和系统的运行参数和工艺往往需要根据不同的生产需求进行调整，而优化技术则可以帮助我们找到最佳的参数和工艺，使得生产过程更加高效和节能。

优化技术的应用范围非常广泛，包括了工业生产、交通运输、能源利用等方面。

在工业生产中，通过对生产线的优化，可以降低能耗和生产成本，提高生产效率。

在交通运输中，通过交通流量优化技术，可以减少拥堵，提高交通效率。

在能源利用方面，通过能源优化技术，可以提高能源利用效率，减少能源浪费。

在实际应用中，故障诊断和优化技术往往是结合使用的。

基于故障字典法的电路板在线故障诊断系统

基于故障字典法的电路板在线故障诊断系统
宋祥君;杨宝强;邓大权
【期刊名称】《测试技术学报》
【年(卷),期】2004(018)0z3
【摘要】阐述了将故障定位到电路板元器件的实现方法;对系统上、下位机实现形式的组成、功能、通讯方式、通讯协议和特点进行了详细说明;详细介绍了基于规则的逻辑推理和基于控制策略方式的故障字典方法在本系统中的应用:阐述了该系统的软、硬件组成部分的构成和各模块功能.
【总页数】5页(P36-40)
【作者】宋祥君;杨宝强;邓大权
【作者单位】总装军械技术研究所,石家庄,050000;总装军械技术研究所,石家庄,050000;总装军械技术研究所,石家庄,050000
【正文语种】中文
【中图分类】TN4
【相关文献】
1.印制电路板在线故障诊断系统 [J], 何俊山;黄汉松
2.基于OWPB和LS-SVM的电路板故障诊断系统 [J], 涂望明;陈运涛;魏友国
3.基于PXI总线技术的数模混合电路板故障诊断系统 [J], 刘瀚旻
4.基于PXI总线技术的数模混合电路板故障诊断系统 [J], 刘瀚旻
5.基于Labwindows/CVI的数字电路板检测与故障诊断系统 [J], 刘生华;张树团;戴邵武;季念
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供电急修故障字典的分析与应用

供电急修故障字典的分析与应用摘要:建立了一个历史急修案例的资源库,将所有已经完成的故障急修及其处理时间归类到故障字典中。

当用电用户拨打95598供电服务办理热线故障报修并提供报障内容,急修作业人员就可以通过故障字典查询对报障类型和抢修类型进行科学的判断,使得作业人员应对报障问题处理有更好的把握,同时作业人员也可以对用户答复更加准确的预复电时间。

关键词:故障字典故障类型抢修类型预复电时间Analysis and Application of Fault Dictionary in Power Supply Urgent RepairAbstract:This paper created a resource library of historical rush-repair case,which includes the finished rush-repair and its worked time.When a customer call the hotline 95598 for power failures repair,the repair personnel can make reasonable fault judgment and analysis by using fault dictionary.As a consequence, the repair personnel will know the trouble problems with better certainty and can provides a more precise forecast time of power recover.Key Words:Fault Dictionary;Fault Type;Repair Type;Forecast Time of Power Recover当居民用电出现故障,并拨打95598热线报障时[1],急修作业人员一般都是根据个人工作经验对用户提供的报障内容进行故障类型和抢修类型简单的判断[2],继而向用户答复较主观的预复电时间[3]。

电网络理论简答题总结

电网络理论考题总结（简答题）【1】N端口线性时变与非线性的电感元件、电容元件的定义，并举例。

线性时变电感：N端口元件满足关系，且为矩阵，与Ψ=L i(t)L(t)(N-1)×(N-1)磁链及电流无关。

线性时变电容：N端口元件满足关系，且为矩阵，与q=C v(t)C(t)(N-1)×(N-1)电荷及电压无关。

（电阻定义类似）☛☛☛一个不含时变元件的电路称为时不变电路，否则为时变电路。

若一个电容元件的库伏特性不是一条通过坐标原点的直线，该种电容就是非线性电容；电感的磁通链和电流间的函数关系为韦安特性，若电感元件的韦安特性不是一条过坐标原点的直线，则为非线性电感元件。

