一、一起人为故障的排除过程（论文文献综述）
李莹[1]（2021）在《高铁通信监控关键设备维护策略研究》文中进行了进一步梳理随着生活节奏的加速,便捷的交通为中国经济带来了强劲活力。高速铁路以其速度快、运能大、能耗低、污染轻等一系列的技术优势,在经济快速发展的环境下脱颖而出,成为了经济发展的重要保障。在智能化时代,高速铁路的正常运转需要利用各种网络监控设备对通信网络进行实时监控,以保证运行数据的稳定传输。因此,高铁通信监控关键设备的故障诊断和日常维护对保障高铁顺利运行和远程监控具有重要作用。近年来对于高铁通信监控关键设备的研究较少,且传统的故障诊断及维护方式不能凸显高铁通信监控关键设备的特性和差异,设备维护效率和效果都有待提高。本文将设备日常运行最常出现及可能会出现的故障进行整理统计汇总成故障统计表,对表格中潜在失效模式进行故障影响模式分析。将分析统计所得的潜在失效模式构建故障树模型,计算设备重要度和风险优先数,依此数据改善维护方式,并阐述改善效果。首先,整理故障统计分析表。本文将高铁通信监控关键设备从功能实现出发,将日常运行中最常出现及可能会出现的故障数据进行收集整理,依据部件、潜在失效模式、潜在失效原因分析及维修措施等项目统计汇总成故障统计分析表。其次,对故障模式进行故障影响模式分析（FMEA）并构建故障树（FTA）。本文选用使用阶段故障模式影响分析法（FMEA）对故障统计分析表中的潜在失效模式依据故障征兆、检测方法、原因分析和维护措施等项目进行分析并汇总成FMEA表。利用故障树法将上述分析所得潜在失效模式绘制成故障树模型,依据最小故障树底事件概率推算出各设备重要度数值。最后,计算重要度及风险优先数（RPN）。依据维护模式特性要求将计算所得重要度数值最高的设备进行风险优先数计算。根据计算结果改善现有维护模型,并对改善后的效果进行阐述。
程传杰[2]（2020）在《运维方式优化及结构改进在提升高压变频器运行可靠性中的应用研究》文中研究说明单元串联多电平型高压变频器以其所具有的“技术相对成熟、适用范围广泛、故障处理便捷、设备改造简单”等优点,赢得了相对较高的市场份额。然而,该类型变频器存在拓扑结构复杂、元器件数量多等缺点,导致其故障产生的诱因较多,特别是在潮湿、高温、粉尘等恶劣工作环境下,设备出现故障的可能性大幅增加,一旦退出运行就会造成能源浪费,机组安全稳定运行受到威胁,严重时可能导致停机,甚至对人员和设备的安全产生威胁。基于此种原因,越来越多的企业将目光瞄向了能够有效提升变频器保持较长时间无故障或轻故障运行的方法和途径上,也展开了一系列研究和尝试。本文首先调研了在处置高压变频器异常状态时所采取的策略,以及保持较长时间无故障或轻故障运行的方案,研究了可靠性理论和QC小组。在此基础上,重点以Z电厂使用数量最多的高压变频器为研究对象,对其故障类型进行了分类统计,进而基于故障树分析工具提出了其运行可靠性和稳定性提高方法,重点研究了优化设备运行维护方案、改进设备部分结构方面的方法,为更快捷、方便对变频器进行检修维护提供了参考。本文通过运维方式优化和结构改进实现变频器运行可靠性的改善和提高,并借助QC小组活动相关分析方法,对每类故障均进行分析、改善、验证,更加全面地分析解决变频器存在的问题,提高了工作效率。在运维方式优化方面,加强了对冷却风机的管理维护并改进了其控制逻辑,强化了对内部参数的整定及配置管理,加强了对电容器的寿命管理,降低了功率单元故障;建立完善UPS电源等元器件寿命管理台账,确保良好备用状态,最大限度避免由于元器件状态不稳定导致设备故障发生;增加日常巡检频次,降低室内湿度,减少了设备受潮引发故障的可能性;加强厂用电系统电源分配管理,减少电压异常导致设备故障几率。在结构改进方面,通过为变频器室空调配置双电源、改进功率单元温度保护逻辑、增加变频器室温度报警功能等手段,增强了对变频器环境温度的控制,减少了因为环境温度过高造成的设备故障发生可能性;通过增加预充电回路,减少了变频器送电时,特别是设备长时间保持不运行的状态而后立即转入运行状态,或者有功率单元存在异常状态,需要使用一个相当长时间未带电运行过的备品进行替换时,所产生的冲击电流对电容的冲击;通过改进分压电阻固定方式,避免了凝露的产生,减少了变频器受潮对设备可靠运行的影响。本文描述了如何通过“倒送电”方式测量变频器功率单元极板之间电压,间接监测电容器状态的方法,提出了一种基于排除法查找功率单元故障的方法,为更加快速、方便地对变频器进行检修维护提供了参考。经过现场实践,变频器故障率由每月平均5次降低为每半年1次,系统可靠度由98.69%提升至99.95%,Z电厂所使用的高压变频器运行可靠性和稳定性在一定程度上得到了提高,验证了本文提出和归纳的运维方式优化与结构改进方法是可行的,能够较为有效地提升设备可靠性,并且在一定程度上降低了整体成本,具备推广和使用的价值。
孙辰昊[3]（2020）在《基于大数据分析的输电线路系统故障时空预测方法的研究》文中研究说明为减小潜在输电线路系统故障对电力供应安全的影响,需要对故障进行有效的监测与防范。考虑到在现实中能够投入到故障监测和防范中的人力物力有限,难以实现对现有输电线路系统全方位、全时段的覆盖。因此,应该将有限的人力物力用于对系统中具有较高故障风险的位置及时段进行重点监测和防范。由于故障存在明显的时间和空间分布规律,故通过大数据分析技术对这些规律的挖掘可以实现对故障未来时空分布的预测。得益于此,故障的应对处理工作能够获得更充足的反应与准备时间,面向不同类型故障的针对性应对处理措施也可以得到更合理的规划及统筹。综合来看,实现对故障未来时空分布的预测对确保输电线路系统的安全稳定运行具有十分重要的意义。为实现在故障发生前一小时、一天甚至一周的长期预测,本文构建了一种故障时空分布预测模型。基于包含环境状态信息的故障记录,通过构建的预测模型能够从中挖掘出环境状态与系统故障之间潜在的关联规则。利用这些关联规则,预测模型能够基于系统各个空间位置在未来不同时段中的环境状态信息,预测出其中具有高故障风险的空间位置及时段,即故障的未来时空分布。本文的主要工作如下:1)针对传统关联规则挖掘模型在分析中未考虑出现频率较低的环境元素和故障发生较少的时段这一问题,提出了计及罕见变量的关联规则挖掘模型,能够准确挖掘出输入数据中的高风险低概率变量并提升预测的准确度。依据故障在各个时段内的分布,设计了五种条件重要度诊断标准阈值设定方法,从而在从输入数据中挖掘罕见变量时能够纳入故障罕见时段的影响;依据各个环境特征中罕见环境元素的分布,改进了五种传统形式的重要度诊断标准得分计算方法,从而能够在继续挖掘罕见变量中的高风险低概率变量时计及罕见环境元素的影响。最后,基于中部某省系统故障记录的算例结果验证了所提出预测模型的相应优势。2)现有输入数据相对权重的计算方法存在权重衡量方式过于简单、未计及故障在不同时段中分布不均衡的影响以及方法参数没有在应用过程中调整优化这三个问题。为此,构建了计及罕见变量的动态关联规则挖掘模型,能够更加准确地衡量输入数据的相对权重并进一步改善预测的效果。提出了用于相对权重计算的双重风险指数计算模型,直接基于不同环境元素与故障之间不同的关联程度衡量数据权重,并同时考虑了不同时段中不同的故障分布,能够从这两个维度对输入数据的权重进行综合衡量;设计了一套参数自适应动态调节模型,依据前一轮预测中预测结果与实际情况的比较对双重风险指数计算模型的参数进行自动优化,能够改善权重计算的准确性并提高下一轮预测的准确度。最后,基于南部某省省会城市故障记录的算例结果表明:所提出模型的预测性能得到了进一步地加强。3)现有预测方法一般采用相同的模型处理不同类型的输入数据,没有计及不同类型数据的特性。为此,针对离散特征和连续特征这两类数据,提出了模糊动态条件关联规则挖掘模型,考虑了各类型数据的特性并更进一步提高了预测的精确度。首先构建了集成式专家模型,基于集成式学习原理将计及罕见变量的动态条件关联规则挖掘模型和模糊推理系统相结合,从而将离散特征和连续特征分别基于不同的模型进行分析,能够发挥出不同模型各自的优势。然后对传统模糊推理系统进行了两点改进,分别为采用了层次模糊推理结构和设计了基于概率模糊风险的隶属度函数,从而能够减小运算复杂度并改善连续特征的处理效果。最后,基于南部某省系统故障记录的算例结果证明:所提出模型的预测效果得到了更进一步地改善。此外,还通过与其他预测模型的比较对所提出模型的特点和适用场景进行了汇总和讨论。4)为提升所构建预测模型在实际应用中的可行性和实用性,分别对模型在实际预测过程中可能产生的不确定度,以及各个类型故障的预测不确定度对整体预测效果的影响程度进行了分析。一方面,探讨了现实应用中常见的三种不确定度对模型的影响。基于中部某省系统故障记录的算例结果显示:当考虑这些不确定度时,模型在现实应用中的预测结果将更为可信,并可为减小这些不确定度提供参考。另一方面,在分析了各个类型故障的预测不确定度之余,进一步衡量了这些预测不确定度对整体故障预测不确定度的影响大小。基于南部某省系统故障记录的算例结果显示:从两个维度对不同类型故障的预测效果所进行的评估更加准确可信,并有助于更有针对性地改进面向不同故障类型的数据采集和检测工作。
