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Artículo

Research on Fault Diagnosis of Launch Vehicle’s Power Transformation and Transmission System Based on Big DataInvestigación sobre el diagnóstico de fallos del sistema de transformación y transmisión de energía del vehículo de lanzamiento basado en Big Data

Resumen

El sistema de alimentacin de a bordo suministra energa a la lanzadera. El sistema de transmisin y transformacin de energa desempea un papel insustituible para garantizar que el sistema de suministro de energa de a bordo reciba la tensin normal de funcionamiento del vehculo de lanzamiento. Existen muchos tipos de fallos en los sistemas de transmisin y transformacin de energa. El mtodo tradicional de diagnstico de fallos de los equipos de transmisin y transformacin de energa presenta los inconvenientes de ser susceptible a la subjetividad de los expertos y a la osificacin de los modelos. En este artculo, se propone un nuevo mtodo de diagnstico de averas de equipos basado en big data. Sobre la base de big data, este trabajo introduce el algoritmo de agrupacin de modos de fallo, el algoritmo de anlisis de correlacin de parmetros de estado, el mtodo de diagnstico de fallos basado en la matriz de correlacin y otras tecnologas clave de diagnstico de fallos. Los datos de registro de fallos del casquillo del transformador sumergido en aceite de grado de tensin de 400kV en los ltimos diez aos por una unidad de combate china se utiliza como un caso para la demostracin. Los resultados muestran que la tasa de precisin del modelo SC-LSTM--means clustering supera el 95%. Y el modo de clasificacin de fallos puede obtenerse con precisin. Se puede utilizar un algoritmo de correlacin a priori con coeficiente TA para evaluar la relacin fuerte y dbil entre los parmetros de estado; la matriz de diagnstico de fallos basada en el coeficiente de correlacin de Pearsons puede determinar con precisin el modo de fallo coherente con los resultados reales de las pruebas de funcionamiento y mantenimiento. Por lo tanto, el mtodo de diagnstico de fallos del sistema de transmisin y transformacin de energa basado en big data puede obtener eficazmente las leyes inherentes de los datos histricos y realizar un diagnstico de fallos ms preciso con adaptabilidad de datos.

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