【2】N端口非线性电路的定义。

一是根据电路元件的特性来定义（含非线性元件即为非线性电路）；二是根据输入输出关系来定义（端口型定义，网络输入输出关系不同时存在可加性和齐次性时即为端口型非线性网络）。

【3】高阶有源滤波器的设计步骤。

（根据相应实例写步骤）一般：高阶：给出设计指标，根据设计指标选择逼近函数；确定阶数、找到对应的无源网络模型；选择实现方法（级联、多路反馈、无源模拟等）；参数退归一化；注意补偿、修正电路（直流通路）。

选取逼近函数类型；根据设计要求确定阶数；找到对应逼近函数的无源低通网络模型；选择实现方法（级联、多路反馈、无源模拟等）；根据要求的滤波器类型进行变换（如仿真电感、F D N R、L F等）；参数退归一化。

二阶：S a l l e n K e y---L P、H P、B P、高通、陷波或者双积分回路---K H NT T。

【4】高阶有源滤波器的分类。

按使用的器件：仿真电感、F D N R、C CⅡ、跨导电容、运放；按设计方法：级联法、多路反馈法、无源模拟法。

【5】高阶有源滤波器的设计方法，它们的共同点和特点。

❶级联法：级联滤波器易于调节和优化动态范围，但设计时各极、零点的搭配要慎重考虑，以实现较低灵敏度。

机器学习技术在电力系统故障检测中的应用指南

机器学习技术在电力系统故障检测中的应用指南近年来，随着电力系统规模的不断扩大和复杂性的增加，电力系统的故障检测变得越来越关键。

传统的基于规则的故障检测方法面临着效率低、准确性不高、难以应对复杂故障的挑战。

而机器学习技术则为电力系统故障检测带来了新的解决方案。

机器学习技术的出现为电力系统故障检测提供了一种全新的思路。

通过从大量的历史故障数据中学习和挖掘模式，机器学习模型可以自动发现隐藏在数据中的规律和故障特征，并且能够逐渐提高其准确性和鲁棒性。

在应用机器学习技术进行电力系统故障检测时，以下几个关键步骤是必不可少的：1. 数据预处理：数据预处理是机器学习任务中的重要一环。

电力系统所产生的数据通常伴随着高斯噪声和缺失值等问题，因此需要对数据进行清洗和修复。

此外，还需要对数据进行归一化或标准化处理，以便更好地训练和应用机器学习模型。

2. 特征工程：特征工程是电力系统故障检测中的关键步骤。

通过选择合适的特征和特征提取方法，可以更好地捕捉系统故障的信息。

对于电力系统故障检测任务，常用的特征包括电流、电压、功率等。

此外，还可以考虑引入其他与故障相关的特征，如频率、相位等。

特征工程的目标是将原始数据转化为可以被机器学习模型识别和利用的形式。

3. 模型选择和训练：根据具体的故障检测任务和数据特点，选择合适的机器学习模型进行训练。

常用的模型包括支持向量机（SVM）、决策树、随机森林和深度学习模型等。

在训练模型之前，需要将数据集划分为训练集和测试集，用于模型的训练和验证。

4. 模型评估和优化：在模型训练完成后，需要对模型进行评估和优化。

常用的评估指标包括准确率、召回率、F1值等。

根据评估结果，可以进行模型的参数调整和优化，以提高故障检测的准确性和稳定性。

除了以上基本步骤，还有一些值得注意的细节和技巧：1. 数据的质量和数量对机器学习模型的性能具有重要影响。

因此，需要确保故障数据的采集和存储过程的准确性和完整性。

2. 引入领域专家的知识可以提高机器学习模型的性能。

（完整版）故障诊断技术研究及其应用

（完整版）故障诊断技术研究及其应用故障诊断技术研究及其应用1 引言以故障为研究对象是新一代系统可靠性理论研究的重要特色，也是过程系统自动化技术从实验室走向工程的重要一环。

