一、CATV放大器电源故障维修4例（论文文献综述）
焦生根[1]（2005）在《CATV放大器电源故障维修4例》文中研究指明
于家广[2]（2003）在《CATV放大器电源故障维修四例》文中指出 在CATV维修中,发现放大器电源部分经常出现问题,导致放大器无法正常工作,成片小区信号中断。作为维修人员必须清楚电源故障发生的原因,掌握排除故障的方法,保证网络畅通。下面列举几个特殊电源故障事例供同行参考。 （1）例一:政府二小区夏季经常来电话反映电视没有信号。 故障分析:夏季是用电高峰,电视经常没有信号,估计是放大器供给电源出现问题。
于家广[3]（2003）在《CATV放大器电源故障维修4例》文中指出
杨兴欢[4]（2021）在《医用电子直线加速器常见故障维修方法》文中研究表明医用电子直线加速器作为放射治疗的核心医疗设备,其稳定性直接关系着肿瘤治疗效果,因此,必须确保其正常运行,定期检测并采取相应的维护措施,并提高操作人员的专业性。本文针对医用电子直线加速器在日常应用中容易出现的故障和质量问题进行分析,探索故障维修方法,提出维修管理策略,为医护人员提供帮助,确保放射治疗工作正常进行。
惠博阳,潘登,陈博[5]（2021）在《罗兰视觉电生理仪工作原理及故障维修》文中提出介绍了罗兰视觉电生理仪的工作原理,阐述了使用中由于闪光刺激器故障、放大器故障、单片机程序失效以及电信号干扰导致设备出现的4例故障,分析了故障产生的原因并给出了具体的排除方法。最后总结了罗兰视觉电生理仪维护检修应遵循的原则,可为其他维修人员提供借鉴。
马继鹏,赵杨,李德龙,孔德友[6]（2019）在《医疗设备电源芯片级维修4例及经验总结》文中提出目的本论文根据威力电刀FX-8C、头灯、辐射剂量检测仪和连续性血滤机的电源故障,分享医疗仪器设备的维修经验,与同行交流学习。方法通过了解四种设备原理和组成部分,使用示波器,万用表进行电路测试,发现故障电路信号现象,解读芯片数据手册,理解芯片原理及外围电路配置。结果对日常维修工作中遇到的医疗设备故障进行板级电路分析,确定故障器件,并成功完成维修。结论根据我们总结的设备电源维修经验,行业工作者深入理解芯片的功能结构、提高自主板级维修能力,才能更好的为医院服务。
钱军,田忠祥[7]（2019）在《新东方1000A型DR故障维修二例》文中研究指明新东方1000A型悬吊立柱结构DR,采用900万像素的CCD探测器,可以实现图像数字化,由于性价比高、图像质量好,完全满足常规拍片,非常适合体检,在医院中得到广泛应用。现将该设备在日常使用中出现的2例故障排查及维修过程报道如下。
江山青[8]（2019）在《基于规则和案例D-S证据融合的坦克火控系统故障诊断专家系统的研究与应用》文中认为随着各行业技术的飞速发展,我国坦克的性能得到了极大提升,但是随着坦克性能的提升,其设备复杂度也不断提高,给坦克的维修检测、故障诊断带来了极大的挑战。坦克火控系统是坦克火力控制的枢纽,决定了坦克火力的输出情况,直接影响到坦克的作战能力。因此提高坦克火控系统的可靠性和稳定性对于我军作战任务的完成和坦克部队作战能力的提高具有很大的实际意义和价值。首先提出了基于产生式规则的故障诊断推理方法,通过对坦克火控系统各个部件建立故障树和对故障树进行定性、定量分析得到坦克火控系统的产生式规则,根据带可信度因子的产生式规则与事实条件的相似度得到被激发的规则结论的可靠度。其次创建了矩阵的知识表示形式,用矩阵的形式表示案例知识库中的源案例,通过计算待诊断案例与源案例中单个属性的相似度和整体的相似度,最终得到带诊断案例与每一个源案例的相似度。最后提出了通过D-S证据理论对基于规则的推理结果和基于案例的推理结果进行融合的方法。根据实际情况,确定了 D-S证据融合的识别框架和基本概率赋值函数,分析了融合时存在的问题,对于“一票否决”和证据间的高冲突问题进行了改进,把融合后支持度最高的结果作为最终的诊断结果。相比于传统的维修手段和方法,本文所研究的方法极大的提高了坦克火控系统故障诊断的效率。通过对单一的诊断方法与D-S证据融合诊断方法的结果进行对比,证明了 D-S证据融合的有效性,提高了故障诊断的准确率,减少了误诊和漏诊率。用C#编程软件和SQL server数据库实现了故障诊断专家系统的各项功能,使一般的操作人员也能结合本系统对坦克火控系统进行故障诊断。