房慧颖[4]（2020）在《涉人工智能犯罪刑法规制问题研究》文中研究表明根据智能机器人的“智能”程度,我们可以将人工智能时代划分为三个阶段——普通智能机器人时代、弱人工智能时代和强人工智能时代。普通智能机器人、弱智能机器人和强智能机器人都可以在一定程度上实现对人类大脑功能的替代。其中,普通智能机器人与弱智能机器人的区别在于是否具有深度学习能力,弱智能机器人与强智能机器人的区别在于是否具有独立的辨认能力和控制能力,即是否能够在自主意识和意志的支配下实施行为。简言之,从普通智能机器人到弱智能机器人再到强智能机器人的“进化”史,其实就是一部机器人的辨认能力与控制能力逐渐增强的历史,是机器人中“机器”的因素逐渐减少而“人”的因素逐渐增多的历史,是机器人从“机器”向“类人”乃至“超人”进化的历史,也是机器的“智能”逐渐增强并对自己的行为达到自控的历史。随着智能机器人的不断进化,人与智能机器人在对“行为”的控制与决定能力上存在着此消彼长的关系。人工智能技术的发展走过了普通智能机器人时代,正经历弱人工智能时代,并终将迎来强人工智能时代。正如霍金所言,“我们站在一个美丽新世界的入口,而这是一个令人兴奋的、同时充满了不确定性的世界”。人工智能技术在促进经济发展、提高人民生活水平、为人类社会带来种种“惊喜”的同时,也会引发诸多风险和不确定性。一方面促进技术进步、鼓励技术创新,另一方面守住不发生严重风险的底线,未雨绸缪、积极布局,努力探索人工智能时代涉人工智能犯罪的刑法规制路径,努力防控人工智能时代的技术风险、发挥人工智能技术的最大价值,为社会的稳定健康发展出谋划策,为社会的和谐安全发展保驾护航,是刑法及刑法学者在人工智能时代始终应当肩负的任务和使命。根据内容布局,本文共分为五个部分。在第一部分即本文第一章,笔者系统阐述了智能机器人的属性（包括伦理属性和法律属性）;在第二部分即本文的第二章,笔者提出了在人工智能时代我们所面临的刑事风险及挑战;在第三部分即本文的第三章,笔者分析了为解决人工智能时代的刑事风险及挑战,刑法及刑法学者应采取的立场与理念;在第四部分即本文的第四章,笔者阐述了应对人工智能时代挑战的理论和实践对策;在第五部分即本文的第五章和第六章,笔者系统阐述了在人工智能时代对犯罪论体系的省思和对刑罚论体系重构的设想。五个部分环环相扣、层层深入,从现象到本质,严格遵循了提出问题、分析问题、解决问题的基本逻辑思路。具体如下。第一部分（第一章）是人工智能时代的伦理和法律问题,对智能机器人的伦理属性和法律属性进行了研究和阐述。第一,关于智能机器人的伦理属性。在人工智能技术革新与大数据支持的背景下,机器人已经迈向高度智能化,目前已经能够独立自主地在人类事先设计和编制的程序范围内实施行为,且其自主性程度正在飞速提高。目前看来,智能机器人与自然人的差异在于其不具有人类生命体,智能机器人与动物和普通机器的差异在于其能够在一定程度上替代人类大脑的功能。因而从伦理属性上可以将智能机器人定位为经程序设计和编制而成的“人工人”。可以预见的是,未来自然人与智能机器人的主从关系将慢慢淡化,智能机器人的主体地位正在逐步显现。我们应当正视这一社会伦理现象,考虑赋予其适当的主体资格与地位。第二,关于智能机器人的法律属性。智能机器人具备法律人格的基础,将其作为法律主体对待不会对法律上“人”的概念产生根本冲击。法律上“人”的概念并非一成不变。随着时代的变革与理念的转变,法律上“人”的内涵与外延经历了不断的演进与变化。因此,将智能机器人作为法律上的“人”似乎是契合时代潮流的。事实上,虽然我国法律目前没有规定智能机器人的法律人格与权利义务,但在世界范围内早已有国家或组织针对该议题进行研究或立法。可见,立法上赋予智能机器人法律人格与权利义务并非完全不可能,世界范围内已有先行者的前沿立法活动。第二部分（第二章）是人工智能时代社会面临的刑事风险及挑战,对人工智能时代的刑事风险从不同维度进行了研究和阐述。人工智能技术在为人类带来福祉的同时,也为人类带来了诸多刑事风险,如危害国家安全和公共安全、侵犯公民人身权利和财产权利、破坏经济秩序和社会秩序等。从“纵向”来看,在普通智能机器人时代、弱人工智能时代和强人工智能时代,社会面临刑事风险的类型和大小会存在显着区别;从“横向”来看,在当今的弱人工智能时代,传统犯罪会发生“量变”和“质变”。第一,从“纵向”来看,不同类型的智能机器人为人类社会带来的刑事风险存在本质区别。就普通智能机器人而言,普通智能机器人作为犯罪工具时,与一般工具无异;普通智能机器人作为犯罪对象时,可能会因普通智能机器人的特性而影响犯罪的性质。就弱智能机器人而言,弱智能机器人仍然只能在人类设计和编制的程序范围内实施行为,其行为本质上是智能机器人的研发者或者使用者行为的延伸,实现的是研发者或使用者的意志,行为所产生的后果也应全部归责于研发者或使用者。对于其中的绝大部分刑事风险所涉及的犯罪行为,刑法及相关司法解释可以进行有效的规制。但是,我们也应看到,人工智能技术的井喷式发展和法律的滞后性也形成了不和谐的局面,“无法可依”的危害在某些领域已显露端倪。应为弱智能机器人的研发者和使用者设定相应义务,并明晰二者的刑事责任承担路径。就强智能机器人而言,当强智能机器人超出设计和编制的程序,在自主意识和意志的支配下实施行为时,其已经完全超出工具的范畴。因为此时的强智能机器人已具有独立的意识和意志,其行为不再是研发者或使用者行为的延伸,甚至从根本上违背研发者或使用者的目的,行为所产生的后果也不能当然地归责于研发者或使用者。在此状态下,强智能机器人完全可能在自主意识和意志的支配下独立作出决策并实施人类无法控制的严重危害社会的行为。尽管现行刑法尚未有规制,但是在应然层面,应将其作为刑事责任主体,并针对其特点设立特殊的刑罚处罚方式。第二,从“横向”来看,人工智能时代传统犯罪的危害可能会发生“量变”和“质变”。其一,可能使得部分传统犯罪的危害发生“量变”。一方面,从犯罪危害的“广度”而言,人工智能技术可能使得犯罪行为的危害覆盖面积更“广”;另一方面,从犯罪危害的“深度”而言,人工智能技术可以使得产品全面智能化,也可以使得犯罪工具以及犯罪手段更加智能,由此犯罪行为所造成的社会危害可能更“深”。其二,可能使得传统犯罪的危害发生“质变”。一方面,人工智能技术的应用可能会导致新的犯罪形式产生;另一方面,智能机器人可能因为种种原因脱离人类控制,进而独立实施严重危害社会的犯罪行为。第三部分（第三章）是人工智能时代应秉持的刑法的立场与理念,对刑法规制涉人工智能犯罪的正当性与适当性以及在人工智能时代应秉持的刑法理念进行了研究与阐述。第一,关于人工智能时代应秉持的刑法理念。现有的刑法规定难以妥善解决人工智能时代层出不穷的新问题。为了更好地发挥刑法的保护机能,促进人工智能技术的健康发展和社会的稳定繁荣,我们需要树立前瞻性的刑法理念,建立和完善适应人工智能时代要求的刑事立法和司法体系。前瞻性的刑法理念不同于缺乏可靠科学依据的科幻小说,不等同于盲目扩大犯罪圈,也不会导致刑罚的泛化使用。前瞻性的刑法理念可以为涉人工智能犯罪的刑法规制预留必要的解释空间和缓冲空间,避免刑法的修改过于频繁。使得刑法规定既能应对当前风险,又能适应未来发展,从而增强和延长刑法条文之生命力。第二,关于刑法规制涉人工智能犯罪的正当性与适当性。面对人工智能技术的发展所可能带来的风险,刑法应当及时介入,为社会稳定安全发展保驾护航,这是刑法规制涉人工智能犯罪的正当性所在。同时,刑法不应将人工智能技术视为“洪水猛兽”,禁止或阻碍其发展,刑法不应成为人工智能技术发展的“绊脚石”,这是刑法规制涉人工智能犯罪的适当性要求。第四部分（第四章）是应对人工智能时代挑战的理论和实践对策,对涉人工智能犯罪刑法规制的路径进行了研究与阐述。针对在人工智能时代社会面临的“纵向”的和“横向”的刑事风险,分别确定不同的涉人工智能刑法规制路径。第一,从“纵向”来看,对于人工智能时代不同阶段的刑事风险应采取不同的刑法规制策略。在认定涉普通智能机器人犯罪的刑事责任时,需明确其与传统工具的不同,即人的意志通过程序在普通智能机器人身上得以体现,普通智能机器人所体现的意志就是人的意志,因此普通智能机器人可以成为诈骗类犯罪的对象。对于弱智能机器人而言,一方面,要为弱智能机器人的研发者和使用者设立相应的风险防范义务,相关人员违反了相应的法律规范并对社会造成严重危害的,可以追究其刑事责任;另一方面,在将弱智能机器人当成犯罪工具,利用弱智能机器人进行犯罪的情况下,如果研发者与使用者并非同一人,且研发者与使用者之间没有通谋时,需要细分不同情况来明晰研发者与使用者之间的刑事责任分担方式。对于强智能机器人而言,将在设计和编制的程序范围外实施行为的强智能机器人作为行为主体与社会成员来看待,对其实施的严重危害社会的行为予以刑罚处罚,是强人工智能时代规制强智能机器人行为的必由之路。同时,共同犯罪的形式和具体构成也完全可能有不同的表现形式,强智能机器人不能和研发者成立共同犯罪,但强智能机器人和使用者之间或者强智能机器人之间完全有可能构成共同犯罪。第二,从“横向”来看,对于人工智能时代不同类型的犯罪应采取不同的刑法规制策略。