- 年份
- 2024(9603)
- 2023(13990)
- 2022(12282)
- 2021(11705)
- 2020(9805)
- 2019(22729)
- 2018(22655)
- 2017(43698)
- 2016(23688)
- 2015(26966)
- 2014(26771)
- 2013(26010)
- 2012(23834)
- 2011(21093)
- 2010(20887)
- 2009(18853)
- 2008(18382)
- 2007(15882)
- 2006(13543)
- 2005(11310)
- 学科
- 济(91668)
- 经济(91490)
- 管理(68802)
- 业(63952)
- 企(54098)
- 企业(54098)
- 方法(46935)
- 数学(40887)
- 数学方法(40156)
- 农(24055)
- 财(23611)
- 中国(22437)
- 学(20910)
- 业经(20071)
- 地方(16939)
- 理论(16684)
- 农业(15785)
- 贸(15742)
- 贸易(15735)
- 务(15646)
- 财务(15543)
- 财务管理(15501)
- 易(15278)
- 制(15202)
- 技术(14805)
- 和(14744)
- 企业财务(14642)
- 环境(13941)
- 划(12856)
- 银(12209)
- 机构
- 大学(330387)
- 学院(328654)
- 管理(132722)
- 济(124078)
- 经济(121230)
- 理学(116237)
- 理学院(114963)
- 管理学(112451)
- 管理学院(111876)
- 研究(104159)
- 中国(76180)
- 京(69855)
- 科学(67571)
- 财(56249)
- 农(52905)
- 业大(51691)
- 所(51330)
- 中心(48632)
- 研究所(47147)
- 江(46330)
- 财经(45965)
- 范(43496)
- 北京(43391)
- 师范(43043)
- 经(41860)
- 农业(41697)
- 院(38532)
- 州(37965)
- 经济学(36605)
- 技术(35914)
- 基金
- 项目(233517)
- 科学(183047)
- 基金(169315)
- 研究(168301)
- 家(147779)
- 国家(146574)
- 科学基金(126617)
- 社会(104112)
- 社会科(98540)
- 社会科学(98514)
- 省(91397)
- 基金项目(90051)
- 自然(84568)
- 自然科(82653)
- 自然科学(82633)
- 自然科学基金(81094)
- 教育(78510)
- 划(76886)
- 资助(70520)
- 编号(68939)
- 成果(54789)
- 重点(51831)
- 部(50979)
- 发(48229)
- 创(48143)
- 课题(46825)
- 科研(45220)
- 创新(44919)
- 大学(43927)
- 教育部(43693)
- 期刊
- 济(128850)
- 经济(128850)
- 研究(90144)
- 中国(59207)
- 学报(55023)
- 科学(49241)
- 管理(47969)
- 农(47312)
- 财(43449)
- 大学(42112)
- 学学(39618)
- 教育(38116)
- 农业(33377)
- 技术(31205)
- 融(22642)
- 金融(22642)
- 财经(21614)
- 业经(21330)
- 经济研究(20028)
- 图书(18710)
- 经(18393)
- 业(16767)
- 问题(16579)
- 版(16285)
- 技术经济(16175)
- 科技(16145)
- 理论(16078)
- 统计(15640)
- 实践(14936)
- 践(14936)
共检索到461438条记录
发布时间倒序
- 发布时间倒序
- 相关度优先
文献计量分析
- 结果分析(前20)
- 结果分析(前50)
- 结果分析(前100)
- 结果分析(前200)
- 结果分析(前500)
[期刊] 工业工程
[作者]
石惠芳 苗永浩 夏雨
解卷积方法是机械装备故障诊断的有力工具，但传统研究仍属于浅层特征提取，难以处理极低信噪比情况。针对此问题，在传统解卷积理论的基础上引入特征学习思想，提出一种基于基尼指数(Gini index, GI)的稀疏特征深度解卷积方法 (GI-based sparse deep deconvolution, GI-SDD)进行机械装备早期故障诊断。采用频带均分策略初始化输入层滤波器，为后续解卷提供方向。以能够表征机械故障稀疏特征的GI作为损失函数，指导深度网络进行训练。基于广义的特征向量法(eigenvector algorithm, EVA)执行权重优化，进而对微弱故障特征进行逐层学习。利用相关系数和包络谱峭度(envelope kurtosis, EK)准则联合评价故障信息，降维输出最为显著的故障分量。经仿真分析及试验验证，所提方法对背景噪声具有强鲁棒性，故障特征得到显著加强，其EK值相较于传统MED和MGID结果分别提升163.43%和187.11%。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