宋辉[9]（2018）在《基于局部放电深度学习的GIS风险评估方法》文中提出随着电力设备局部放电（Partial Discharge,PD）检测技术的成熟,SF6气体绝缘组合电器（Gas Insulated Switchgears,GIS）的局部放电检测当前获得了大量的变电站现场应用,发现了一些GIS设备的潜在缺陷,推动了运行条件下GIS设备状态检修的发展。但大量的现场应用也暴露了一些问题,如运行条件下GIS局部放电数据的诊断识别效果较差,海量增长的局部放电检测数据带来了多源异构数据的处理难题和历史检测数据的挖掘问题,最后由于局部放电的影响因素众多,传统方法难以完成对局部放电严重程度的有效评估。在此背景下,深度学习的相关理论和方法为GIS局部放电风险评估提供了全新的思路和解决方法。论文通过局部放电的实验室模拟实验和变电站现场检测两种方式,利用多种检测仪器建立了复杂背景下的多源局部放电数据样本库。针对多源异构的局部放电数据归一化问题,提出了针对结构化局部放电数据的归一化方法和非结构化局部放电数据的信息恢复方法;针对数据质量问题提出了基于二维经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）的不良数据检出方法,最终建立了包含10万余条的标准化局部放电数据库。然后,通过对深度学习相关理论、方法及复杂多源GIS局部放电样本库的分析,建立了涉及模式识别、援例推理、风险评估的局部放电数据处理架构并设计了相关算法,实现了运行条件下GIS局部放电数据的诊断识别和风险评估。针对复杂数据源下局部放电的模式识别问题,论文提出了一种基于深度卷积网络（Convolutional Neural Networks,CNN）的局部放电模式识别方法。该方法以CNN为基础模型,利用深度自编码网络和复杂多源样本数据对构建的CNN模型进行无监督预训练,获取卷积层初始参数。通过卷积、池化及反向传播操作,达到识别参数最优化。通过对多源局部放电大数据特征映射提取,完成复杂场景海量局部放电数据的模式识别。与传统的基于统计特征值的支持向量机、反向传播神经网络（back propagation neural network,BPNN）和随机森林方法相比,本文所提的方法在处理复杂数据源局部放电数据样本任务中识别正确率提高10%以上,与深度信念网络相比,识别正确率提高值在4%以上,且识别正确率提高值随样本数据的增加而增大,更适合于大数据平台的工程应用需求。随着局部放电检测案例的累积,将疑似局部放电数据与历史案例中的数据进行匹配获取相似案例,是大数据背景下对局部放电数据进行深度挖掘的一种思路。本文提出了GIS局部放电援例推理的架构,针对援例推理中的关键步骤,案例库建立和匹配算法的设计,分别提出了基于本体（Ontology）理论的局部放电案例知识库建立方法和基于变分贝叶斯自编码器（Auto-Encoding Variational Bayes,AEVB）的局部放电数据匹配方法。基于Ontology的局部放电案例知识库融合了本体理论的知识表示技术对局部放电数据进行描述,论文分别构建了局部放电本体模型库、GIS局部放电基本信息库和GIS局部放电案例库,通过局部放电本体模型描述局部放电数据及相关外部信息的关联性,将局部放电案例库和GIS局部放电基本信息库有机的关联起来,同时作为语义型信息的载体,有效提高了数据的可解释性。基于AEVB的局部放电数据匹配方法中,首先构建了适用于局部放电数据的AEVB网络模型,利用AEVB提取局部放电数据特征值,然后基于余弦距离计算不同局部放电数据之间的匹配度。为验证本文所提数据匹配方法的有效性,对本文方法和其他特征提取与匹配方法进行了对比分析,包括统计特征值、深度信念网络、深度卷积网络、主成分分析、线性判别分析的特征提取方法和欧氏距离、最佳熵的匹配度计算方法。实验结果表明,基于AEVB和余弦算法的数据匹配方法相比其他数据匹配方法可以更有效的检出案例库中相似局部放电案例,为局部放电风险评估提供信息支撑。