...申请一种电缆早期故障诊断方法及系统专利,能够提取更全面的...
方法为:实时获取待测电缆中的电流数据并进行预处理;联合小波变换和双谱理论,提取预处理后电流数据的故障特征,得到二维故障特征图;将该特征图输入至基于改进残差网络的故障检测模型中,输出电缆早期故障检测及分类结果;其中,该故障检测模型以卷积神经网络为主干网络,在主干网络中增加改进的残差模块,改进的残差模块包括三条...
中国石油申请抽油机故障分类专利,提升故障识别精度
该方法以抽油机为研究对象,基于生成对抗网络来扩充抽油机故障数据,同时利用故障分类网络来判别抽油机运行状态,以诊断抽油机故障。详细来说,本申请基于生成对抗网络能够生成与原始样本特征分布相似的数据,这是解决抽油机故障数据不足的有效策略。即,通过使用生成对抗网络对抽油机故障数据进行扩增,解决了抽油机故障数据...
亿级数据、千条告警秒级处理!浪潮信息InManage智能管理10万+IT设备
该框架能够为客户呈现按优先级排序和分类聚合的告警,直观易懂、方便用户进一步处理。InManage使用AI技术手段对告警进行分类、分批处理,实现告警按来源、种类的归并聚合策略,在保证告警时序性的同时,提升了告警处理的整体吞吐量。同时使用基于AI的根因定位方法,快速从告警风暴中准确识别出故障根因,并呈现给客户,有效解决...
基于电流特征分析的电机故障诊断研究进展
Choudhaly等人综述了使用振动、声发射、扭矩、电流和红外热成像等不同传感器信号监测电机的方法。Gangsar和Tiwari综述了用于电机诊断的振动信号和电流信号分析方法,并着重总结了人工智能技术在电机诊断中的应用。还有一些相关领域的综述论文,但都没有全面地总结基于电流信号分析的电机故障诊断方法。#02电机故障模式、...
...特定对象发行可转换公司债券申请文件的审核问询函的回复(修订稿)
????的维度,可以分为“高可靠性芯片测试”和“非高可靠性芯片测试”两大类。??????????????本次募投项目均是对公司现有主营业务测试产能的扩充,并不涉及新增测????试业务类型的情形。从测试对象的形态维度,本次??2??个募投项目对“晶圆测试”...
FPGA原型验证有机会跳到FPGA逻辑设计吗?
1.在通信工程中,常常需要对通信系统进行建模和仿真,以评估系统性能和优化设计参数(www.e993.com)2024年10月23日。Python拥有丰富的科学计算和数值分析库,如NumPy、SciPy和Matplotlib等,可以方便地进行信号处理、频谱分析、误码率计算等操作。??例如,可以使用Python生成不同类型的通信信号,如正弦波、方波、脉冲等,并对其进行调制和解调...
中国移动IT云资源池网络故障诊断的探索和实践
网络流的统计分类可以基于生产环境运维过程中的故障辐射范围,从云资源池、POD内、POD外,到网络平面、VPC,也可以灵活自定义分类。报文在网络中的流转分为业务路径及网络路径。业务路径:每个业务系统由若干功能模块组成,每个功能模块由若干应用服务组成,而系统内所有应用服务间的调用逻辑组成了系统业务路径。
机房网络运维服务项目的难点、关键点及解决方案
一、机房网络运维的难点机房网络运维的首要难点在于设备的多样性和复杂性。机房内汇集了众多类型的设备,如服务器、网络设备、存储设备等,每种设备都有其独特的操作和维护方式。这就要求运维人员必须具备广泛的知识和技能,才能有效管理和维护这些设备。其次,机房网络的高可用性需求也是一个重要的挑战。机房作为支撑企业...
智能时代的机器学习:基础、应用与未来趋势|算法|神经网络|自然...
机器学习可以根据学习方式的不同分为几种主要类型:1.监督学习(SupervisedLearning)监督学习是指使用带标签的数据进行训练。模型通过输入特征和对应的输出标签学习数据的映射关系。常见的监督学习任务包括分类(Classification)和回归(Regression)。2.无监督学习(UnsupervisedLearning)...
万字硬核解读:“端到端”让特斯拉FSD V12迎来质变?
显式端到端自动驾驶将原有的算法模块以神经网络进行替代,并连接形成端到端算法。该算法包含可见的算法模块,可以输出中间结果,当进行故障回溯时可以一定程度上进行白盒化调整。在这个情况下,便不再需要工程师一行一行去敲代码来撰写规则了,决策规划模块从手写规则向基于深度学习的模式进行转变。