最近二十多年来，以故障检测、故障定位、故障分离、故障辨识、故障模式识别、故障决策和容错处理为主要内容的故障诊断与处理技术，已成为机械设备维护、控制系统系统可靠性研究、复杂系统系统自动化、遥科学、复杂过程的异变分析、工程监控和容错信号处理等领域重点关注和广泛研究的问题。

诊断(Diagnostics)一词源于希腊文，含义为鉴别与判断，是指在对各种迹象和症状进行综合分析的基础上对研究对象及其所处状态进行鉴别和判断的一项技术活动[1]。

故障诊断学则是专门以考察和判断对象或系统是否存在缺陷或其运行过程中是否出现异常现象为主要研究对象的一门综合性技术学科。

它是诊断技术与具体工程学科相结合的产物，是一门新兴交叉学科。

故障诊断与处理技术，作为一门新兴技术学科，可划分为如下三个不同的研究层次：(1) 以设备或部件为研究对象，重点分析和诊断设备的缺陷、部件的缺损或机械运转失灵，这通常属于设备故障诊断的研究范畴；(2) 以系统为研究对象，重点检测和分析系统的功能不完善、功能异常或不能够完成预期功能，这属于系统故障检测与诊断的研究范畴；(3) 以系统运行过程为研究对象，考察运行过程出现的异常变化或系统状态的非预期改变，这属于过程故障诊断的研究范畴。

概而言之，故障诊断研究的是对象故障或其功能异常、动作失败等问题，寻求发现故障和甄别故障的理论与方法。

无论是设备故障诊断、系统故障诊断还是过程故障诊断，都有着广泛的研究对象、实在的问题背景和丰富的研究内容。

本文将从故障诊断与处理技术的研究内容、典型方法和应用情况等三个方面，对故障诊断及相关技术的发展状况做一综述，同时简要指出本研究方向的若干前沿。

2 故障诊断与处理的主要研究内容故障诊断与处理是一项系统工程，它包括故障分析、故障建模、故障检测、故障推断、故障决策和故障处理等五个方面的研究内容。

基于改进故障字典的电路板检测系统实现

图1 24V 五脚继电器有五个接触点如图 1 所示袁所以构建的故障字典有五个特征值袁接下来根据公式和表格逐个分析这五个
基金项目院北方民族大学研究生创新项目渊 YCX20086冤遥作者简介院刘光硕渊 1997-冤袁男袁汉族袁籍贯院山东济南袁学历院硕士研究生在读袁研究方向院嵌入式与智能控制遥
2021 .21 科学技术创新 -159-
件故障原理袁普通工人无法胜任袁从而导致雇佣成本的提高遥故障字典与仿真电路是一一对应的袁这就导致了故障字典
的使用对象极为苛刻袁必须要和仿真电路完全相同袁包括元器件的类型和种类袁电路板的走线等等袁使得传统故障字典无法重复使用袁通用性较差遥
2 故障字典的优化和改进为了解决传统故障字典通用性差以及字典制作困难的缺点袁本文从以下几个方面进行改进院 2.1 检测对象本文采取化整为零的方法袁将检测电路板线路分解为检测若干个元器件袁通过检测元器件达到检测电路板线路的目的遥 2.2 二值化故障字典理论上电路各检测点的电压存在不确定性袁导致电路中元器件各个管脚的电压值无法确定袁所以难以建立一个囊括所有故障值的故障字典遥本文对传统故障字典的建立做出了改进袁将电压数据二值化为 0 和 1 保存到故障字典中袁D 为故障字典中的特征值袁A 代表条件集合袁X 为当前引脚的电压值如以下公式院
与公共级相同为 1 与公共级不同为 0
沈阳理工大学,2020. [4]金勇,梁立新,刘廷章,邢琛.基于故障字典法的交流充电桩故障检测[J].电子技术应用,2018,44(06):56-59+67. [5]李先早,沈瑶,应柏青.基于故障字典法的电阻网络的故障诊断 [J].实验科学与技术,2019,17(02):37-41. [6]董海迪,刘刚,何兵,郑建飞,李红增.容差模拟电路参数故障诊断[J].中国测试,2017,43(09):128-133.