李峥 李宗 王天杨 秦朝烨 卢文秀 褚福磊
机械故障诊断实验具有工程实践背景,对于培养学生的综合能力有着重要意义。为此基于MATLAB GUI设计开发了机械故障诊断实验系统,系统包含振动信号的时域、频谱、时频分析3大功能模块,借助案例分析有效地验证了系统的适用性。该实验系统的开发与应用有助于学生理解相关领域的原理与分析方法,切实提高了学生在机械故障诊断领域里的实践和应用能力,为学生今后开展相关研究奠定了理论与工程实践基础。
[期刊] 工业工程
[作者]
卢皎 禹建丽 黄春雷 陈洪根
为解决ZPW-2000R型轨道电路故障智能自诊断问题,提出一种基于深度卷积神经网络的ZPW-2000R轨道电路故障诊断模型,输入微机存储的38个实时监测变量数据,可自动诊断包括轨道电路室内及室外设备的共29种故障类型,且故障诊断准确率可达96%。为轨道电路故障诊断提供了有效的智能化解决方案。
关键词：
卷积神经网络 轨道电路 故障诊断
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
王昊 肖慧灵 王丽亚 邱思琦
为解决机器工况变化下，轴承故障诊断精度显著下降的问题，建立了一种改进迁移诊断模型。综合利用最大均值差异和距离方差来衡量不同分布的差异，对齐源域和目标域数据的联合分布，并利用熵损失改善特征在共享子空间中的可分离性，建立以分类误差、分布差异、可分离性为优化目标的数学模型。其次，构建锯齿状扩展速率的膨胀卷积神经网络，以提取信号中多尺度泛化特征和进行故障诊断。随后制定两阶段训练策略，第一阶段利用源域数据训练诊断模型，第二阶段将模型迁移到目标域数据。最后利用两个轴承数据集进行验证，结果表明该方法在不同负载下有良好的迁移诊断性能，能有效应对不同强度噪声的干扰。
关键词：
轴承故障 迁移诊断 领域适应 膨胀卷积
[期刊] 工业工程
[作者]
陈琦 赵涛
灰关联分析属非函数型的序列模式,能有效处理杂散数据。应用灰关联理论对工程机械的故障进行诊断,通过建立工程机械动力系统故障树,运用灰关联分析对关联度进行计算及排序,给出各种故障模式发生的可能性排序,从而为处理故障、控制故障的发生以及改进系统的可靠性提供了理论依据。通过实例验证该方法是有效可行的。
关键词：
灰关联分析 故障诊断 故障树 工程机械
[期刊] 工业工程
[作者]
刘晶 季海鹏
采用加权关联规则算法对设备历史数据库进行挖掘,建立加权关联规则模式库。设备监控数据通过与模式库匹配,实现设备故障诊断。同时,针对钢铁企业中液压设备的特殊性,提出利用自组织竞争神经网络模型确定权值,即将设备故障信息的3个主要属性:重要程度、易损程度、故障等级作为模型的输入,通过训练样本确定设备故障的加权关联规则的权值。实例证明了该方法的有效性。
[期刊] 工业技术经济
[作者]
高迎平 李洋 常文韬 尹立峰
本文针对化工设备故障具有模糊性、动态性的特点,提出了建立模糊动态故障树对其进行预测诊断,重点对模糊动态故障树定量分析方法进行了研究,提出了基于最小割集、割序的定量分析方法。该方法将模糊动态故障树分解为模糊静态子树和模糊动态子树,然后分别建立以最小割集和最小割序为基础的定量计算模型,同时引入了弱三角范数的概念以减少由于数据模糊性扩散而引起计算结果不准确的现象。最后给出了最小割集、割序和底部事件重要度的计算公式,分析了化工设备故障诊断的流程,并通过实例验证了该方法具有计算准确,效率高,通用性强的特点,适用于化
[期刊] 工业技术经济
[作者]
高迎平 李洋 常文韬 尹立峰
本文针对化工设备故障具有模糊性、动态性的特点,提出了建立模糊动态故障树对其进行预测诊断,重点对模糊动态故障树定量分析方法进行了研究,提出了基于最小割集、割序的定量分析方法。该方法将模糊动态故障树分解为模糊静态子树和模糊动态子树,然后分别建立以最小割集和最小割序为基础的定量计算模型,同时引入了弱三角范数的概念以减少由于数据模糊性扩散而引起计算结果不准确的现象。最后给出了最小割集、割序和底部事件重要度的计算公式,分析了化工设备故障诊断的流程,并通过实例验证了该方法具有计算准确,效率高,通用性强的特点,适用于化工设备的故障诊断。
[期刊] 工业工程
[作者]
王宇凡 张淑娟 梁工谦
为了提高设备故障诊断的精度和准确性,利用模糊支持向量机(fuzzy support vector machine,FSVM),处理设备故障样本中的噪声数据。单个核函数构成的FSVM可以处理单一特征的样本集,但不能满足现有设备故障分析实际应用的需求。本文在现有核函数的基础上,进行复合核函数构建,可以有效解决设备故障样本集异构和分布不规则的特征,并可以对于故障进行有效分析,得到较为诊断准确的研究结果。通过对滚动轴承故障实验数据的分析,证明基于复合核函数的FSVM方法,可以有效提高故障诊断的准确度。该方法相比传统FSVM的分析结果,其故障数据信息利用更加充分,故障诊断准确性有效提高,具有较好的有效性...
