给大家分享5篇关于故障分类的计算机专业论文

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基于数据空间故障文本处理的维修知识服务技术研究

这是一篇关于多价值链,数据空间,故障文本,实体识别,故障分类,知识服务的论文, 主要内容为汽车产业作为支撑国民经济发展的支柱型产业,经过二十余年的发展已进入平稳增长阶段,汽车后市场中关于零部件故障维修的需求正在不断增长,国家也大力推动故障维修技术的公开化,以促进行业整体发展。通过对多价值链协同服务云平台现存的故障维修业务模式分析发现,零部件供应商在获取故障维修信息和提供远程技术支持时处于被动位置,同时各服务站在进行故障维修时存在维修能力参差不齐、故障定位时间长,维修服务效率低等问题。为此,论文面向零部件供应商对自身零部件故障维修数据的组织利用需求,依托云平台整合多价值链的优势,基于汽车产业多价值链数据空间,对多条汽车产业价值链上的故障维修数据资源进行整合,并将其转换为故障维修知识,通过数据处理与智能分析技术为故障维修业务中所涉及到的各企业角色提供知识智能服务,以提高故障维修业务的整体竞争能力。论文首先分析了平台现存维修诊断业务模式和现有知识服务应用中存在的问题,然后结合数据空间故障文本数据处理的难点和零部件供应商对故障维修知识服务的需求,设计了数据空间故障维修知识服务总体解决方案。该方案为充分发挥各企业在价值链上的优势,基于平台数据空间利用超链的信息获取方式构建了支持迭代更新的故障维修知识库,在此基础上,设计了支持供应商多链、制造厂链内、服务站跨链的维修知识服务系统。为解决故障文本数据知识转换的问题,基于数据空间中的专业领域词汇,实现了支持词汇增强的命名实体识别模型,在一定程度上完成了文本数据的知识化。接下来,研究了基于知识实体注意的故障分类匹配模型,通过充分利用故障案例中的实体、文本和相关基础信息,采用在神经网络模型中添加外部注意力机制的方式完成了对故障案例信息的分类,以故障案例相似度匹配的方式实现了支持语义识别和类别选择的智能诊断推荐,提高了故障维修知识服务的应用价值。最后,论文基于B/S模式的三层架构在云平台上完成了故障维修知识服务系统的开发,实现了包含领域词典管理、知识提取更新、知识提取管理、知识节点管理功能的知识库管理模块和支持维修数据分析、维修知识分析、故障智能诊断功能的服务应用模块。系统通过知识可视化展示和数据智能化分析的方式,为零部件供应商、整车制造厂和协同服务站提供了针对性的维修知识服务,从而达到了提高故障维修效率,降低维修服务成本,提升售后服务质量的目的。论文通过为故障维修数据设计知识转换与服务共享方案,提供了一种利用多链故障维修数据进行知识智能服务的思路。

风电机组健康管理系统及其核心算法的设计与实现

这是一篇关于风电机组,健康评估,管理系统,卷积神经网络,故障分类,LZW压缩的论文, 主要内容为风能作为可再生清洁能源,在我国“十四五”碳中和能源战略中扮演着重要角色。随着风电场的规模及数量迅速扩大,其中的人工巡检难度高、人工故障诊断效率较低以及风电机组运行数据累积等问题逐渐显现。因此,构建风电机组健康管理系统,利用风电机组运行数据进行智能故障诊断和早期运行状态评估并进行数据压缩,是解决以上问题的重要途径。本文设计并实现了集风电机组在线诊断、风电机组故障智能诊断与海量监测数据压缩传输于一体的风电机组健康管理系统,以Spring Boot与My Batis为基础框架完成开发。在故障智能诊断方面,基于WDCNN训练了多个用于识别不同故障的二分类故障分类器,将多个分类器灵活组合为综合分类器后,用于数据故障类型的分类;在数据压缩方面,基于LZW算法实现了有字节与比特位易位操作的无损压缩算法,该算法比LZW有更高的压缩率。系统按功能划分为六个模块:(1)系统服务管理模块:该模块包含两个功能,其一为定时任务功能,负责定时计算趋势有效值、定时解压数据、按计划进行分类器训练、定时进行故障分类以及定期删除无用数据等功能;其二为服务器监控功能,用于监测本地服务器和远程风场服务器是否连通。(2)故障分类器管理模块:该模块用于制定分类器训练计划与故障分类计划,通过执行这类计划,实现故障分类器的训练与相关故障的分类,并保存训练得到的故障分类器和分类结果。(3)风机健康管理模块:该模块用于风机的健康管理,包括监测数据的压缩与解压、智能振动分析与智能趋势分析功能,该模块将压缩数据解压后,用于智能振动分析和智能趋势分析,智能振动分析包括读取故障分类结果、时域统计分析、傅里叶频谱分析、倒谱分析和包络谱分析;智能趋势分析根据加速度有效值和速度有效值的趋势进行分析。(4)任务管理模块:该模块用于用户制定工作计划。(5)人事管理模块:该模块用于用户管理、角色管理与权限管理。(6)日志管理模块:该模块用于查看用户的操作记录和系统的执行日志。本文结合功能性测试与非功能性测试对风电机组健康管理系统及其核心算法进行了完整的验证,测试结果表明系统目前已经达到了预期目标并且能够满足风电机组健康管理的大部分实际业务需求,为风电机组健康管理系统、风电机组故障分类与海量监测数据压缩传输的融合提供了一定思路。