分布式电源接入配电系统后会改变配电网故障电流的大小和方向,使配电网故障诊断复杂化。针对该问题,提出了基于故障功率方向判据和Petri网的配电网故障诊断方法。该方法利用上传和实测双重故障信息实现冗余纠错,快速诊断出故障区域,提高了含分布式电源的配电系统故障诊断的准确性、容错性;利用Petri网独特的图形描述和并行处理能力,保证了故障定位模型的通用性和故障诊断的快速性。算例仿真结果验证了该方法的可行性、有效性。

本文在城市突发事 件发生后待救点事故动态演变的背景下，将应急救 援需求的演变设计成一个马尔可夫决策过程，并构 建优化模型，然后利用花朵授粉算法对模型进行求 解。最后，以某市突发地震灾害，造成药品和食品 短缺为例进行实证研究。结果表明，本文提出的救 援物资需求决策模型使用马尔可夫决策过程方法， 模拟事故演变中待救点物资需求动态变化过程，并 做出合理的需求满足决策，可以合理的配置资源， 使整体救援需求保持平稳的状态，实现了救援需求 的优化，更好的完成救助任务。

Windows Server 2008服务器自动重启！登陆服务器之后，随便做什么操作，一两分钟服务器就自动重启，这里就给大家分享一下解决方法

研究了一种基于D-S证据理论的多证据数据融合决策的开关磁阻发电机（SRG）故障诊断方法。根据SRG电流、电压、转矩三个证据信号进行融合处理，提高了其故障诊断的精确性和可靠性。文章对D-S证据理论在开关磁阻发电机故障诊断中的应用进行了实例分析，结果表明该方法能够有效提高故障诊断精度。

针对当前输电线路故障诊断的需求，结合智能电网运行中产生的大量结构多样、来源复杂的数据，将这些大数据归类于不同的维度，设计了基于多维度数据融合的输电线路故障智能诊断系统。对多维度的诊断结果融合架构、融合方法等进行了设计，并给出了故障智能诊断系统的主要功能模块和整体结构。最后，通过该系统的运行，表明了多维度数据融合的诊断结果具有较高的诊断速度和准确度，在电力行业故障诊断方面具有良好的应用前景。

针对现有刚性罐道故障诊断方法不能消除环境因素影响、接头故障识别率较低等问题,以提高罐道故障种类识别精度为目标,提出了基于小波包和BP神经网络的刚性罐道故障诊断方法。搭建了立井提升系统实验台,模拟台阶突起故障和罐道接头故障这2种典型的罐道故障,采集提升容器振动加速度信号;运用小波包分解对采集的信号进行能量分析并提取故障特征参数,将故障特征参数作为BP神经网络的输入,并选取新的测试样本检测神经网络的诊断效果。测试结果表明,基于小波包分析和BP神经网络的刚性罐道故障诊断方法具有较高的故障识别精度,置信度达到了0.91。

主要功能：故障树分析工具主要功能是静态故障树建模、动态故障树建模、定性分析、定量分析和仿真。 逻辑门类型：与门、或门、非门、异或门、顺序相关门、禁门、表决门、相同转移门、相似转移门、优先与门、顺序相关门、功能相关门、冷备件门、温备件门、热备件门 事件类型：顶事件、基本事件、底事件、未决事件、子树(扩展) 定性分析：提取静态故障树最小割集、提取动态故障树最小割序集 定量分析：顶事件发生概率、底事件结构重要度、底事件概率重要度、底事件相对重要度 仿真： 蒙特卡洛仿真。包括顶事件发生概率仿真、顶事件无故障时间仿真、底事件概率重要度仿真、 底事件相对重要度仿真、顶事件不可靠度曲线仿真 其它 --- 要求操作系

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