您的位置: 专家智库 > >

徐童

作品数:5 被引量:3H指数:1
供职机构:上海电力学院更多>>
相关领域:电气工程自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 4篇专利
  • 1篇期刊文章

领域

  • 1篇电气工程
  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 3篇多数据融合
  • 3篇数据融合
  • 2篇运行系统
  • 2篇耦合性
  • 2篇衔接
  • 2篇衔接性
  • 2篇模糊算法
  • 2篇类信息
  • 2篇分类信息
  • 1篇电机
  • 1篇隐马尔科夫模...
  • 1篇预警
  • 1篇预警模型
  • 1篇振动
  • 1篇振动信号
  • 1篇蒸汽
  • 1篇剩余寿命
  • 1篇剩余寿命预测
  • 1篇数据采集
  • 1篇数据采集与监...

机构

  • 5篇上海电力学院

作者

  • 5篇茅大钧
  • 5篇徐童

传媒

  • 1篇电工电气

年份

  • 1篇2020
  • 1篇2018
  • 3篇2017
5 条 记 录,以下是 1-5
排序方式:
基于模糊聚类分析的多数据融合的电厂故障诊断方法
本发明涉及一种基于模糊聚类分析的多数据融合的电厂故障诊断方法,通过对一个设备中的多种传感器样本数据进行标准化处理,并通过模糊聚类进行最佳分类,再运用D‑S证据理论将分类信息进行融合,得到一个可以描述该设备状态的可信度值,...
茅大钧徐童黄一枫黄佳林
文献传递
多数据融合的燃气-蒸汽机组设备故障预警系统被引量:3
2017年
研究了一种基于多数据融合的针对燃气-蒸汽机组设备的设备故障预警系统,利用先进的状态监视和诊断技术,判断设备的异常,预知设备的故障,并结合设备的健康状态来安排检修计划,实施设备检修。该系统根据提供的设备历史运行数据和实时数据,多种类型数据相融合,提出了不同于传统监测的动态预警带,变事后分析为事前诊断,大大提高了设备运行的可靠性和经济性。
徐童茅大钧
关键词:多数据融合
综合马尔科夫模型和概率网络的设备状态识别方法
本发明涉及一种综合马尔科夫模型和概率网络的设备状态识别方法,使用分层隐马尔科夫模型对设备进行状态识别,能以概率的形式更为精确地计算识别结果。针对模型参数随着设备状态的增加呈指数倍增这一问题,引入动态贝叶斯网络,有效地降低...
茅大钧黄佳林徐童黄一枫
文献传递
基于数据挖掘的风电机组故障预警方法
本发明涉及一种基于数据挖掘的风电机组故障预警方法,通过采用基于最大权重最小冗余的方法选择故障特征信号并对其降维,既保证了决策精度,又减少了数据处理的计算量;同时又依靠SCADA(数据采集与监视控制系统)系统的历史数据,建...
茅大钧黄一枫黄加林徐童
文献传递
基于模糊聚类分析的多数据融合的电厂故障诊断方法
本发明涉及一种基于模糊聚类分析的多数据融合的电厂故障诊断方法,通过对一个设备中的多种传感器样本数据进行标准化处理,并通过模糊聚类进行最佳分类,再运用D‑S证据理论将分类信息进行融合,得到一个可以描述该设备状态的可信度值,...
茅大钧徐童黄一枫黄佳林
共1页<1>
聚类工具0