根据现行刑法规定对涉人工智能犯罪的规制能力,我们可以将涉人工智能犯罪划分为现行刑法规定能够规制的涉人工智能犯罪、现行刑法规定规制不足的涉人工智能犯罪和现行刑法规定无法规制的涉人工智能犯罪三种类型。其一,针对现行刑法规定能够规制的涉人工智能犯罪,可能会存在规定过于模糊的问题,需要完善相关司法解释,从而对此类犯罪予以全面、准确评价。其二,针对现行刑法规定规制不足的涉人工智能犯罪,需要调整相关犯罪的构成要件,将更新之后的行为方式纳入刑法条文的调整范围之内。其三,针对现行刑法规定无法规制的涉人工智能犯罪,需要设立新的罪名加以规制。根据研发者或使用者故意或者过失犯罪的不同情况,分别增设滥用人工智能产品罪和人工智能产品事故罪。第五部分（第五章和第六章）是人工智能时代刑法理论的重构,包括人工智能时代刑法中犯罪论体系的省思和刑罚论体系的重构。第一,关于人工智能时代犯罪论体系的省思。针对人工智能时代的犯罪理论难题,应对现有犯罪理论进行省思和重构。首先,关于强智能机器人的刑事责任主体资格难题。对具有自主意识和意志的强智能机器人能否成为刑事责任主体,学界存在肯定说与否定说两种截然相反的观点。智能机器人已经完全不同于冷兵器时代的刀枪剑戟、热兵器时代的枪支大炮。即使是弱智能机器人,也有可能在某些情况下失控。在这样的背景下,如果我们仍然坚持智能机器人只具有工具属性,即使在其完全脱离人类控制时,也只能将其作为普通工具对待,显然有些不合时宜、不切实际。既然强智能机器人可能在自主意识和意志的支配下实施行为,就应该用刑法理论重新“审视”强智能机器人的本质,如果其具备刑事责任主体相关的各种必备要件,就应赋予其刑事责任主体的地位。应当看到,“智能”只有自然人才具有,其他任何动物和物品均不具有“智能”,智能机器人与一般机器的区别就在于其具有自然人才具有的“智能”,也即人工智能实际上就是自然人创造了只有自然人才具有的“智能”。而建立在“智能”基础之上的“自由意志”又决定了智能机器人独立的辨认能力和控制能力的存在,那么智能机器人的“智能”一旦全面达到甚至超过自然人的智能,其具有自由意志似乎就是一个不言而喻的结论。强智能机器人具有自由意志,也就具有了独立的辨认能力和控制能力,应当被认定为刑事责任主体。其次,关于涉人工智能犯罪中研发者主观罪过的认定难题。由于弱智能机器人和强智能机器人可能在设计和编制的程序范围内或者范围外发挥自主性,在介入了使用者使用行为这个中间环节的情况下,对于其造成的严重危害社会的结果,应当如何判定研发者的主观罪过?这一问题值得探讨。认定涉人工智能犯罪中研发者的主观罪过,包含两方面的内容:其一是认定在涉人工智能犯罪中研发者有无罪过;其二是认定在涉人工智能犯罪中研发者有何种罪过。前一方面的主要作用是防止不当处罚智能机器人的研发者进而阻碍人工智能技术的发展;后一方面的主要作用是防止研发者故意将智能机器人作为代替其实施犯罪行为的工具或者由于过失导致智能机器人造成严重危害社会的结果,从而降低人工智能技术可能为社会带来的风险。准确认定涉人工智能犯罪中研发者的主观罪过,有利于贯彻罪刑相适应的刑法基本原则,避免重罪轻罚或轻罪重罚,有利于在促进人工智能技术发展和防范涉人工智能刑事风险二者之间寻找恰当的平衡点。当研发者设计了以实施犯罪行为为主要目的的智能机器人时,对于智能机器人造成的一切严重危害社会的结果,研发者的主观罪过应被认定为直接故意。当研发者设计了以实施非犯罪行为为主要目的的智能机器人时,对于智能机器人造成的严重危害社会的结果,当研发者违反了注意义务且有刑法明文规定时,其主观罪过应被认定为犯罪过失,且应根据智能机器人的“智能”程度区分情况来确定研发者犯罪过失的认定标准。当上述危害结果由普通智能机器人造成时,研发者的过失类型为直接过失;当上述危害结果由弱智能机器人造成时,应参考管理过失理论确定研发者犯罪过失的处理标准;当上述危害结果由强智能机器人造成时,应参考监督过失理论确定研发者犯罪过失的处理标准。最后,关于刑法中行为内涵的难题。在弱人工智能时代,弱智能机器人的能动性融入到自然人行为之中;在强人工智能时代,强智能机器人自主实施行为,达到对行为过程的完全掌控。人工智能时代新场景中的“行为”对刑法中行为内涵的冲击主要体现在对智能机器人实施的行为是否符合刑法中行为的第一个条件（即是否受人的意识支配）的考察和判断。如果将上述人工智能新场景中的行为纳入刑法中行为的范畴之中,会面临两点困境。其一,弱智能机器人在行为过程中能动性的融入是否会影响到人的意识对行为支配力的评价。认定一行为属于刑法中行为的第一个条件是“受人的意识支配”,对“支配”的通常理解是,人的意识在行为过程中起到100%的影响和作用。但是当弱智能机器人的能动性融入到行为过程中时,自然人对行为的影响和作用似乎就不再是100%了。其二,认定刑法中行为的第一个条件“受人的意识支配”是否必须将主体限定为“人”,能否是拥有与人类似的意识的其他主体?如果将强智能机器人超出人类设计和编制的程序范围所实施的行为纳入刑法中行为的范畴之中,就意味着强智能机器人拥有了与实施刑法中行为的主体相等价的资格。这就更是对传统刑法理论上刑法中行为内涵的冲击。应当看到,融入弱智能机器人能动性的行为仍属在人的意识和意志支配下实施的行为;强智能机器人自主实施的行为与自然人在自主意识和意志支配下实施的行为都是行为主体自由意志的体现。以刑法中行为内涵的法理根基为判断依据,应将上述两种行为纳入刑法中行为的范畴之中,这是人工智能时代对刑法中行为内涵的应然拓展。第二,关于人工智能时代刑罚体系的重构。在确定了强智能机器人具有刑事责任主体资格的基础上,当强智能机器人在设计和编制的程序范围外实施了严重危害社会的行为,理应受到刑罚处罚。我国现有刑罚体系由生命刑、自由刑、财产刑和权利刑等四大类刑罚构成,刑罚处罚对象及刑罚处罚方式均无法涵括强智能机器人。重构我国刑罚体系并将强智能机器人纳入刑罚处罚的范围符合刑罚的目的,同时也符合人工智能时代发展的需要且并未违背基本法理。建议增设能够适用于强智能机器人的删除数据、修改程序、永久销毁等刑罚处罚方式,并在条件成熟时增设适用于强智能机器人的财产刑或者权利刑等刑罚处罚方式。将强智能机器人纳入刑罚处罚的范围,本质上是对强智能机器人社会成员资格的承认,这是由其参与人类生产生活的程度、所处的经济社会地位所决定的。
教育部[5]（2020）在《教育部关于印发普通高中课程方案和语文等学科课程标准（2017年版2020年修订）的通知》文中研究表明教材[2020]3号各省、自治区、直辖市教育厅（教委）,新疆生产建设兵团教育局:为深入贯彻党的十九届四中全会精神和全国教育大会精神,落实立德树人根本任务,完善中小学课程体系,我部组织对普通高中课程方案和语文等学科课程标准（2017年版）进行了修订。普通高中课程方案以及思想政治、语文、
高志龙[6]（2020）在《基于状态智能预警驱动的柴油机IETM关键技术研究与应用》文中研究说明柴油机作为一种关键动力设备,被广泛用于船舶航运、轨道交通、石油化工、能源电力、矿山机械、装备动力等相关行业,在国民经济乃至国防安全领域发挥着极为重要的作用。但由于其部件众多、结构复杂、工况恶劣,极易发生故障。一旦出现恶性故障将会导致停工停产,严重时甚至引发危及人身安全的重大事故。然而,当前柴油机监测报警技术较为落后,故障发生后无法得到精准识别,导致检维修效率低下。通过研究柴油机故障发生机理与对应的特征信号,借助先进算法有效提取特征参数,以实现柴油机典型机械故障的预警与诊断。并将故障诊断与交互式电子技术手册（IETM）技术相结合,实现监测、预警、诊断、维修、维护、管理等综合保障功能的深度融合,从而提升柴油机运行的安全性、可靠性和可用性。本文以大功率柴油机为对象,以提高其典型机械故障预警诊断水平和维修保障能力为目标,通过对典型机械故障机理的深入分析,研究适用于不同种类故障的预警和诊断方法。结合智能诊断算法实现柴油机运行工况的自动识别,提高预警和诊断准确率。最后探索基于故障预警驱动的IETM设计方法与架构。论文各章节主要研究内容如下:首先,综合归纳大功率柴油机典型机械故障类型,理清传统诊断方法面临的问题与挑战,分析智能诊断预警技术现状。研究国内外IETM技术发展历程、技术难点和未来发展趋势。在现有研究基础上,总结基于智能预警驱动的柴油机IETM系统关键技术点。其次,针对柴油机连杆衬套滑移,轴瓦磨损两类疑难故障,开展理论建模研究。通过建立相关数学模型,寻找故障典型特征。提出基于SAW（声表面波）无源无线测温技术的柴油机轴瓦磨损类故障预警诊断方法。研制柴油机连杆大小头瓦无线温度传感器,通过故障模拟试验证明该方法的有效性;然后,针对曲轴弯曲微变形这类恶性故障,建立多体动力学模型,通过模拟、仿真、分析其对应的故障特征及敏感参数,探究该类故障预警诊断的有效方法,并通过理论分析与实际故障案例相结合的方式证明该方法可行性;研究基于振动信号自适应的EMD降噪和聚类算法的柴油机运行功率自动识别算法,通过该算法实现对柴油机运行工况的自动识别。在无需增加传感器的前提下,引入柴油机输出功率作为预警诊断参考指标。此外,结合瞬时转速、温度、压力等参数,研究基于多源信息融合的复杂故障预警诊断方法,提高故障预警诊断的准确性。在上述研究成果的基础上,总结柴油机典型故障诊断系统设计方法。并利用实验和工程实际案例数据对系统功能进行验证。最后,研究基于智能预警驱动的IETM设计方法与架构。梳理传统IETM研制流程和编制规范,提出智能预警诊断技术与IETM相结合的实现方案,并给出基于状态智能预警驱动的柴油机IETM总体实现方法和步骤。
