基于PNN的变压器故障诊断技术研究

MATLAB神经网络提供了43个案例，详细分析了基于PNN技术在变压器故障诊断中的分类预测应用。

Matlab程序设计实现了对excel数据的连续属性离散化，专注于变压器故障诊断数据比值的分析。

利用Matlab开发变压器的过程中，将以UTC时间表示的时间转换为太阳视在时间或太阳平均时间。

随着技术的进步，深度编码器分类模型在轴承故障诊断领域展现出广阔的应用前景。

一个利用Matlab实现故障诊断的神经网络程序。该程序通过神经网络模型来识别和分析设备故障，为工程师提供精准的故障诊断解决方案。

传统的多元统计分析方法在故障诊断中常依赖于正态分布假设，而实际工业过程数据往往不服从正态分布。Q统计量方法虽然基于正态分布假设，但其诊断性能在非高斯数据情况下表现欠佳。信息增量矩阵 (IIM) 方法则不受正态分布限制，通过定义协方差矩阵、计算信息增量矩阵、信息增量均值和动态阈值等步骤，实现对非高斯过程的有效故障诊断。 数值模拟和田纳西州伊斯曼过程案例研究表明，IIM 方法在非高斯数据情况下具有更高的检测性能，有效降低了误报和漏报率，优于 Q 统计量方法。

首先，阐述了数据驱动故障诊断方法的研究动机和国内外发展现状。从新的视角，将现有方法划分为基于数据驱动的方法、基于分析模型的方法和基于定性经验的人工智能方法，说明该方法在整个体系中的地位，并探讨了其数据利用及与基于分析模型的方法的比较。接着，按照新分类对基于数据驱动的故障诊断现有方法进行综述，分析并比较了各方法的区别和联系。最后，指出了数据驱动故障诊断方法的几个前景广阔的研究方向。

设备故障诊断，远程维护，快速解决问题。

基于工业大数据的生产设备部件故障诊断 项目时间: 2017年12月01日 - 2018年6月01日 项目内容:* 对历史运行数据进行归类和清洗。* 采用数据驱动的方式对历史数据进行数据挖掘。* 在工业大数据环境下整合处理数据。* 利用处理后的历史数据信息，建立针对研究对象的故障模型，并提供人机交互界面。* 当设备出现故障时，根据当前采集的设备参数，按照预先定义的算法在故障模型中进行搜索，确定故障类型并显示。* 比较不同数据挖掘算法的性能，分析其优劣和适用场景。 项目任务要求:* 收集生产设备故障数据。* 查阅相关文献，整理设备故障信息。* 学习数据挖掘算法，能够基于数据驱动的方式进行分析。