飞机电源系统BIT技术的发展及其应用

飞机电源系统BIT技术的发展及其应用现今人们出行对交通工具的选择性是很广泛的，但是去路途较远的地方，最方便快捷的选择是乘飞机，因为其速度是最快的，省时省力。

但是所有的交通工具都存在一定的危险性，特别是前段时间的马航失联，更是将人们的注意力汇集到了飞机的安全性上，而飞机电源系统机内自检测技术（Built-in-test，BIT）则是飞机安全飞行的重要保证。

飞机电源重要的组成部分（BIT）主要有四个重要的组成部分，也就是飞机电源系统的检测技术、飞机电源系统的信号处理技术、飞机电源系统的故障识别和诊断技术、以及飞机电源系统的故障的处理技术，文章通过对飞机电源BIT的这四个重要的组成部分进行简要的介绍，并对其中的核心技术——故障诊断技术进行详细的论述，进而为我国飞机电源BIT的进一步发展提出了一些建议，并提出了新的发展方向。

标签：意义；组成部分；发展建议很多年之前，人类就梦想着可以像鸟类一样自由的在天空中飞翔，但在那时，由于科技水平低下，这仅仅是一个梦想。

然而，随着科学技术的不断发展，在今天，这不在是一个梦想，而成为了现实，但是人们并没有因此自满，反而对于新开发的领域，人们充满了探索求知的欲望，因为人们追求的是更好的发展，因此我国的飞机电源系统机内自检测技术（Built-in-test，BIT）逐步成为社会的焦点。

1 飞机电源系统机内自检测技术（Built-in-test，BIT）的意义在飞机电源系统中应用机内测试技术，能够及时的识别诊断机内故障，并且对故障进行处理，这样就能够减少设备的修复时间，进一步提高系统的故障间隔时间，这就极大地提高了系统的性能，从而提高其可用性。

另一方面，减少设备的修复时间，可以减少设备的维护修理费用。

也就是说在飞机电源系统中的应用BIT技术，可以有效保障飞机设备的运行，增强了飞机飞行中的可靠性和稳定性，增强了使用飞机的安全性，使得飞机电源系统机内自检测技术是非常重要的，发展飞机电源系统机内自检测技术是非常有必要的。