陈颖[7]（2020）在《基于电信网管告警数据分析的网络故障预测研究》文中认为网络故障管理为保障整个通信网络稳定可靠运行起到了关键的作用。告警相关性分析和网络故障预测是目前网络故障管理中两个重要的研究内容。运用数据挖掘和机器学习来分析告警数据中的潜在关系并预测故障的发生,对于促进电信网络智能转型、提升业务服务品质有着重要的影响和意义。本论文依托于企业合作项目,从企业需求出发针对电信网管系统中告警的相关性和故障的发生规律进行研究,设计了一个从告警数据相关性分析到网络故障预测的整体方案。本论文的主要工作内容如下:1)本论文总结了电信网络管理中告警和故障的概念、特点及基本处理步骤;综述了国内外告警数据相关性分析和网络故障预测的研究成果和应用情况,最后阐述了本论文中涉及的相关算法理论知识。2)针对整个网络中告警存在冗余、不同子网络间告警相互重叠的问题,提出了一个告警数据相关性分析方法,得到告警间的时序关系并定位根源告警。首先提出了基于网络拓扑结构的K模式（K-Modes based on Network Topology,K-MNT）聚类改进算法对告警数据进行预处理,得到具有网络拓扑关系的告警聚类簇。然后构建了动态滑动时间窗口对每个聚类簇选取告警序列集,动态适应不同的告警数据分布,保证关联的告警都能被包含在同一个时间窗口中。在此基础上运用序列模式挖掘的方法挖掘告警的时序相关关系,从而过滤掉告警数据中的伴随告警,定位到根源告警,最终实现根源告警与故障的关联。3)进一步,在告警-故障关联数据基础上,提出了基于多模型集成的网络故障预测方法。统计分析关联数据的分布情况及各属性的特点,提出将因子分解机（Factorization Machine,FM）、极端梯度提升（Extreme Gradient Boosting,XGBoost）等传统机器学习算法与双向长短时记忆（Bidirectional Long-Short Time Memory,BI-LSTM）、卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）相融合的FBCXEnsemble（FM,BI-LSTM,CNN and XGBoost Ensemble）模型,充分学习特征表达的信息。另外,本论文提出了一个基于真阳率和假阳率进行计算的头部故障评估指标。该指标关注ROC曲线中头部位置的故障预测情况,应用于本论文实验的模型效果评估中衡量错判率较小的情况下正样本的预测准确率。将FBCXEnsemble模型与单模型进行性能对比,实验表明集成模型具有更好的故障识别度。
王楚奇[8]（2020）在《M市电梯安全评价及管理研究》文中研究指明随着我国城市化的进一步扩张,以及房地产行业的迅速发展,近些年电梯的数量呈现逐年高速增长的趋势,与之同步增长的是使用年限较长的老旧电梯,以及持续增长的诸多电梯故障与事故。虽然我国电梯万台事故率逐年降低,但由电梯事故引发的舆论持续走高。为保障公众安全,国家质监总局多次提出要充分发挥监管机构的作用,合理利用新技术有效降低电梯事故,促进对使用单位与维保单位的监管工作。尽管部分地区已成立物联网,新技术与传统的电梯安全评价尚未能有效结合,极大的制约了大数据技术积极作用的发挥。如何从物联网中找出有用的数据应用于电梯的安全管理,显得尤为必要。本文主要有以下研究内容:1)通过对近些年电梯事故的数理统计与分析,找出了电梯事故的不同的事故形态以及事故原因,确认了坠落和挤压是电梯事故的主要类型,从人为因素、设备状态以及管理因素三个方面对电梯事故进行了致因分析。2)以曳引驱动电梯的意外移动为例,利用事故树找出了在该事故树中,各事件结构重要系数的排序,并针对事故树分析的结果,提出了预防电梯事故的具体措施。3)在提取了物联网的电梯运行动态数据后,通过统计分析的方法,找出了曳引驱动电梯主要的故障类型,利用模糊层次的数学方法,找出故障率与安全隐患的关联性,明确不同故障可能造成事故的风险等级,针对现有的电梯安全评价方法的局限性,引用故障率修正系数,建立新的电梯安全评价方法模型。本文旨在通过对事故统计以及物联网的电梯动态运行参数分析,归纳出故障发生的潜在规律、致因机理、故障逻辑和根本原因,对电梯的运行安全进行分类管理,充分应用大数据等新技术给电梯管理带来的契机,在针对一个市的物联网系统分析建立安全评价方法,建立安全管理模式,同样可以迁移至其它城市的安全管理方面。
庞婧[9]（2020）在《水上交通过失犯罪研究》文中研究指明随着我国经济贸易往来的需要,水上交通运输业务不断增多,频发的水上交通事故引起的人员伤亡、财产损失以及水域污染问题不容小觑。其中,水上交通从业者和航运管理者的过失行为成为制约水上交通公共安全的重要因素。但是,目前水上交通领域的犯罪问题甚少引起学者的关注,特别是对于水上交通领域的过失犯罪问题更是缺乏系统性的整合。理论上的空白导致司法实践中无法规范化认定水上交通过失犯罪并对相关责任人员追究刑事责任。建设海洋强国战略目标的实现需要强化海洋刑事法治功能的实现。在充分考察我国水上交通过失犯罪的立法和司法现状的基础之上,本文致力于对水上交通过失犯罪的基本理论问题进行全面分析和系统探讨,期待能够为我国刑事立法设置合理的罪刑标准提供建议,为司法实践中认定水上交通过失犯罪提供坚实的理论基础和司法路径选择,从而为推动当今语境下水上交通过失犯罪理论体系的完善略尽绵力。本文主要围绕水上交通过失犯罪的构成要件展开研究。在引言部分对本文的选题背景与研究意义进行介绍,在明确当前我国水上交通过失犯罪研究现状的基础之上,对本文所采用的研究方法和本文具有的研究价值进行论述。全文除引言外共分为八章,具体内容如下:第一章为水上交通过失犯罪的基本理论。本章结合中外学者对交通过失犯罪的定义,从狭义层面对我国水上交通过失犯罪进行界定并明确其在刑法典中的归类依据。在进一步认识水上交通过失犯罪的典型特征之后,分别从客观行为的表现形式、主体范围、过失原因、过失内容层面对水上交通过失犯罪类型和存在范围进行明确,从而方便下文的研究论述。此外,本章还针对传统的航运免责思维误区指出刑法介入水上交通过失犯罪需要兼顾的因素。第二章论述了水上交通过失犯罪实行行为的界定。首先从形式要件和实质要件对水上交通过失犯罪中的实行行为进行阐述,并区分水上交通过失犯罪不同类型的实行行为表现形式。对于其中较为典型的水上交通阶段过失中实行行为的认定提出应当以过失阶段说为路径选择。第三章对水上交通过失犯罪中危害结果的标准与认定进行探讨。就目前所适用的法律规范中人身伤亡和财产损失的标准设置合理性问题分析,并对水上交通过失犯罪中特有的结果形态即人员落水失踪、船舶溢油污染提出司法适用路径。第四章着重论述了水上交通过失犯罪中因果关系的判断路径。我国水上交通过失犯罪的因果关系具有多因一果性、受介入因素影响因果进程、因果联系本身具有复杂性等特征,在理解传统刑法因果关系理论的基础之上,提出我国水上交通过失犯罪的因果关系判断应当分为事实归因和结果归责两个阶段进行,并分别适用条件因果关系理论和客观归责理论完成因果关系的判断任务。第五章重点研究不同过失类型下水上交通犯罪主体的范围和特殊情形下的责任主体限定。在总结不同过失类型水上交通过失主体范围的基础上,指出应当对值班水手、引航员这两类在司法实践中容易被忽视的刑事责任主体进行明确,并对船舶组织体系内部具有监督职责的主体层级以逆向原则进行限定。另外,对常见的一般管理情形和管理错位情形中责任主体分别进行明确。第六章对水上交通过失犯罪主观特征之注意义务进行论述。文章分别从注意义务的内容、根据以及履行三方面对水上交通过失主体的注意义务进行分析;另外,对水上交通不同过失类型中信赖原则的适用进行探讨。在肯定信赖原则在水上交通运输领域以及船舶组织体系内进行适用的基础上进一步提出信赖原则的适用限制,提出信赖原则在水上交通领域得以适用的首要基础是实行船舶定线制的水域。另外,基于保障水上交通公共安全法益的需要和严格航运管理者管理义务的导向,提出在航运管理者未履行建立安全管理体制的情形下应否定信赖原则在水上交通管理过失犯罪中的适用。第七章是对水上交通过失犯罪主观特征之注意能力判断的阐述,着重对影响水上交通从业者注意能力的因素进行揭示,进而提出在对注意能力的判断标准选择时,应当充分考察具体水上交通业务行为时所处的环境条件。在此基础之上采用以实际行为人的注意能力为标准的主观说作为注意能力的判断标准;相应地,对于航运管理者的注意能力判断标准应当坚持以一般航运管理主体的注意能力为基础的客观说,从而严格其履行安全管理义务。第八章是水上交通过失犯罪的完善建议。针对当前水上交通领域的存在问题,从立法和司法方面提出完善建议。从立法层面提出应当增设独立罪名并完善非刑事法律规范中的罪刑规范;从司法层面提出应当以宣告死亡作为处理水上交通事故致人落水失踪的路径选择,以溢油吨数作为衡量水上交通事故致溢油污染中环境法益遭受侵害的标准,同时提高人员伤亡的入罪标准,转变财产损失的认定模式。另外,在司法层面对水上交通肇事逃逸的认定提出应当以“救助义务的履行”为规范保护目的并关注水上交通责任主体主观明知的认定。
