檢索結果：共18筆資料 檢索策略： "fault diagnosis".ekeyword (精準) and cadvisor.raw="張宏展"
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故障診斷在現今工業中扮演重要的角色，若能對設備及早檢測和診斷便可提高系統的穩定度及可靠度，甚至可以避免突發事件的發生以省下維修所帶來的成本損失，因此故障診斷已廣泛應用於各領域，但要實現故障診斷通常需…
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本文旨在研究度量學習輔助之域適應網路(Metric-Learning-Assisted Domain Adaptation, MLA-DA)於感應馬達跨域故障診斷性能，將其與其餘類型之轉移學習模型進…
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太陽能系統中的故障分析與診斷可保護光伏元件受到損壞，並避免可能使安全受到危害的潛在危機。太陽能系統故障可分為交流側故障及直流側故障，雖然已有許多保護太陽能系統相關的國際規範，但對於某些直流側的故障卻…
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本研究旨在比較深度域混淆網路(Deep Domain Confuse, DDC) 、域對抗神經網路(Domain Adversarial Neural Network, DANN) 與子域適應網路(…
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在工程應用中，為確保感應馬達運轉時的可靠度和穩定性，使得馬達故障診斷研究成了近年來的熱門話題。然而，現今大多的數據驅動的故障診斷方法皆在充裕且平衡的訓練數據條件下，才有傑出的診斷能力，但在實際應用中…
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本論文主要針對太陽能系統(Photovoltaic system)直流側的故障提出以卷積神經網路(Convolutional neural network)為基底的運轉狀態監測(Operating …
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現今科技日新月異，隨著物聯網時代的來臨，越來越多產業都希望能做到設備聯網的功能，因此本研究結合物聯網與雲端運算的功能，隨時監測馬達的運轉狀態，在馬達發生故障初期，藉由雲端分析馬達的故障徵兆，依照故障…
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感應馬達在各式系統中扮演著重要的角色，因此感應馬達的維護與保養直接地影響系統經濟效益及人員安全性，希望能利用馬達所得訊號，達到提早發現故障，並且透過訊號所含有之特徵得知故障種類，進而提前安排維修、減…
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本研究探討比較生成對抗網路(Generative Adversarial Network, GAN)和小樣本學習(Few-shot Learning, FSL)在不平衡數據下感應馬達跨負載故障診斷的…
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隨著科技進步，馬達設備已廣泛運用在各領域中，然而現今工廠維護策略大多採取定期性保養方式，雖然可以降低機台發生嚴重故障，但仍無法即時發現馬達潛在的劣化資訊，且需耗費較多的人力與成本。因此若能在馬達…