鉴于将深度学习应用于变压器故障诊断具有良好的故障诊断效果,提出了一种基于栈式稀疏自编码器的矿用变压器故障诊断方法。通过在自编码器隐含层引入稀疏项限制构成稀疏自编码器,再将多个稀疏自编码器进行堆叠形成栈式稀疏自编码器,并以Softmax分类器作为输出层,建立矿用变压器故障诊断模型;利用大量无标签样本对模型进行无监督预训练,并通过有监督微调优化模型参数。算例分析结果表明,与栈式自编码器相比,栈式稀疏自编码器应用于矿用变压器故障诊断具有更高的准确率。

基于Python的电路故障诊断系统通信模块的实现.pdf

随着越来越多的第三方语言（Groovy、Scala、JRuby等）在Java虚拟机上运行，Java也俨然成为了一个充满活力的生态圈。《实战Java虚拟机——JVM故障诊断与性能优化》将通过200余示例详细介绍Java虚拟机中的各种参数配置、故障排查、性能监控以及性能优化。 《实战Java虚拟机——JVM故障诊断与性能优化》共11章。第1~3章介绍了Java虚拟机的定义、总体架构、常用配置参数。第4~5章介绍了垃圾回收的算法和各种垃圾回收器。第6章介绍了Java虚拟机的性能监控和故障诊断工具。第7章详细介绍了对Java堆的分析方法和案例。第8章介绍了Java虚拟机对多线程，尤其是对锁的支持。第9~10章介绍了Java虚拟机的核心——Class文件结构，以及Java虚拟机中类的装载系统。第11章介绍了Java虚拟机的执行系统和字节码，并给出了通过ASM框架进行字节码注入的案例。 《实战Java虚拟机——JVM故障诊断与性能优化》不仅适合Java程序员，还适合任何一名工作于Java虚拟机之上的研发人员、软件设计师、架构师。

此函数 AR_MED_FILTER 采用采样频率为 Fs 的输入信号，并应用基于 Yule Walker 方法的 AR 滤波器。 通过最大峰度找到过滤器的顺序。 在应用 od AR 滤波器后，信号通过最小熵反卷积。 这种组合的 AR+MED 方法带出了隐藏在噪声中的轴承故障。 该函数为单独的 AR 绘制两个图形，为 AR+MED 绘制另一个图形例子： 负载（'s4.mat'）; 信号=s4; Fs=12000； ar_med_filter（信号，Fs）； 文件“s4.mat”是从 OR 故障轴承记录的振动信号，采样频率为 12000Hz。 故障频率为161 Hz，并被带出。 该程序基于论文： Sawalhi N、Randall RB 和 Endo H (2007) 使用最小熵解卷积结合谱峰度增强滚动轴承故障检测和诊断。 机械系统和信号处理。 21:2616-2633 该功能基本上是

基于Matlab的变频器开路故障诊断方法.pdf

采用的是美国西储大学轴承数据中心的滚动轴承数据，贝叶斯优化后的准确率高达99%，也包含了和遗传算法以及网格搜索优化支持向量机的对比！希望可以帮助到大家！！！给两个积分意思一下就行了

针对现有的矿井通风机在线监测与预警系统存在体积大、维护成本高,采用Windows操作系统缺乏专用性、易误操作等问题,设计了一种嵌入式矿井通风机在线监测与故障诊断系统。通风机和电动机的振动、温度、负压、电压和电流等监测量由对应的传感器和智能仪表传入到PLC数据采集系统,PLC数据采集系统将数据送入以太网模块,系统通过协议解析得到相应数据,显示在嵌入式设备上,并进行实时诊断和故障报警;带有RS485通信接口的振动传感器、温度巡检仪、智能电表,通过ModBus协议将采集的数据传送给嵌入式总线模块,实现监测与诊断功能。测试结果表明,该系统满足矿井通风机在线监测的各项技术指标,同时实现了监测设备的小型化和多样化。

基于微信小程序的新能源客车故障诊断服务手册设计.pdf

第四期全国设备状态监测与故障诊断实用技术培训班讲义

适用于快速解决CAN总线上的疑难杂症，感谢广州致远汽车电子公司。