谭颖婕[10]（2020）在《基于堆栈自动编码器的配电网单相接地故障定位方法研究》文中指出配电网连接输电网和电力负荷,直接向用户供电,其安全稳定的运行决定人们生产生活的正常进行。配电网由于结构复杂、运行方式多变、线路条件复杂,故障比例占整个电网故障比例的80%,其中单相接地故障占配网故障的70%,由于我国配电系统采用的是小电流接地方式,不直接接地或经消弧线圈接地,当发生单相接地故障时,故障特征微弱,单相接地故障不及时发现并排除故障,极易发展为相间短路,扩大故障范围,因此配电网的运维一直是一大难点。快速准确的故障定位是故障迅速清除、恢复供电的先决条件。本文基于此类问题,针对故障数据获取的不同方式,利用深度学习,深度挖掘故障数据中的故障特征,进行配电网故障的精确定位。本文进行的工作如下:针对配电网故障定位的国内外研究现状,指出现有定位方法存在的不足和定位技术的难点。针对我国配电网现有的拓扑结构进行分类,对国内外学者的研究现状进行总结,并分析了我国配电网故障定位技术存在的难点,包括微弱的故障特征、复杂的拓扑结构和量测装置的缺失,确定本文工作内容及研究意义。阐述将深度学习技术用于配电网故障定位的可行性。介绍深度学习和机器学习的发展现状,对本文所用到的BP神经网络模型和堆栈自动编码器模型进行介绍。针对深度学习的优点,包括特征自学习、强大的非线性函数拟合以及端对端学习,分析将深度学习应用于故障定位中的优势和可行性。在分析配电网暂态波形折反射和传播特性的基础上,研究基于反射脉冲特征提取的故障定位方法。在离线状态下,向母线首端注入三相相同的高压脉冲信号,利用相模变换分析故障特征,得出线路首端检测到首个线模脉冲信号是故障点的反射信号。检测首个线模脉冲信号的达到时间,利用自编码器（AE）提取首波反射脉冲的故障特征;将AE提取的故障特征与信号到达时间构成故障特征序列,建立故障特征序列与故障距离的BP神经网络测距模型,训练神经网络拟合特征序列与故障距离之间的非线性关系。根据线路末端首个线模和零模反射信号的到达时间确定故障分支。并利用PSCAD平台仿真模型,测试和验证了该方法的定位性能和可靠性。在分析故障下配网中μPMU的电流和相角故障特征的基础上,研究基于波形不相似的故障区段确定和基于堆栈自动编码器（SAE）的故障测距方法。通过比较区段两侧零序电流波形确定故障区段;利用故障区段两侧的量测数据,建立故障电压和电流相量波形与故障距离之间的SAE测距模型,研究端到端的故障定位方案,实现故障点的精确定位。仿真结果表明,该方法能有效地定位故障,并能承受过渡电阻、故障类型和噪声的影响。
二、一起人为故障的排除过程（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、一起人为故障的排除过程（论文提纲范文）
（1）高铁通信监控关键设备维护策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 1.4 本文研究路线 |
| 第二章 相关理论研究 |
| 2.1 高铁通信监控关键设备相关介绍 |
| 2.2 设备故障诊断方法相关介绍 |
| 2.3 FMEA及FTA相关理论介绍 |
| 第三章 高铁通信监控关键设备故障统计分析 |
| 3.1 传输网设备故障模式统计分析 |
| 3.2 接入网主系统设备故障模式统计分析 |
| 3.3 V5接入设备故障模式统计分析 |
| 3.4 接入网用户系统设备故障模式统计分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 高铁通信监控关键设备故障模式影响分析 |
| 4.1 使用阶段FMEA分析方法特性 |
| 4.2 传输网设备故障模式影响分析 |
| 4.3 接入网主系统设备故障模式影响分析 |
| 4.4 V5接入设备故障模式影响分析 |
| 4.5 接入网用户系统设备故障模式影响分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 高铁通信监控关键设备故障树分析 |
| 5.1 故障树技术 |
| 5.2 高铁通信监控关键设备故障树模型建立 |
| 第六章 基于设备重要度及风险优先数的维护策略研究 |
| 6.1 设备重要度分析 |
| 6.2 设备风险优先数计算 |
| 6.3 维护策略研究 |
| 6.4 维护模式的改进及效果 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 论文总结 |
| 7.2 论文不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（2）运维方式优化及结构改进在提升高压变频器运行可靠性中的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 高压变频器故障处理以及可靠性提升方案的研究 |
| 1.2.2 可靠性理论的研究 |
| 1.2.3 QC小组的研究 |
| 1.3 本文的主要工作和研究内容 |
| 1.3.1 主要开展的工作 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 第2章 可靠性建模方法 |
| 2.1 可靠性的度量 |
| 2.2 马尔可夫建模方法 |
| 2.3 故障树建模方法 |
| 2.3.1 故障树简介 |
| 2.3.2 故障树的并联模型和串联模型 |
| 2.3.3 故障树的定性分析和定量分析 |
| 2.4 建模方法比较与选用 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 Z电厂高压变频器现状及故障树建立 |
| 3.1 Z电厂高压变频器现状 |
| 3.1.1 Z电厂高压变频器简介 |
| 3.1.2 Z电厂高压变频器故障统计分析 |
| 3.2 可靠性模型建立与分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 变频器故障成因研究 |
| 4.1 功率单元故障 |
| 4.1.1 功率单元超温问题 |
| 4.1.2 直流过电压问题 |
| 4.1.3 电容器故障频发问题 |
| 4.2 控制系统故障 |
| 4.2.1 UPS故障问题 |
| 4.2.2 控制系统相关的硬件故障 |
| 4.2.3 通讯故障 |
| 4.3 变频器受潮引发的故障 |
| 4.4 其他类型故障 |
| 4.4.1 变频器低压保护跳闸 |
| 4.4.2 电缆接头故障 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 运维方式优化和结构改进在可靠性提升上的应用 |
| 5.1 通过运维方式优化提高可靠性的研究与应用 |
| 5.1.1 解决功率单元故障 |
| 5.1.2 解决控制系统故障 |
| 5.1.3 解决变频器受潮引发的故障 |
| 5.1.4 解决其他类型问题 |
| 5.2 通过结构改进提高可靠性的研究与应用 |
| 5.2.1 解决功率单元故障 |
| 5.2.2 解决控制系统故障 |
| 5.2.3 解决变频器受潮引发的故障 |
| 5.2.4 解决其他类型问题 |
| 5.3 效果检查 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（3）基于大数据分析的输电线路系统故障时空预测方法的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.2 大数据分析技术在电力系统中的应用 |
| 1.2.1 故障特征挖掘 |
| 1.2.2 特征数据降维 |
| 1.2.3 数据分类及聚类 |
| 1.2.4 不良数据异常检测 |
| 1.3 基于电气特征参数方法的研究现状 |
| 1.3.1 线路故障在线检测 |
| 1.3.2 线路故障暂态预测 |
| 1.3.3 基于电气特征参数方法的适用场景 |
| 1.4 基于环境特征参数方法的研究现状 |
| 1.4.1 应用环境特征参数实现长期预测的可行性 |
| 1.4.2 同时采用电气特征参数的预测方法 |
| 1.4.3 针对单个类型故障的预测方法 |
| 1.4.4 针对多种类型故障的预测方法 |
| 1.5 本文的主要工作 |
| 1.5.1 本文的研究内容 |
| 1.5.2 本文的章节安排 |
| 第2章 计及罕见变量的ARMret预测模型 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 ARMret预测模型的构建 |
