文章-世纪中文出版社

基于RS-PSO-SVM算法的腐蚀管道剩余强度预测技术研究下载：79 浏览：361

杨旭东周艳丽刘志娟陆亮于天齐刘勇《石油科学研究》 2020年10期

摘要:

目前,我国大多数油气管道服役时间已超过20 a,受到土壤、大气以及水体等多方面的影响,腐蚀成为危害管道安全、造成管道失效的重要因素。针对单一腐蚀缺陷管道剩余强度样本数据少、公式计算保守性强、有限元分析过于复杂等缺点,将RS、PSO和SVM算法模型有机结合,构建了腐蚀管道剩余强度预测模型。通过RS属性约简,有效提取了影响管道剩余强度的关键性指标因素,随后应用改进的PSO算法对SVM的参数进行了寻优,避免了人工试算法造成的误差过大和训练时间过长的缺点,与BP神经网络、RS-WNN算法相比,RS-PSO-SVM算法的保守性和准确性都较为优越,平均绝对百分误差为1.23%,均方根误差为0.17 MPa,模型的鲁棒性和预测性更好,对管道剩余强度的研究具有借鉴意义。

风力发电机组电解电容老化特征值的提取以及寿命预测技术研究下载：223 浏览：2443

罗玉涛¹ 王杰² 《电力研究》 2023年5期

摘要:

大量电容广泛用作风电机组变流系统的支撑电容或滤波。作为风电机组中非常重要的环节,准确的预测电容的剩余使用寿命对于机组可靠、高效、经济的运行具有重要意义。通过分析电容器的老化机理与特性参数的变化趋势，探究参数与电容器寿命之间的关系，对电容器使用寿命进行预测，为机组控制系统电容器的动态检修提供数据支撑，便于电容器的检修与维护，从而提高检修效率，降低检修成本，使系统的运行性能更优，更可靠。

电力设备状态监测与故障预测技术研究下载：132 浏览：1960

张森程马亮《中国电力技术》 2023年12期

摘要:

电力设备在运行中可能会出现各种故障，这些故障可能会导致电力系统的稳定性和可靠性下降，严重时甚至可能引发安全事故，文章介绍了电力设备状态监测技术的基本原理和关键技术，详细阐述了电力设备状态监测模型的建立过程，讨论了电力设备状态监测技术的预测方法，指出了电力设备状态监测技术存在的问题和解决方案。

农业气象灾害监测预测技术研究进展分析核心思路下载：87 浏览：889

沈璐璐刘伟成军军《气候变化研究》 2024年2期

摘要:

本文主要简单介绍了农业气象灾害指标，研究了农业气象灾害监测预测技术，并对农业气象灾害监测预测技术的未来发展进行了分析，旨在明确农业气象灾害监测预测工作的重要性，不断地创新农业气象灾害监测预测技术，以提高农业气象灾害监测水平，做好农业气象灾害预防工作，降低农业气象灾害带来的负面影响，保障人们的生命财产安全，促进农业的长远发展。

轨道交通电气化车辆故障诊断与预测技术研究下载：34 浏览：704

陈凯宁《电气学报》 2024年8期

摘要:

轨道交通作为一种新型的运输方式，具有高效、安全、环保和节能等特点，对我国国民经济的发展起到了举足轻重的作用。近几年来，我国城市轨道交通建设取得了长足的进步，不仅在数量上，而且在质量上也有了长足的进步。当前，国内多数城市轨道交通车辆均采用牵引供电模式，也就是在列车上加装电动机车或电动机，利用牵引变压器为牵引、制动系统提供电能，再利用弓网把电能输送到需要的牵引电流上。本文以我国城市轨道交通电气化汽车为研究对象，针对其发展动态，以大数据为基础，以大数据挖掘、大数据分析为基础，研究其故障诊断与预报方法，对其未来的发展方向进行研究。

风力发电机组故障诊断与预测技术研究综述下载：294 浏览：3047

吴俊《发电技术与研究》 2021年12期

摘要:

近年来，我国风力发电机组装机容量不断增长，但是风力发电效益却没有实现同步增长，究其原因，主要是因为风力发电机组在运行过程中经常发生各种故障，严重影响风能利用效果，进而降低风力发电效益。因此为了降低风力发电机组运行故障发生率、提高风力发电机组运行质量与安全，应该注重风力发电机组故障的诊断与预测，定期对风力发电机组进行检测与维修，及时发现其运行故障，并进行有效的解决，促使风力发电机组高效、稳定的运行。本文详细介绍了几种风力发电机组故障诊断及预测技术。

船舶电气设备的故障诊断与预测技术研究下载：78 浏览：748

尤海涛《中国电气工程》 2024年3期

摘要:

船舶电气设备的故障诊断与预测技术研究正在不断发展，从传统的经验诊断和统计预测方法逐渐演变为基于人工智能和数据驱动的先进技术。基于经验的预测方法和基于统计的预测方法已成为传统技术的重要代表，而基于人工智能的故障预测技术和数据驱动的故障分析技术正日益受到关注和应用。船舶电气设备故障预测技术的发展趋势包括深度学习、多源数据融合、边缘计算和可视化智能化工具等方面，将为船舶维护提供更高效、精准和可靠的支持。

基于人工智能的电气设备故障诊断与预测技术研究下载：116 浏览：960

孙祥虎1 孙振阳2 《人工智能研究》 2024年5期

摘要:

电气设备在现代工业中扮演着至关重要的角色，其稳定运行直接关系到生产效率和安全。随着人工智能技术的发展，机器学习和深度学习方法在电气设备故障诊断和预测中显示出巨大潜力。监督学习和无监督学习方法能够从历史数据中学习故障模式，而卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）则在处理复杂数据和时间序列信息方面表现出色。

维修检测设备设计中的故障诊断与预测技术研究下载：35 浏览：1224

廖志伟权宇郭晋穆克强薛亚芳《中国设备》 2024年7期

摘要:

随着维修检测设备在各个领域的广泛应用，故障诊断与预测技术成为了保障设备安全运行和提高维修效率的关键。本研究围绕维修检测设备设计中的故障诊断与预测技术进行深入探讨，首先分析了维修检测设备的故障类型与特点，然后提出了基于机器学习和数据挖掘的故障诊断与预测方法，并针对维修检测设备的特殊性，设计了多种实用的故障诊断模型。在此基础上，通过对大量实际维修检测设备的故障数据进行分析和建模，提出了一种可靠且高效的维修策略选择与优化方法。最后，利用实验证明了所提方法在维修检测设备故障诊断与预测方面具有良好的可行性和实用性。本研究为维修检测设备设计中的故障诊断与预测技术的应用提供了有益借鉴，有助于提高维修检测设备的使用寿命、稳定性和经济效益。

轨道交通用IGBT器件寿命预测技术综述下载：238 浏览：2335

杜继光《交通技术研究》 2022年3期

摘要:

IGBT器件寿命预测技术已成为业界关注的焦点，而达成IGBT变流器全生命周期管理的基础是科学的寿命评估方法，因为我国轨道交通车辆已陆续进入高级修理阶段。针对轨道交通的应用进行介绍，通过对国内外相关研究现状的概述，对当前IGBT器件寿命预测所面临的难题进行归纳，对提升IGBT器件寿命预测准确性进行分析。

矿山机电设备智能监测与预测技术研究下载：96 浏览：976

李强《矿山工程与技术》 2024年5期

摘要:

矿山机电设备的智能监测与预测技术在矿山生产中具有重要意义。本文通过对智能监测技术的原理与特点、应用、以及状态预测技术的方法与应用进行详细分析和阐述。智能监测技术利用先进的传感器技术和数据处理算法，实现对机电设备的实时监测和分析，从而提高了设备的安全性和可靠性。而基于历史数据和算法模型的状态预测技术，则能够预测设备的未来发展趋势，为维护和管理提供科学依据。通过构建智能监测系统和建立状态预测模型，可以有效预防设备故障，提高生产效率，为矿山机电设备的安全运行提供了有力支撑。

风力发电机组故障诊断与预测技术研究综述下载：148 浏览：2148

孙道威普智勇《中国能源进展》 2022年9期

摘要:

风力发电机运行的安全性与稳定性影响风电场的经营效益和运行效率。如果风力发电机故障不能得到及时解决，那么在后期使用过程中，风力发电机必然会出现各种问题，甚至严重安全事故。在发展过程中不断完善风力发电机运行维护体系，制定管理制度，提升运维技术水平，打造专业技术团队，实现标准化、规范化的风力发电机运行维护管理，最终实现风电场长期稳定经营。

基于能源互联网背景下的“电能替代”用户精细化负荷预测技术下载：230 浏览：2336

翟王建红《信息通信与技术》 2021年6期

摘要:

现如今，随着我国城市化建设的高速发展，推动经济建设的脚步逐步加快，同时使得科学技术得到了广泛的应用，尤其是在能源互联网的背景下，随着能源互联网的发展和“电能替代”日渐兴起，区域负荷预测的严峻性日益突出。电网端各种全新的影响因素在新背景下持续显示出来，由此引发很多关于电网规划的不明确性因素，以往负荷预测方法在新环境下不再适用。文章基于国内外对能源负荷预测现状，考虑电能替代影响因素，提出了基于能源互联网背景下的“电能替代”用户精细化负荷预测技术策略，使得负荷预测结果更加准确，为以后电网预测工作建立了更加准确的基础数据和前提保障。

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