机器学习在电力系统故障排查中的应用

机器学习在电力系统故障排查中的应用电力系统是现代社会不可或缺的基础设施之一，然而，由于其庞大和复杂的特点，电力系统的故障排查一直是一个挑战性的任务。

传统的故障排查方法依赖于经验丰富的工程师和耗时的手动分析，但这种方法在面对大规模数据和多变的故障模式时可能显得束手无策。

近年来，机器学习技术的迅速发展为电力系统故障排查带来了新的解决方案。

机器学习是一种通过训练模型从数据中学习和提取规律的方法。

在电力系统故障排查中，机器学习可以通过分析历史数据并建立适当的模型来识别故障模式、预测故障发生概率以及定位故障位置。

以下是机器学习在电力系统故障排查中的一些常见应用。

首先，机器学习可以应用于故障检测和分类。

通过分析大量历史数据，机器学习模型可以学习电力系统故障的特征和模式，并能准确地检测和分类不同类型的故障。

例如，基于机器学习的故障检测系统可以自动识别断路器的异常行为、变压器的温度异常以及线路的短路等传统手动检测难以覆盖到的故障。

其次，机器学习可以帮助预测故障的发生概率。

通过对历史故障数据进行建模和分析，机器学习模型可以识别与故障发生相关的因素，并基于这些因素预测未来故障的概率。

这种预测能力可以帮助电力系统运维人员提前采取措施，防止故障的发生，并减少影响。

第三，机器学习在故障排查中可以帮助定位故障位置。

传统的故障排查方法通常需要耗费大量的时间和人力资源来确定故障发生的具体位置。

而基于机器学习的故障定位系统能够通过对复杂的电力系统数据进行分析和处理，提供准确且快速的故障定位结果。

这样可以极大地节约时间和资源，并缩短电力系统故障排查的周期。

此外，机器学习还可以应用于电力系统的负载预测和优化。

通过对历史负载数据的建模和分析，机器学习模型可以预测未来负载的趋势和变化。

这些预测结果可以帮助电力系统运营商合理规划电力供应，以便更好地满足用户需求。

另外，机器学习还可以应用于电力系统的优化调度和能源管理，通过合理分配和调度电力资源，提高电力系统的效率和性能。

故障字典法的概念

故障字典法的概念
故障字典法是一种用于系统故障诊断和维修的方法，它通过建立故障字典，将故障现象与具体的故障原因进行对应，以便快速准确地找到故障根源并采取相应的维修措施。

故障字典一般包括故障现象、故障原因、解决方法和维修时间等信息，可以根据不同的设备或系统进行分类和整理，以便在实际操作中进行查询和使用。

故障字典法在工业自动化、电子设备、机械制造等领域得到广泛应用，可以提高故障诊断的效率和准确性，降低维修成本和停机时间。

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供电急修故障字典的分析与应用

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１．２数据整理
个统计分类，更加符合作业人员实地抢修决
人工作经验对用户提供的报障内容进行故理和提炼。
障类型和抢修类型简单的判断＿２ｊ，继而向用户答复较主观的预复电时间［３］。为此，为使