针对GIS局部放电风险评估问题,本文分析了GIS风险评估的流程,针对运行条件下基于局部放电的GIS故障概率计算问题,提出了一种结合长短时记忆网络（long short-term memory network,LSTM）和Bagging集成学习的GIS局部放电故障概率计算方法。首先对大量的变电站现场检测数据确定了数据标签,建立了数据集,其次,针对数据样本不均衡,利用Bagging集成学习方法将N个LSTM深度网络构建成适用于局部放电严重程度评估的集成学习模型。通过对由局部放电数据特征值、局部放电技术影响因素、设备运行信息等组成的特征向量进行分析,模型最终可以输出局部放电严重程度评估结果。通过与普通LSTM网络、反向传播神经网络以及Bagging-BPNN方法的对比以及变电站现场检测案例分析,结果表明本文所提方法对运行条件下GIS局部放电风险评估的结果更符合实际状态,与普通LSTM、BPNN和Bagging-BPNN相比评估结果的精确度可以提高10倍,且易于在计算机上实施部署。
何湘,刘志武,秦志强[10]（2017）在《简析心电图机常见故障及维修方法》文中认为心电图机常见故障包括:抖、漂、干扰、描笔移动范围小、阻尼不正常、线性不好、电动机不转或者纸速不对、充电无效等,文章通过对心电图机的机构组成、工作原理以及常见故障来探析维修办法。心电图机常见故障诸多,需要深入分析问题并给予对应维修,才能保证心电图机正常使用。
二、CATV放大器电源故障维修4例（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、CATV放大器电源故障维修4例（论文提纲范文）
（3）CATV放大器电源故障维修4例（论文提纲范文）
| 例一:政府二小区夏季经常没有电视信号。 |
| 例二:宫家桃村西片一遇刮风电视就没有信号, 用户反复用镐头敲击挂有放大器的木杆, 电视就有信号。 |
| 例三:上册村西小区来电反映, 打雷下雨后电视信号突然中断。 |
| 例四:地毯厂小区来电反映, 电视信号时有时无, 持续几天。 |
（4）医用电子直线加速器常见故障维修方法（论文提纲范文）
| 1 医用电子直线加速器组成及工作原理 |
| 1.1 组成 |
| 1.2 工作原理 |
| 2 医用电子直线加速器故障维修的重要意义 |
| 3 医用电子直线加速器的常见故障与处理方法 |
| 3.1 机械系统的故障与处理方法 |
| 3.1.1 精度故障 |
| 3.1.2 磨损失效故障 |
| 3.2 运控系统的故障与处理方法 |
| 3.2.1 驱动故障 |
| 3.2.2 控制电路故障 |
| 3.3 速流系统故障与处理方法 |
| 3.3.1 束流软故障 |
| 3.3.2 束流硬故障 |
| 3.4 真空系统和恒温水循环系统故障与处理方法 |
| 3.4.1 真空系统故障 |
| 3.4.2 恒温水循环系统故障 |
| 4 小结 |
（5）罗兰视觉电生理仪工作原理及故障维修（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 工作原理 |
| 2 故障维修 |
| 2.1 故障一 |
| 2.1.1 故障现象 |
| 2.1.2 故障分析 |
| 2.1.3 故障处理 |
| 2.2 故障二 |
| 2.2.1 故障现象 |
| 2.2.2 故障分析 |
| 2.2.3 故障处理 |
| 2.3 故障三 |
| 2.3.1 故障现象 |
| 2.3.2 故障分析 |
| 2.3.3 故障处理 |
| 2.4 故障四 |
| 2.4.1 故障现象 |
| 2.4.2 故障分析 |
| 2.4.3 故障处理 |
| 3 小结 |
（6）医疗设备电源芯片级维修4例及经验总结（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 维修案例 |
| 1.1 故障一 |
| 1.1.1 故障现象 |
| 1.1.2 故障分析 |
| 1.1.3 故障处理 |
| 1.2 故障二 |
| 1.2.1 故障现象 |
| 1.2.2 故障分析 |
| 1.2.3 故障处理 |
| 1.3 故障三 |
| 1.3.1 故障现象 |
| 1.3.2 故障分析 |
| 1.3.3 故障处理 |