| 2.2.1 输入数据的预处理 |
| 2.2.2 重要度诊断标准的改进 |
| 2.2.3 输入数据相对权重的求解 |
| 2.2.4 关联规则挖掘FP-Growth算法 |
| 2.2.5 ARMret预测模型的验证方法 |
| 2.2.6 ARMret预测模型的实施流程 |
| 2.3 算例分析 |
| 2.3.1 算例数据描述 |
| 2.3.2 故障结果测试分析 |
| 2.3.3 故障原因测试分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 优化权重计算和参数调节的DARMret预测模型 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 DARMret预测模型的构建 |
| 3.2.1 环境风险指数的求解 |
| 3.2.2 时间风险指数的求解 |
| 3.2.3 双重风险指数的求解 |
| 3.2.4 参数自适应动态调节模型的构建 |
| 3.2.5 DARMret预测模型的验证方法 |
| 3.2.6 DARMret预测模型的实施流程 |
| 3.3 算例分析 |
| 3.3.1 算例数据描述 |
| 3.3.2 不同时段故障风险评级 |
| 3.3.3 故障结果测试分析 |
| 3.3.4 故障原因测试分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 考虑不同数据特性的集成式FDCARM预测模型 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 FDCARM预测模型的构建 |
| 4.2.1 模糊推理系统的背景 |
| 4.2.2 输入连续特征的预处理 |
| 4.2.3 概率模糊风险的求解 |
| 4.2.4 模型的集成 |
| 4.2.5 FDCARM预测模型的验证方法 |
| 4.2.6 FDCARM预测模型的实施流程 |
| 4.3 算例分析 |
| 4.3.1 算例数据描述 |
| 4.3.2 专家权重优化分析 |
| 4.3.3 故障结果测试分析 |
| 4.3.4 故障原因测试分析 |
| 4.3.5 预测模型对比和讨论 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 预测模型现实中不确定度及故障预测不确定度影响的分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 现实应用不确定度 |
| 5.2.1 不确定度的背景 |
| 5.2.2 模型构建 |
| 5.2.3 算例分析 |
| 5.3 故障原因预测不确定度对整体预测的影响 |
| 5.3.1 模型构建 |
| 5.3.2 算例分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间已发表或已录用的论文 |
| 攻读博士学位期间参与的科研项目 |
（4）涉人工智能犯罪刑法规制问题研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 导言 |
| 一、问题的缘起 |
| 二、选题的理论意义与实践价值 |
| 三、研究现状 |
| 四、研究方法 |
| 五、创新之处 |
| 第一章 人工智能时代的伦理和法律问题 |
| 第一节 智能机器人的伦理属性 |
| 一、智能机器人与自然人的关系 |
| 二、智能机器人道德应被赋予和认可 |
| 第二节 智能机器人的法律属性 |
| 一、智能机器人的特性 |
| 二、智能机器人的法律地位 |
| 第二章 人工智能时代的刑事风险 |
| 第一节 人工智能时代不同阶段的刑事风险 |
| 一、普通智能机器人时代的刑事风险 |
| 二、弱人工智能时代的刑事风险 |
| 三、强人工智能时代的刑事风险 |
| 第二节 人工智能时代传统犯罪的“量变”和“质变” |
| 一、人工智能时代传统犯罪的“量变” |
| 二、人工智能时代传统犯罪的“质变” |
| 第三章 人工智能时代刑法的立场与理念 |
| 第一节 人工智能时代应秉持前瞻性的刑法理念 |
| 一、人工智能时代需要革新刑法理念 |
| 二、前瞻性刑法理念与相应误区辨析 |
| 第二节 刑法规制涉人工智能犯罪的正当性与适当性 |
| 一、刑法规制涉人工智能犯罪的正当性 |
| 二、刑法规制涉人工智能犯罪的适当性 |
| 第四章 涉人工智能犯罪刑法规制的路径 |
| 第一节 人工智能时代不同阶段刑事风险的刑法规制 |
| 一、人工智能时代不同阶段刑事责任类型划分 |
| 二、普通智能机器人时代的刑事责任认定 |
| 三、弱人工智能时代的刑事责任认定 |
| 四、强人工智能时代的刑事责任认定 |
| 第二节 人工智能时代不同类型犯罪的刑法规制 |
| 一、涉人工智能犯罪的类型划分 |
| 二、刑法规制不同类型涉人工智能犯罪的路径 |
| 第五章 人工智能时代刑法中犯罪论体系的省思 |
| 第一节 强智能机器人刑事责任主体地位的认定 |
| 一、问题的缘起 |
| 二、准确认定智能机器人刑事责任主体地位的重要性 |
| 三、强智能机器人与其他刑事责任主体没有本质差异 |
| 四、强智能机器人可能接受刑罚处罚 |
| 五、确立强智能机器人刑事责任主体地位不会违背罪责自负原则 |
| 第二节 涉人工智能犯罪中行为人主观罪过的认定 |
| 一、问题的缘起 |
| 二、准确判定涉人工智能犯罪中研发者主观罪过的重要性 |
| 三、涉人工智能犯罪中研发者犯罪故意的认定 |
| 四、涉人工智能犯罪中研发者犯罪过失的认定 |
| 第三节 人工智能时代刑法中的行为涵义新解 |
| 一、问题的缘起 |
| 二、准确确定人工智能时代刑法中行为涵义的重要性 |
| 三、刑法中行为涵义的法理根基 |
| 四、人工智能时代刑法中行为的应有之义 |
| 第六章 人工智能时代刑法中刑罚论体系的重构 |
| 第一节 人工智能时代我国刑罚体系重构的必要性 |
| 一、强智能机器人犯罪应受刑罚处罚的原因 |
| 二、人工智能时代我国现行刑罚体系的局限性 |
| 第二节 人工智能时代我国刑罚体系重构的可行性 |
| 一、能够实现刑罚的功能 |
| 二、能够实现刑罚的目的 |
| 三、符合刑事立法规律 |
| 第三节 人工智能时代我国刑罚体系重构的设想 |
| 一、具体刑罚体系设计应坚持的原则 |
| 二、具体刑罚体系设计构想 |
| 结语 |
| 参考文献 |
| 在读期间发表的学术论文与研究成果 |
| 后记 |
（6）基于状态智能预警驱动的柴油机IETM关键技术研究与应用（论文提纲范文）
| 学位论文数据集 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号说明 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究综述 |
| 1.2.1 柴油机故障传统监测诊断方法概况 |
| 1.2.2 柴油机故障智能监测诊断技术研究概况 |
| 1.2.3 IETM技术发展概况 |
| 1.3 前人的研究成果 |
| 1.3.1 柴油机监测诊断方面研究成果 |
| 1.3.2 智能诊断技术研究成果 |
| 1.3.3 IETM技术研究成果 |
| 1.4 论文结构与内容安排 |
| 第二章 柴油机典型机械故障分类与预警诊断技术 |
| 2.1 柴油机典型机械故障分类及其特征信号 |
| 2.1.1 柴油机典型机械故障分类 |
| 2.1.2 柴油机典型机械故障特征信号类型 |
| 2.2 柴油机典型机械故障监测预警方法 |
| 2.2.1 基于统计特征参量分析的时域信号监测预警方法 |
| 2.2.2 基于振动信号角域分析的故障诊断预警方法 |
| 2.2.3 基于振动信号时频分析的故障监测预警方法 |
| 2.2.4 基于振动信号自适应的EMD智能预警方法 |
| 2.2.5 基于K近邻的柴油机故障识别预警方法 |
| 2.3 柴油机故障预警诊断技术难点 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 柴油机连杆轴瓦故障监测预警方法研究 |
| 3.1 连杆小头衬套滑移故障 |
| 3.1.1 连杆小头衬套滑移故障机理 |
| 3.1.2 连杆小头衬套滑移故障特征与监测难点分析 |
| 3.2 连杆轴瓦磨损故障 |
| 3.2.1 连杆轴瓦磨损故障类型与传统监测方法 |
| 3.2.2 连杆轴瓦磨损故障特征 |
| 3.3 基于SAW无线测温技术的轴瓦磨损类故障预警与诊断方法研究 |
| 3.3.1 SAW无源无线测温原理 |
| 3.3.2 基于SAW的连杆轴瓦温度传感器的设计 |
| 3.3.3 信号处理装置的设计 |
| 3.3.4 软件系统的设计 |
| 3.4 实验验证 |
| 3.4.1 高速单缸机配机试验 |