关键词：
非线性 复合核函数 支持向量机 故障诊断
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
宋佳 石若凌 郭小红 刘杨
针对高超声速飞行器反作用控制系统(reaction control system,RCS)的推力器故障,展开了基于核极限学习机(kernel extreme learning machine,KELM)的故障诊断方法研究,并对该诊断方法进行了参数优化和核函数优化,为飞行器执行器故障提供了快速准确的诊断方法.结果表明:该方法可以克服对飞行器模型的依赖,以数据驱动的方式对飞行器执行器故障实现快速准确的诊断.
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
黄刚劲 范玉刚 黄国勇
为了提取滚动轴承早期微弱故障特征信息,提出一种互补总体平均经验模态分解(Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition,CEEMD)与广义形态差值滤波结合的故障诊断方法.该方法首先对振动信号进行CEEMD分解成若干不同尺度的本征模函数(Intrinsic Mode Function,IMF)分量,利用相关系数-峭度准则来选取故障信息丰富的IMF分量信号,并对其进行重构;然后采用广义形态差值滤波器对重构后的信号进行滤波,以滤除噪声干扰;最后利用Teag
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
王祝平 李小昱 王为 张军
内燃机工作状态的正常与否直接关系到整个系统的安全性和可靠性,对内燃机的燃气系统进行快速无拆卸故障诊断在生产实际中具有重要意义。采用美国NI公司虚拟仪器开发平台LabVIEW,组建了一套基于关联维数的内燃机状态监测与故障诊断系统。用490BPG发动机分别在怠速、1 200 r/min2、400 r/min无负荷时进行了测试,结果表明:缸盖振动信号在正常工况时的关联维数最高,漏气故障的关联维数次之,断油故障的关联维数最低,且不同工况下的关联维数区分显著。该系统以关联维数作为特征参量,能快速准确地对内燃机的工作状况进行连续、在线监测与故障分类。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
白亮 贾嵘 罗兴錡
针对传统意义的BP(B ack-P ropagated)神经网络在水轮机故障诊断中的不足,提出了一种基于径向基RBF(R ad ia l bas is function)神经网络的水轮机组故障诊断方法。实例应用表明,该方法克服了BP神经网络的不足,具有精度高、收敛快、可以避免局部极小值的优点;RBF神经网络收敛速度约是BP神经网络的40倍,并能准确地诊断出水轮机组的故障。
关键词：
水轮机组 故障诊断 神经网络 径向基
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
董春玲 赵越 张勤
为满足复杂系统的动态、实时和高可靠性的故障诊断需求,克服动态不确定因果图(dynamic uncertain causality graph,DUCG)及其他概率图模型的局限,该文在DUCG理论的基础上扩展其时序因果表达与推理方法,建立了立体DUCG(Cubic DUCG)理论模型。采用动态的手段处理动态问题,以"逐步生长"的立体因果建模取消了时序模型中常见的Markov假设限制,以穿越式因果连接准确地表达动态系统下故障的产生、演变和发展;直观地刻画和处理动态负反馈等复杂故障逻辑因果关系;给出了严谨、高效的动态推理算法。宁德核电站1号机组CPR1000模拟机二回路系统上的故障实验结果表明:Cubic DUCG诊断推理准确、高效,能有效处理负反馈等复杂动态情形。
[期刊] 工业工程
[作者]
朱清香 焦朋沙 刘晶 郝红红
关联规则挖掘算法实现了对复杂设备的通用、快速、脱离主观经验的故障诊断。经典的关联规则算法以各项目均匀分布为前提,而实际的故障诊断过程中不同的故障因素对故障诊断的贡献度不同。针对这种情况,将"最小支持期望"和矩阵引入关联规则,提出一种适用于设备故障诊断的基于矩阵的加权关联规则模型——MWARMA模型,实例证明该模型在提高挖掘效率的同时,明显提高了故障诊断的准确率。以该模型为基础设计并实现了一套设备故障诊断系统。
文献操作()
导出元数据
文献计量分析
导出文件格式：WXtxt
删除