| 1.4 故障四 |
| 1.4.1 故障现象 |
| 1.4.2 故障分析 |
| 1.4.3 故障处理 |
| 2 讨论与总结 |
（7）新东方1000A型DR故障维修二例（论文提纲范文）
| 1 故障一 |
| 1.1 故障现象 |
| 1.2 故障分析 |
| 1.3 故障排除 |
| 1.4 维修总结 |
| 2 故障二 |
| 2.1 故障现象 |
| 2.2 故障分析 |
| 2.3 故障排除 |
| 2.4 维修总结 |
（8）基于规则和案例D-S证据融合的坦克火控系统故障诊断专家系统的研究与应用（论文提纲范文）
| 学位论文数据集 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 故障诊断技术的发展和现状 |
| 1.3 坦克火控系统概述 |
| 1.4 专家系统概述及现状 |
| 1.4.1 专家系统的发展 |
| 1.4.2 专家系统概述 |
| 1.4.3 专家系统的分类 |
| 1.5 本文研究内容和结构安排 |
| 第二章 基于规则的故障诊断推理 |
| 2.1 故障树分析法 |
| 2.1.1 故障树的建立原则 |
| 2.1.2 故障树定性分析 |
| 2.1.3 故障树定量分析 |
| 2.2 带可信度因子的产生式规则 |
| 2.3 规则前件与事实条件的相似度计算 |
| 2.4 规则结论的可信度计算 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于案例的故障诊断推理 |
| 3.1 案例推理的过程 |
| 3.2 案例的知识表示 |
| 3.3 案例相似度计算 |
| 3.4 实例分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于规则和案例D-S证据融合的诊断 |
| 4.1 D-S证据理论的基本概念 |
| 4.2 D-S证据融合的混合故障诊断 |
| 4.2.1 融合要素 |
| 4.2.2 融合存在的问题 |
| 4.2.3 解决方案 |
| 4.2.4 融合步骤 |
| 4.3 单一诊断方法与混合诊断方法结果对比 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 火控系统故障诊断实现 |
| 5.1 系统的设计目标 |
| 5.2 火控系统故障诊断专家系统结构 |
| 5.2.1 人机操作界面 |
| 5.2.2 系统各模块示意图 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 研究成果及发表的学术论文 |
| 作者及导师简介 |
| 附件 |
（9）基于局部放电深度学习的GIS风险评估方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 GIS局部放电检测技术研究现状 |
| 1.2.2 GIS局部放电模式识别研究现状 |
| 1.2.3 GIS局部放电严重程度评估方法研究现状 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 问题提出 |
| 1.3.2 整体技术路线 |
| 1.3.3 具体章节安排 |
| 第二章 复杂多源GIS局部放电样本库与数据预处理方法 |
| 2.1 GIS局部放电实验数据样本采集 |
| 2.1.1 GIS局部放电实验系统与实验方法 |
| 2.1.2 多源实验数据样本采集 |
| 2.2 运行条件下GIS局部放电检测与数据样本 |
| 2.2.1 运行条件下GIS局部放电检测方法 |
| 2.2.2 运行条件下的GIS局部放电数据样本库 |
| 2.3 多源复杂局部放电数据样本集的预处理方法 |
| 2.3.1 多源异构数据的归一化方法 |
| 2.3.2 不良数据的检出方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 复杂数据源下的局部放电模式识别方法 |
| 3.1 复杂数据源下局部放电模式识别问题 |
| 3.2 用于局部放电模式识别的卷积网络方法 |
