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针对高速列车牵引变流器冷却滤网状态异常引发的牵引变流器故障问题,通过综合分析牵引变流器故障分类和滤网堵塞程度之间的相关性,提出一种基于多任务深度学习的故障诊断方法。首先,构建了包含牵引变流器故障诊断主任务及滤网堵塞程度子任务的多任务深度神经网络(multi-task deep neural networks,简称MT-DNN);然后,为了准确预测牵引变流器失效退化趋势,将多任务深度神经网络预测结果与自组织映射(self organizing map,简称SOM)方法结合,构建了多任务深度神经网络自组织映射模型(multi-task deep neural networks self-organizing map,简称MTDNN-SOM),该方法根据历史故障数据特征变量演化规律定义退化状态曲线,直接反映故障特征量和退化状态之间的关系,最终实现了牵引变流器滤网脏堵故障诊断和维修预测。试验结果表明,该方法在精度和效率上都明显优于单任务或传统故障诊断方法,得到了较好的效果。 相似文献
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以沉井保护丁坝,丁坝保护海塘在钱塘江整治中取得了较好效果。沉井坝头以往需在高滩上建造,多年来,因钱塘江江道水文条件变化,滩地偏低,其应用受到限制。一般丁坝坝头采用无围堰施工,水深流急,施工技术难度较大,目前常用装石钢筋笼或环梁挂桩进行坝头保护。本文通过杭州郊区下沙海塘七格2号丁坝为例,在中低滩上采取填筑土工布充填土管袋大围堰,修建沉井丁坝获得成功。 相似文献
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针对单体架构下试验台数据采集、分析、诊断、发布面临的不易维护、难扩展、稳定性差的问题,设计实现了基于微服务架构的试验台数采分析展示架构。根据微服务的思想,将各个试验台的各项功能拆分成微服务部署于容器中,通过微服务治理手段对微服务进行管理,介绍了核心微服务的实现方法,提高了系统的稳定性和运行效率。 相似文献
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针对试验台采集的数据量巨大,需要高实时计算处理能力的问题,现有的云计算架构无法满足要求。本文引入边缘计算的架构模式,设计应用于试验台数据采集的边缘计算网关架构,打破原有云计算的限制,提高实时数据分析能力,并对边缘计算网关架构进行现场应用实现。 相似文献
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一 水库概况 皎口水库位于奉化江支流。樟溪河上游大小两皎汇合处——蜜岩村,是1座以防洪为主,结合发电、灌溉、养鱼等综合利用的大型水库。1987年保坝工程完成后,总库容达1.2亿m~3,兴利库容6000万m~3,水库控制流域面积259km~2,年均径流量为3亿m~3左右。水库电厂装有3套1250kW-16极水轮发电机组,水机型号为HL263-LJ-100,电机型 相似文献
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