| 3.4.2 轴瓦磨损故障模拟试验 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 柴油机曲轴弯曲微变形故障诊断方法研究 |
| 4.1 曲柄连杆简化模型的理论分析计算 |
| 4.1.1 曲柄连杆力学模型分析 |
| 4.1.2 曲柄模型简化 |
| 4.1.3 横向力作用下曲轴受力分析 |
| 4.1.4 弯曲形变对于横向力作用下曲轴受力影响 |
| 4.2 基于多体动力学仿真的故障特征研究 |
| 4.2.1 模型建立与参数设置 |
| 4.2.2 仿真过程 |
| 4.2.3 仿真结果分析 |
| 4.3 曲轴弯曲微变形故障监测预警方法 |
| 4.4 故障案例验证 |
| 4.4.1 传感器与测点布置 |
| 4.4.2 故障现象描述 |
| 4.4.3 数据分析与故障诊断结论 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 柴油机典型机械故障智能预警诊断系统设计 |
| 5.1 基于缸盖振动信号概率密度分布的柴油机输出功率识别算法 |
| 5.1.1 缸盖振动信号截止滤波预处理 |
| 5.1.2 基于自适应EMD分解的缸盖振动信号处理方法研究 |
| 5.1.3 基于振动速度概率密度分布的功率识别方法 |
| 5.2 基于改进KNN的柴油机故障报警阈值动态自学习算法 |
| 5.2.1 训练集的构建 |
| 5.2.2 K值的确定 |
| 5.2.3 报警阈值动态学习方法 |
| 5.3 柴油机在线监测预警系统设计 |
| 5.3.1 系统总体设计 |
| 5.3.2 硬件方案 |
| 5.3.3 软件方案 |
| 5.4 工程应用案例 |
| 5.4.1 故障情况 |
| 5.4.2 报警信息与监测数据分析 |
| 5.4.3 故障原因探究 |
| 5.4.4 结论 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 基于智能预警驱动的柴油机IETM架构设计 |
| 6.1 IETM平台的功能模块 |
| 6.1.1 多媒体制作工具 |
| 6.1.2 XML编辑器 |
| 6.1.3 公共源数据库 |
| 6.1.4 发布引擎 |
| 6.1.5 浏览器 |
| 6.2 标准IETM内容模块 |
| 6.3 IETM的开发流程 |
| 6.3.1 数据模块编码 |
| 6.3.2 数据模块需求列表(DMRL)编制 |
| 6.4 基于智能预警驱动的柴油机IETM架构设计 |
| 6.4.1 架构设计 |
| 6.4.2 具体实现 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 研究结论与成果 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 研究成果及发表的学术论文 |
| 作者和导师简介 |
| 附件 |
（7）基于电信网管告警数据分析的网络故障预测研究（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 主要研究内容 |
| 1.3 论文结构安排 |
| 第二章 告警相关性分析及故障预测研究综述 |
| 2.1 电信网络告警及故障管理 |
| 2.1.1 电信网络管理及特点 |
| 2.1.2 告警和故障的概念及特点 |
| 2.1.3 告警分析与故障预测的难点及基本步骤 |
| 2.2 告警数据相关性分析 |
| 2.2.1 告警数据相关性分析方法 |
| 2.2.2 告警数据相关性分析研究现状 |
| 2.3 网络故障预测 |
| 2.3.1 网络故障预测方法 |
| 2.3.2 网络故障预测研究现状 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 告警数据相关性分析 |
| 3.1 告警数据相关性分析的问题分析 |
| 3.1.1 问题描述 |
| 3.1.2 告警数据相关性分析整体流程 |
| 3.2 基于序列模式挖掘的告警相关性分析 |
| 3.2.1 基于网络拓扑结构的K-MNT聚类算法 |
| 3.2.2 动态滑动时间窗口 |
| 3.2.3 基于PrefixSpan算法的序列模式挖掘 |
| 3.3 性能验证与分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于告警相关性分析的网络故障预测 |
| 4.1 告警-故障关联数据的统计分析 |
| 4.2 网络故障预测集成模型 |
| 4.2.1 问题描述 |
| 4.2.2 网络故障预测集成模型的设计 |
| 4.2.3 网络故障预测集成模型的搭建及特点 |
| 4.3 性能验证与分析 |
| 4.3.1 模型评估指标 |
| 4.3.2 实验参数设置 |
| 4.3.3 实验结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 论文工作总结 |
| 5.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 缩略语 |
| 致谢 |
（8）M市电梯安全评价及管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 M市的电梯安全评价的研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外相关课题研究综述 |
| 1.2.1 国内外关于电梯的安全管理研究 |
| 1.2.2 国内外电梯法律法规现状 |
| 1.2.3 国内外关于电梯安全评价的研究 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 第2章 电梯安全事故分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 电梯事故数理统计分析 |
| 2.2.1 曳引驱动电梯事故分析 |
| 2.2.2 自动扶梯与自动人行道事故分析 |
| 2.2.3 其它电梯事故分析 |
| 2.3 电梯事故致因分析 |
| 2.3.1 事故致因理论 |
| 2.3.2 电梯事故人因分析 |
| 2.3.3 电梯事故设备因素分析 |
| 2.3.4 电梯事故使用与管理因素分析 |
| 2.4 电梯主要风险点 |
| 2.5 典型电梯事故的事故树分析 |
| 2.5.1 事故树分析方法概述 |
| 2.5.2 曳引驱动电梯典型事故树分析 |
| 2.6 小结 |
| 第3章 曳引驱动电梯综合因素安全评价 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 曳引驱动电梯故障率数据特征 |
| 3.2.1 影响故障率的因素 |
| 3.2.2 基于监控数据的故障率特征 |
| 3.3 M市曳引驱动电梯故障率统计数据分析 |
| 3.3.1 故障数据提取 |
| 3.3.2 故障原因分析 |
| 3.4 电梯故障模式影响及致命度分析 |
| 3.5 曳引驱动电梯综合因素安全评价方法 |
| 3.5.1 曳引驱动电梯技术更新 |
| 3.5.2 曳引驱动电梯安全评价体系 |
| 3.6 曳引驱动电梯模糊综合评价方法 |
| 3.6.1 模糊综合评价法的基本步骤 |
| 3.6.2 等级评价向量的确定 |
| 3.6.3 待评价系统各因素权重计算 |
| 3.6.4 故障率系数的确定 |
| 3.7 小结 |
| 第4章 M市电梯安全评价方法实际应用 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 电梯安全评价实例计算 |
| 4.2.1 机械系统安全评价计算 |
| 4.2.2 电气控制系统模糊安全评价 |
| 4.2.3 使用环境因素安全评价 |
| 4.2.4 管理因素安全评价 |
| 4.2.5 可能性(四级变换计算)评价 |
| 4.2.6 电梯故障率系数评价计算 |
| 4.3 电梯安全管理问题及措施 |
| 4.4 小结 |
| 第5章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（9）水上交通过失犯罪研究（论文提纲范文）
| 创新点摘要 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 引言 |
| 一、选题背景与研究意义 |
| 二、本文的研究综述 |
| 三、本文的研究方法 |
| 四、本文的研究价值 |
| 第一章 水上交通过失犯罪基本理论 |
| 第一节 水上交通过失犯罪的概念及归类依据 |
| 一、交通过失犯罪的定义 |
| 二、水上交通过失犯罪的定义 |
| 三、水上交通过失犯罪在刑法典中的归类依据 |
| 第二节 水上交通过失犯罪的特征 |
| 一、危害结果严重于道路交通领域 |
| 二、介入因素具有多重复杂性 |
| 三、过失竞合的情形较为常见 |
| 四、由不负责任的心态引发的犯罪 |