| 3.2.1 卷积神经网络结构 |
| 3.2.2 基于卷积神经网络的局部放电模式识别 |
| 3.3 实验与对比分析 |
| 3.3.1 不同算法的识别效果对比 |
| 3.3.2 不同训练样本集大小的影响 |
| 3.3.3 不同训练样本数据来源的影响 |
| 3.3.4 使用自编码器网络初始化的影响 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 GIS局部放电援例推理及数据匹配方法 |
| 4.1 GIS局部放电案例援例推理 |
| 4.1.1 援例推理的总体流程 |
| 4.1.2 基于Ontology的局部放电案例知识库构建 |
| 4.2 基于变分贝叶斯自编码的局部放电数据匹配方法 |
| 4.2.2 变分贝叶斯自编码器(Auto-Encoding Variational Bayes,AEVB) |
| 4.2.3 基于AEVB的局部放电数据匹配方法 |
| 4.3 局部放电数据匹配实验与案例分析 |
| 4.3.1 实验方案与实验模型 |
| 4.3.2 不同特征提取方法的匹配度对比分析 |
| 4.3.3 不同匹配计算方法的对比分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于数据驱动的GIS局部放电风险评估 |
| 5.1 GIS局部放电风险评估模型与流程 |
| 5.2 运行条件下GIS故障数据定义与数据集建立 |
| 5.3 用于局部放电严重程度评估的特征参量分析 |
| 5.3.1 局部放电检测数据特征值 |
| 5.3.2 局部放电技术影响因素 |
| 5.3.3 设备运行相关信息 |
| 5.4 基于BAGGING-LSTM的局部放电故障概率方法 |
| 5.4.1 长短时记忆网络(Long Short-Term Memory Neural Network,LSTM) |
| 5.4.2 用于局部放电严重程度评估的Bagging-LSTM方法 |
| 5.5 实验及案例分析 |
| 5.5.1 实验模型与训练结果 |
| 5.5.2 不同特征信息的影响 |
| 5.5.3 案例分析 |
| 5.6 应用效果与分析 |
| 5.6.1 应用平台的框架 |
| 5.6.2 应用效果 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间已发表或录用的论文 |
| 攻读博士学位期间参与的科研项目 |
（10）简析心电图机常见故障及维修方法（论文提纲范文）
| 1. 心电图机结构组成及工作原理 |
| 2.常见故障问题分析以及对应维修方法研讨 |
| 2.1 抖、漂 |
| 2.2 干扰、描笔移动范围小、阻尼不正常、线性不好 |
| 2.3 电动机不转或者纸速不对以及充电无效 |
| 3. 结语 |
四、CATV放大器电源故障维修4例（论文参考文献）
- [1]CATV放大器电源故障维修4例[J]. 焦生根. 中国有线电视, 2005(15)
- [2]CATV放大器电源故障维修四例[J]. 于家广. 有线电视技术, 2003(06)
- [3]CATV放大器电源故障维修4例[J]. 于家广. 中国有线电视, 2003(01)
- [4]医用电子直线加速器常见故障维修方法[J]. 杨兴欢. 医疗装备, 2021(15)
- [5]罗兰视觉电生理仪工作原理及故障维修[J]. 惠博阳,潘登,陈博. 医疗卫生装备, 2021(05)
- [6]医疗设备电源芯片级维修4例及经验总结[J]. 马继鹏,赵杨,李德龙,孔德友. 中国医疗设备, 2019(12)
- [7]新东方1000A型DR故障维修二例[J]. 钱军,田忠祥. 医疗装备, 2019(21)
- [8]基于规则和案例D-S证据融合的坦克火控系统故障诊断专家系统的研究与应用[D]. 江山青. 北京化工大学, 2019(06)
- [9]基于局部放电深度学习的GIS风险评估方法[D]. 宋辉. 上海交通大学, 2018
- [10]简析心电图机常见故障及维修方法[J]. 何湘,刘志武,秦志强. 中国医疗器械信息, 2017(17)