故障检测与故障诊断技术在工业自动化中的应用

故障检测与故障诊断技术在工业自动化中的应用在工业自动化领域中，故障检测与故障诊断技术起着至关重要的作用。

它们能够帮助企业提高生产效率、降低生产成本，并保证产品质量。

本文将探讨故障检测与故障诊断技术在工业自动化中的应用，并介绍一些常用的方法和工具。

一、故障检测技术的应用故障检测技术是指通过对设备、系统或过程的监测和分析，及时发现故障或异常情况。

它可以通过实时监测、数据采集和信号处理等手段，对各种工业设备进行故障检测。

故障检测技术在以下几个方面具有广泛的应用。

1. 生产设备故障检测生产设备的故障对生产效率产生重大影响，及时发现故障并进行修复是提高生产效率的关键。

通过使用故障检测技术，工厂可以实时监测生产设备，并根据采集到的数据进行故障诊断和修复。

例如，在制造业中，利用振动传感器可以检测到设备的异常振动，从而判断设备是否存在故障。

2. 工艺过程故障检测工业自动化生产过程中，工艺参数的异常变化可能会导致产品质量下降或生产效率降低。

通过使用故障检测技术，可以监测和分析工艺过程中的各种参数，并及时发现异常情况。

例如，在化工过程中，通过监测温度、压力等参数的变化，可以判断是否存在工艺故障。

3. 电气系统故障检测工业自动化中的电气系统是实现自动化控制的重要组成部分。

通过使用故障检测技术，可以实时监测电气设备的状态，发现并诊断电气系统中的故障。

例如，通过监测电气设备的电流、电压和频率等参数，可以检测到电气系统中的短路、断路等故障。

二、故障诊断技术的应用故障诊断技术是指通过分析故障现象、采集的数据及相关知识，准确地确定故障原因。

它利用人工智能、数据分析和专家系统等方法，对故障进行定位和判断，并为故障排除提供指导。

故障诊断技术在以下几个方面具有广泛的应用。

1. 设备故障诊断在生产过程中，各种设备可能会发生故障，严重影响生产效率。

通过使用故障诊断技术，可以根据采集到的数据和相关知识，精确定位设备故障的原因，并提供相应的解决方案。

机器学习技术在电力系统故障诊断中的实际应用

时的电流波形、电压波动等特征，自动识别出故障的类型，如短路、断路、过载等，为维修人员提供快速的故障处理方案，提高故障处理的效率和准确性。
04
机器学习在电力系统故障诊断中的挑战与解决方案
数据质量问题
数据量不足
01
电力系统的运行数据量庞大，但可用于故障诊断的数据量可能
通过改进算法模型、优化特征提取和选择更有效的特征，提高故障诊断的准确性和可靠性。
实时性能优化
针对电力系统对实时性的要求，优化算法的时间复杂度和计算效率，提高故障诊断的响应速度。
自适应学习能力
增强算法的自适应学习能力，使其能够根据不同环境和条件自动调整参数和策略，提高泛化能力。
强化学习在电力系统故障诊断中的应用前景
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详细描述
当电力系统发生故障时，机器学习算法可以分析故障发生时的电流、电压等数据，通过模式识别和分类算法，确定故障发生的具体位置，如变压器故障、线路故障等，为维修人员提供准确的故障定位信息。
故障类型识别
总结词
通过机器学习算法，可以根据故障发生时的相关数据，自动识别出故障的类型，为维修人员提供快速的故障处理方案。
相对较少，导致模型训练不充分。
数据不平衡
02
在某些故障类型的数据相对较少，导致模型在处理这些故障时
的性能下降。
数据噪声和异常值
03
数据中可能存在噪声和异常值，影响模型的准确性和稳定性。
模型泛化能力
过拟合问题
由于电力系统数据的复杂性和模型的复杂性，模型容易过拟合训练数据，导致在新的、未见过的数据上表现不佳。
基于聚类的故障定位案例
总结词
聚类算法能够将电力系统中的各个节点进行分类，通过异常数据点的聚类分析，快速定位故障区域。

机器学习技术在电力设备故障诊断中的应用

机器学习技术在电力设备故障诊断中的应用电力设备故障诊断一直是电力行业面临的一项难题。

传统的故障诊断方法需要经验丰富的技术人员，而且有时候需要打开设备来进行检修，这不仅需要耗费大量的时间和人力，同时也会带来一定的风险。

随着人工智能的发展，机器学习技术在电力设备故障诊断中的应用也变得越来越受到重视。

一、机器学习在电力设备故障诊断中的应用机器学习是一种基于数据的模型构建方法，它通过大量的数据来训练模型，并且通过模型来对未知数据进行预测。

在电力行业，机器学习技术可以应用在电力设备的故障诊断中。

首先，机器学习技术可以通过对设备传感器的数据进行分析，来识别电力设备的故障类型。

比如，如果设备的电流和电压超过设定的阈值，那么就可以判断该设备出现了短路的故障。

如果设备的温度过高，那么就可以判断该设备存在过载的故障。

其次，机器学习技术可以通过对设备的历史数据进行建模，并且通过模型预测设备未来的故障情况。

这有助于预测设备故障的发生时间，以及提前采取措施来防范故障的发生。

最后，机器学习技术可以通过对电力设备的运行情况进行实时的监测，来及时发现设备故障的存在。

这有助于在故障出现之前，可以预警故障，并且采取措施进行维护保养，避免故障造成的不必要的损失。

二、机器学习技术在电力设备故障诊断中的优势相比传统的设备故障诊断方法，机器学习技术在电力设备故障诊断中有着更大的优势。

首先，机器学习技术可以通过对大量数据的分析和建模，来发现那些传统的故障诊断方法无法发现的规律和异常。

这有助于提高诊断精度，减少误判率，从而帮助电力企业更加精准地实现故障维修和预防。

其次，机器学习技术可以根据设备历史数据预测设备故障，这使得维护人员可以提前采取措施进行维护保养，避免设备故障造成的不必要的损失。

最后，机器学习技术可以实时监测设备的运行情况，及时发现设备故障，这有助于降低维修时间和维修成本，从而提高设备的可用性和安全性。

三、机器学习技术在电力设备故障诊断中的挑战虽然机器学习技术在电力设备故障诊断中有着很大的优势，但是也面临一些挑战。