《基于CNN的故障诊断方法研究》一、引言随着工业自动化和智能化程度的不断提高，故障诊断在保障设备正常运行和提高生产效率方面显得尤为重要。
传统的故障诊断方法往往依赖于专家的经验和知识，难以应对复杂多变的故障模式。
近年来，深度学习技术的崛起为故障诊断提供了新的思路和方法。
本文提出一种基于卷积神经网络（CNN）的故障诊断方法，旨在提高诊断的准确性和效率。
二、相关工作在过去的研究中，许多研究者尝试将深度学习应用于故障诊断领域。
其中，卷积神经网络因其优秀的特征提取能力在图像识别和模式识别领域取得了显著的成果。
在故障诊断中，通过将设备运行时的各种传感器数据转化为图像形式，可以充分利用CNN 的优点进行故障模式的识别和分类。
三、方法本文提出的基于CNN的故障诊断方法主要包括数据预处理、模型构建、训练和优化四个步骤。
1. 数据预处理：首先，收集设备运行时的各种传感器数据，包括振动、温度、压力等。
然后，将传感器数据转化为图像形式，以便输入到CNN模型中。
这一步的关键在于选择合适的图像处理技术，如归一化、去噪等，以提高模型的输入质量。
2. 模型构建：本文采用卷积神经网络作为故障诊断的模型。
模型包括多个卷积层、池化层和全连接层，通过堆叠这些层来提取设备运行数据的深层特征。
此外，为了防止过拟合，还引入了dropout层和L2正则化等技术。
3. 模型训练：使用带有标签的设备运行数据对模型进行训练。
在训练过程中，通过反向传播算法和梯度下降优化器来调整模型的参数，使模型能够更好地拟合设备的故障模式。
4. 模型优化：通过交叉验证、调整超参数等方法对模型进行优化，以提高模型的泛化能力和诊断准确率。
四、实验与结果为了验证本文提出的基于CNN的故障诊断方法的有效性，我们在某机械设备上进行了实验。
实验中，我们收集了设备在不同故障模式下的传感器数据，并将其转化为图像形式输入到CNN 模型中进行训练和测试。
实验结果表明，本文提出的基于CNN的故障诊断方法在诊断准确率和效率方面均取得了显著的提高。
基于改进Reason模型的航空事故人为维修差错解析与预防作者：郑嘉韬丁溢周来源：《科技风》2024年第17期摘要：当今航空工业发展迅猛，航空器制造管理技术日趋成熟，重大航空事故发生率逐年下降，但维修差错相关事故占比却不降反升。
本文首先利用数组数据，证明了因维修差错造成的事故在航空事故中的占比在逐渐提高。
其次利用Reason模型提出了一种归纳方法，利用历史航空事故数据进行分析，通过讨论各类维修差错致因在航空事故Reason模型中的占比，给出减少维修差错的建议。
关键词：Reason模型；瑞士奶酪模型；航空事故；人为差错在科技快速发展的今天，各型航空器层出不穷，其维修手段也日新月异。
一方面，在对航空理论研究不断发展的今天，航空器的设计制造越发成熟，相应的技术标准与制造技术工艺越发规范，航空事故发生的概率逐步减小；另一方面，由于维修中人的参与度无法降低，维修管理法规与技术规范研究相对滞后，维修人员素质、技能参差不齐，使得维修差错导致的航空事故占比不断升高。
现在，航空维修差错已是航空器飞行事故与地面事故的重要原因之一，有必要将其事故数据进行整合梳理，进行进一步分析。
1飞行事故统计数据2007年，中国航空学会对我国建国后五十年内的航空事故统计得出如下结论：国内民用运输航空器事故主要分为三种，一是以飞行机组或维修人员为主要因素的人为因素占到了79%；二是以航空器为主要因素的机械因素占到了17.5%；三是以天气为主的环境因素占到2.6%［1］。
由此可以看出，和航空制造与修理相关的机械因素占据了相当一部分比例，达到了10%～30%。
在我国民用航空运输飞行事故中，因维修（维护）不当造成的飞行事故率，从前40年的7.9%上升到九十年代的16.7%［2］。
说明至少在国内范围内，航空器由于维修原因所造成的各种事故比例在大幅上升。
航空运输协会（ATA）与国际航空运输协会（IATA）的调查报告显示，从20世纪90年代的这段时间里，有15%～26%的航空事故与维修差错有关［3］。
现代电子技术Modern Electronics TechniqueNov. 2023Vol. 46 No. 222023年11月15日第46卷第22期0 引 言现阶段，电力系统中的电流互感器在进行常规运作时，需要面对高温、电磁干扰等因素的影响，再加上长时间工作的需要，互感器电子器件特性将大受影响，进而演变成为不同类型的故障问题[1⁃2]。
在上述故障因素的影响下，互感器精度持续下滑，难以及时记录电气量信息；此外，互感器可靠性的降低会对电力系统安全性、经济性等产生直接影响[3]。
所以需要研发高效的、高质量的电流互感器故障诊断方法，有效控制电网建设成本，保持安全运行的稳定性。
基于电流互感器出现突变式、渐变式故障风险，现阶段主要的故障诊断方法包括基于知识、基于解析模型、基于信号[4⁃6]三种。
王洪彬等结合互感器的渐变性故障问题，首次提出关于互感器的模拟观测模型，提前设定限制条件，及时获取故障资料[7]。
丁涛等人对比分析DOI ：10.16652/j.issn.1004⁃373x.2023.22.007引用格式：孙晓峰，崔晋，刘春晖，等.基于VMD⁃SampEn⁃M1DCNN 组合模型的钳形电流互感器故障诊断[J].现代电子技术，2023，46（22）：33⁃40.基于VMD⁃SampEn⁃M1DCNN 组合模型的钳形电流互感器故障诊断孙晓峰1， 崔 晋1， 刘春晖1， 宫振宇1， 朱 博1， 姬少培2（1.国网赤峰供电公司， 内蒙古 赤峰 024000； 2.中国电子科技集团公司第三十研究所， 四川 成都 610041）摘 要： 针对钳形电流互感器故障诊断效率和诊断准确率低的问题，提出一种基于VMD⁃SampEn⁃M1DCNN 组合模型的钳形电流互感器故障诊断模型。
首先，以钳形电流互感器数据为基础，对其进行VMD 分解，以建立本征模函数（IMF ），并进行IMF 分量选择；然后，选取IMF 分量分析样本熵，并将其作为互感器特征提取对象的特征值；最后构建了M1DCNN 模型，对模型进行样本数据训练和测试。
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