机读格式显示(MARC)

• 000 01496nam0 2200313 450

• 001 0000245606

• 005 20171227085649.0

• 010 __ |a 978-7-5123-9985-3 |d CNY39.80

• 100 __ |a 20161229d2017 em y0chiy50 ea

• 101 0_ |a chi

• 102 __ |a CN |b 110000

• 105 __ |a ak a 000yy

• 106 __ |a r

• 200 1_ |a 紫外放电状态识别与故障预测方法 |A zi wai fang dian zhuang tai shi bie yu gu zhang yu ce fang fa |f 马立新著 |z eng

• 210 __ |a 北京 |c 中国电力出版社 |d 2017

• 215 __ |a 162页 |c 图 |d 24cm

• 320 __ |a 有书目 (第156-162页)

• 330 __ |a 本著作以信息理论为基础进行诊断设备故障的原理和方法为主要研究内容。简要介绍基于数理规则的诊断方法及原理、非线性动力学分析基本方法的基础上, 详细讲述最大故障信息量诊断法、模糊图诊断法、时频联合分析法、小波分析; 在统计概率基础上介绍信息神经网络、遗传算法, 并用于诊断故障, 尤其是诊断故障特征信息量相近以致重叠条件下的故障及复合故障, 解决了传统的诊断方法的局限性。为解决系统获取知识困难的问题, 对专家系统的自学习进行讲解, 侧重阐述了基于遗传算法和基于案例的自学习方法, 重点讲述了设备故障诊断在节能与环保中的应用。

• 333 __ |a 本书可作为电气工程等相关专业科研人员的参考书

• 510 1_ |a Ultraviolet discharge state recognition and fault prediction methods |z eng

• 606 0_ |a 高电压 |A gao dian ya |x 放电 |x 紫外线 |x 检测

• 690 __ |a TM8 |v 5

• 701 _0 |a 马立新 |A ma li xin |4 著

• 801 _0 |a CN |b HD |c 20161230

• 801 _2 |a CN |b LIY |c 20171227

• 905 __ |a SYXY |d TM8/29

• 907 __ |a SYXY |y 2015 |h |d TM8 |r CNY39.80 |e 29

• 908 __ |a 0101212573

• 908 __ |a 0000245606