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报修信息生命周期化采集下的电子设备故障快速诊断方法
文献摘要：
针对多类型故障诊断结果的输出目标值单一、准确度低的问题,提出报修信息生命周期化采集下的电子设备故障快速诊断方法.从电子设备结构维、信息表示维和生命周期维3个方面,构建故障报修信息生命周期模型,依据电子设备运行数据波动程度,确定数据采集间隔,周期化采集电子设备故障信息;采用小波分析技术提取故障特征,通过归一化和降维方法降低故障特征数据维度;设计故障诊断框架,使用模糊神经网络局部诊断电子设备故障,得到n个证据体,运用D-S理论得到故障诊断决策规则,确定电子设备故障类型.实例测试结果表明,此次所提方法准确诊断电子设备中存在的多种故障类型,电路故障输出目标值多样.
文献关键词：
报修信息;生命周期;电子设备;设备故障;故障诊断;故障特征
中图分类号：
作者姓名：
杨晓娜;刘志远;王蔚;周佳;许亚伟;邓珂
作者机构：
国网庆阳供电公司,甘肃 庆阳 745000;国网甘肃省电力公司,甘肃 兰州,730030
文献出处：
引用格式：
[1]杨晓娜;刘志远;王蔚;周佳;许亚伟;邓珂-.报修信息生命周期化采集下的电子设备故障快速诊断方法)[J].测试技术学报,2022(05):455-460
A类：
报修信息,多类型故障诊断
B类：
信息生命周期,周期化,电子设备,设备故障,快速诊断,诊断结果,目标值,出报,设备结构,故障报修,生命周期模型,设备运行,运行数据,集电,故障信息,小波分析,故障特征,降维方法,特征数据,数据维度,模糊神经网络,断电,证据体,决策规则,故障类型,电路故障
AB值：
0.281729
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