| 第三节 水上交通过失犯罪的类型与存在范围 |
| 一、基于客观行为表现形式不同的分类 |
| 二、基于主体范围不同的分类 |
| 三、基于主观过失原因不同的分类 |
| 四、基于过失内容不同的分类 |
| 第四节 刑法介入水上交通过失犯罪需要兼顾的因素 |
| 一、水上交通运输环境的高风险性 |
| 二、水运经济与航行危险之间的平衡 |
| 三、工作环境的特殊性对水上交通从业者生理和心理的影响 |
| 第二章 水上交通过失犯罪中的实行行为界定 |
| 第一节 水上交通过失犯罪中的实行行为判断内容 |
| 一、形式要件——违反特殊注意义务 |
| 二、实质要件——具有法益侵害的紧迫危险或者危险升高 |
| 第二节 水上交通过失犯罪中实行行为表现形式 |
| 一、水上交通过失犯罪中作为形式认定 |
| 二、水上交通过失犯罪中不作为认定 |
| 第三节 水上交通阶段过失中的实行行为界定 |
| 一、阶段过失中实行行为界定的学说争论 |
| 二、水上交通过失犯罪中实行行为的阶段性类型 |
| 三、水上交通阶段过失中实行行为认定的路径选择 |
| 第三章 水上交通过失犯罪危害结果的标准与认定 |
| 第一节 水上交通过失犯罪危害结果的标准探索 |
| 一、人员伤亡作为水上交通过失犯罪危害结果适用标准之反思 |
| 二、财产损失作为水上交通过失犯罪危害结果适用标准之反思 |
| 第二节 水上交通事故致落水失踪的法律后果定性分析 |
| 一、水上交通事故致落水失踪处理路径的学理争论 |
| 二、涉水行政、司法机关处理致人落水失踪的不同处理路径 |
| 三、以宣告死亡论认定致人落水失踪的合理性证成 |
| 第三节 水上交通事故致溢油污染的法律后果定性分析 |
| 一、水上交通事故致溢油污染定性路径的学理争论 |
| 二、司法实践中水上交通事故致溢油污染的处理路径 |
| 三、以环境法益侵害衡量水上交通事故致溢油污染的合理性分析 |
| 第四章 水上交通过失犯罪的因果关系判断 |
| 第一节 水上交通过失犯罪的因果关系特征 |
| 一、以多因一果、多因多果为主要表现形式 |
| 二、介入因素影响因果进程 |
| 三、水上交通过失犯罪中的因果联系具有复杂性 |
| 四、水上交通过失犯罪中的因果关系认定困难 |
| 第二节 传统因果关系理论的判断难点 |
| 一、条件说的判断难点 |
| 二、原因说的判断难点 |
| 三、相当因果关系说的判断难点 |
| 第三节 水上交通过失犯罪中因果关系的判断路径选择 |
| 一、以条件说作为结果归因的重要理论 |
| 二、以客观归责理论进一步检验结果归属 |
| 第五章 水上交通过失犯罪的主体范围及认定 |
| 第一节 水上交通业务过失犯罪的主体范围及认定 |
| 一、船舶组织体中业务过失主体范围和界定标准 |
| 二、值班水手作为水上交通业务过失犯罪责任主体的案例审视 |
| 三、引航员作为水上交通业务过失犯罪责任主体的认定 |
| 第二节 水上交通监督过失犯罪的主体范围及认定 |
| 一、船舶组织体内监督过失主体范围界定 |
| 二、船舶组织体系内部监督过失主体追责层级的限定 |
| 第三节 水上交通管理过失犯罪的主体范围及认定 |
| 一、水上交通管理过失犯罪主体范围和责任主体认定 |
| 二、一般管理情形下责任主体限定 |
| 三、管理错位情形下责任主体限定 |
| 第六章 水上交通过失犯罪主观特征之注意义务分析 |
| 第一节 水上交通过失不同主体的注意义务内容与根据 |
| 一、水上交通过失不同主体的结果预见义务内容 |
| 二、水上交通过失不同主体的结果避免义务内容 |
| 三、水上交通过失不同主体的注意义务根据 |
| 第二节 水上交通过失不同主体的注意义务履行 |
| 一、水上交通过失不同主体的注意义务履行内容 |
| 二、水上交通过失不同主体违反注意义务的程度 |
| 第三节 水上交通过失与信赖原则 |
| 一、信赖原则的一般理论 |
| 二、信赖原则在水上交通领域中的适用分析 |
| 三、信赖原则在水上交通监督过失中的适用分析 |
| 四、信赖原则在水上交通管理过失中的适用分析 |
| 第七章 水上交通过失犯罪主观特征之注意能力判断 |
| 第一节 水上交通过失不同主体注意能力的影响因素 |
| 一、心理状态对水上交通业务过失主体的注意能力影响 |
| 二、生理状态对水上交通业务过失主体的注意能力影响 |
| 第二节 水上交通过失不同主体注意能力的判断标准 |
| 一、注意能力判断标准的学说争鸣 |
| 二、水上交通从业者的注意能力判断标准选择 |
| 三、航运管理者的注意能力判断标准选择 |
| 第八章 我国水上交通过失犯罪的刑法完善思考 |
| 第一节 我国水上交通过失犯罪的立法完善 |
| 一、增设“水上重大航行事故罪”的理论意义与实践需要 |
| 二、由附属刑法规范配合刑事立法进行规制 |
| 第二节 我国水上交通过失犯罪的司法完善 |
| 一、水上交通过失犯罪的入罪标准完善 |
| 二、水上交通过失犯罪中特殊结果形态的法律适用完善 |
| 三、水上交通过失犯罪中逃逸行为的司法认定完善 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间公开发表的论文 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（10）基于堆栈自动编码器的配电网单相接地故障定位方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 配电网结构及接地方式 |
| 1.3 配电网故障定位国内外研究现状 |
| 1.3.1 主动式定位方法 |
| 1.3.2 被动式定位方法 |
| 1.4 配电网故障测距难点分析 |
| 1.5 本文主要研究内容及章节安排 |
| 1.5.1 本文主要研究内容 |
| 1.5.2 本文章节安排 |
| 2 深度学习基本原理 |
| 2.1 神经网络基本理论 |
| 2.1.1 神经网络历程 |
| 2.1.2 BP神经网络 |
| 2.2 堆栈自动编码器 |
| 2.3 深度学习在配电网测距的优势 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于三相注入的配电网故障测距 |
| 3.1 基于单端注入法的故障特征分析 |
| 3.1.1 故障点行波特性分析 |
| 3.1.2 暂态故障传播过程分析 |
| 3.2 定位方法及参数选取 |
| 3.2.1 基于反射脉冲特征提取的故障测距方法流程 |
| 3.2.2 确定反射信号到达时间 |
| 3.2.3 数据预处理 |
| 3.2.4 特征提取 |
| 3.2.5 网络训练 |
| 3.2.6 疑似故障点排除 |
| 3.3 仿真验证与对比分析 |
| 3.3.1 信号到达时间确定 |
| 3.3.2 测距结果 |
| 3.3.3 噪声的影响 |
| 3.3.4 对比分析 |
| 3.4 本章小节 |
| 4 基于堆叠式自动编码器的配电网故障定位 |
| 4.1 故障特性分析 |
| 4.1.1 故障电流分析 |
| 4.1.2 故障相角分析 |
| 4.2 定位方法及参数选取 |
| 4.2.1 故障区域划分和判定 |
| 4.2.2 数据处理 |
| 4.2.3 SAE的训练与网络参数选择 |
| 4.3 仿真验证与对比分析 |
| 4.3.1 故障区段判断 |
| 4.3.2 故障测距仿真结果 |
| 4.3.3 噪声的影响 |
| 4.3.4 对比分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
四、一起人为故障的排除过程（论文参考文献）
- [1]高铁通信监控关键设备维护策略研究[D]. 李莹. 天津工业大学, 2021(01)
- [2]运维方式优化及结构改进在提升高压变频器运行可靠性中的应用研究[D]. 程传杰. 山东大学, 2020(04)
- [3]基于大数据分析的输电线路系统故障时空预测方法的研究[D]. 孙辰昊. 上海交通大学, 2020(01)
- [4]涉人工智能犯罪刑法规制问题研究[D]. 房慧颖. 华东政法大学, 2020(02)
- [5]教育部关于印发普通高中课程方案和语文等学科课程标准（2017年版2020年修订）的通知[J]. 教育部. 中华人民共和国教育部公报, 2020(06)
- [6]基于状态智能预警驱动的柴油机IETM关键技术研究与应用[D]. 高志龙. 北京化工大学, 2020(01)
- [7]基于电信网管告警数据分析的网络故障预测研究[D]. 陈颖. 北京邮电大学, 2020(05)
- [8]M市电梯安全评价及管理研究[D]. 王楚奇. 中国科学院大学(中国科学院大学工程科学学院）, 2020(03)
- [9]水上交通过失犯罪研究[D]. 庞婧. 大连海事大学, 2020(01)
- [10]基于堆栈自动编码器的配电网单相接地故障定位方法研究[D]. 谭颖婕. 北京交通大学, 2020(03)