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摘要:
针对当前大型电子设备故障诊断过程中受干扰程度过高导致诊断结果存在误差等问题,结合特征提取算法,对设备运行故障特征参数进行采集和分类,并根据采集和分类结果定位设备故障区域,利用神经网络技术优化设备数据异常诊断流程,从而完成对大型电子设备故障智能诊断技术的研究.实验证实,相对于传统的故障诊断方法,结合特征提取和神经网络技术的大型电子设备故障智能诊断技术更符合研究要求.
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文献信息
篇名 大型电子设备故障智能诊断技术研究
来源期刊 通信电源技术 学科
关键词 电子设备 设备故障 智能诊断
年,卷(期) 2019,(4) 所属期刊栏目 研制开发
研究方向 页码范围 25-26
页数 2页 分类号
字数 1427字 语种 中文
DOI 10.19399/j.cnki.tpt.2019.04.012
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 殷剑 江西农业大学南昌商学院 3 3 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
电子设备
设备故障
智能诊断
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
通信电源技术
月刊
1009-3664
42-1380/TN
大16开
武汉东湖新经济技术开发区大学园路20号普诺大楼4楼
38-371
1984
chi
出版文献量(篇)
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58
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