rbf神经网络在变压器故障诊断中的应用，可以用于其他故障诊断

常见问题及处理方案CPU使用率高的问题通过操作系统命令toptopasglance等查看top进程号，确认是系统进程还是oracle应用进程，查询当前top进程执行的操作和sql语句进行分析。
根据进程号获取正在执行的sqlSELECTa.osuser,a.username,b.address,b.hash_value,b.sql_textfromv$sessiona,v$sqltextb,v$processpwherep.spid=&spidandp.addr=a.paddranda.STATUS='ACTIVE'anda.sql_address=b.addressorderbyaddress,piece;数据库无法连接数据库无法连接，一般可能是如下原因造成：（1）数据库宕了（2）监听异常（3）数据库挂起（4）归档目录满（5）数据库或应用主机的网卡出现问题不能正常工作（6）应用主机到数据库主机的网络出现问题。
1、数据库宕了立即启动数据库。
Startup2、监听异常此时一般体现为：监听进程占用CPU资源大；
d监听日志异常。
此时，立即重启监听，监听重启一般能在1分钟之内完成。
Lsnrctlrestart3、数据库挂起立即重启数据库。
Startup4、归档目录满（1）在没有部署OGG数据同步的情况下，立即清理归档日志文件。
（2）如果部署了OGG数据同步，查看OGG正在读取的归档日志文件，立即清理OGG不再需要的日志文件。
5、数据库或应用主机的网卡出现问题不能正常工作。
立即联系主机工程师处理。
6、应用主机到数据库主机的网络出现问题。
立即联系网络维护人员查看。
CRS/GI无法启动对于10g及11gR1版本的CRS问题1、进入/tmp目录下，看是否产生了crsctl.xxxxx文件如果有的话，看文件内容，一般会提示OCR无法访问，或者心跳IP无法正常绑定等信息。
2、如果/tmp目录下没有crsctl.xxxxx文件此时查看ocssd.log文件，看是否能从中得到有价值的信息。
可能的问题：网络心跳不通。
3、/tmp目录无crsctl.xxxxx且日志中没有报错信息，只有停CRS时的日志信息。
此时可能是RAC两个节点对并发裸设备的访问有问题，此时考虑：（1）停掉两个节点的CRS。
（2）两个节点先同时去激活并发VG，然后再激活VG。
（3）重新启动CRS。
对于11gR2的GI问题分析$GRID_HOME/log/nodename目录下的日志文件，看是否能从中找出无法启动的原因。
常见问题：1、心跳IP不同。
2、ASM实例无法启动。
对CRS的故障诊断和分析,参加本文档中RAC部分的MOS文档.数据库响应慢应急处理步骤：（1）找到占用CPU资源大的sql或者模块，然后停掉此应用模块。
（2）如果属于由于种种原因引起的数据库hang住情况，立即重启数据库，此时重启需要约15分钟时间。
重要说明：如果重启数据库的话，会有如下负面影响：（1）要kill掉所有连接到数据库中的会话，所有会话都会回滚。
（2）立即重启的话，不能获取并保留分析数据库挂起原因的信息，在后续分析问题时，没有足够信息用于分析问题产生的根本原因。
一般正常重启的话，都需要手动获取用于分析数据库重启原因的信息，以便编写分析报告，但是在最长情况下，获取日志信息可能就要40分钟时间。
此时一般做systemstatedump，且如果是rac情况的话，需要2个节点都做，且需要做2次或以上。
常规处理步骤，分如下几种情况处理：（1）所有业务模块都慢。
（2）部分业务模块慢。
（3）数据库hang住。
所有业务模块都慢此时首先查看系统资源，看是否属于CPU资源使用率100%的问题，如果是，参考本章“CPU使用率高的问题”解决办法。
如果系统资源正常，那很可能是数据库hang住了，此时参考数据库Hang部分。
部分业务模块慢分析运行慢的模块的sql语句：（1）看是否是新上的sql。
（2）看执行计划是否高效。
（3）优化运行慢的模块的sql语句。
数据库hang住应急处理方式：重启数据库。
常规处理方式：（1）分析alert日志，看是否能从alert日志中，可以很快找到引起问题的原因。
（2）做3级别的hanganalyze，先做一次，然后隔一分钟以后再做一次。
并分析

基于改进粒子群神经网络的电力电子电路故障诊断,此论文仅供参考,欢迎大家下载

使用MATALB编写的KPCA故障诊断程序，输入训练数据和测试数据即可。
带有SPE和T2统计图

数据挖掘在各行业的应用论文数据仓库与数据挖掘.caj空间数据挖掘技术.caj数据仓库与数据挖掘技术及其在科技情报业的应用前景.caj相关案件的数据挖掘.caj数据挖掘技术.caj一种实时过程控制中的数据挖掘算法研究.cajEIS环境下的数据挖掘技术的研究.caj数据挖掘及其工具的选择.caj数据挖掘技术与中国商业银行业务发展策略.caj数据挖掘工具DMTools的设计与实现.caj数据仓库、数据挖掘在银行中的应用.caj基于信息熵的地学空间数据挖掘模型.caj数据挖掘及其在商业银行中的应用.caj数据挖掘与决策支持系统.caj数据仓库、数据集市和数据挖掘.caj数据仓库与数据挖掘1.cajIDSS中数据仓库和数据挖掘的研究与实现.caj基于粗糙集理论的数据挖掘模型.caj数据挖掘及其在SXWG_EIS中的应用.caj数据挖掘——技术与应用综述.caj挖掘转移规则一种新的数据挖掘技术.caj以地物识别和分类为目标的高光谱数据挖掘.caj数据挖掘与虚拟数据库.caj数据挖掘与电力系统.caj浅说数据挖掘.caj带Rough算子的决策规则及数据挖掘中的软计算.caj数据挖掘系统的一种实现策略.caj信息检索中的数据挖掘技术.caj红外光谱谱图库中的数据挖掘.caj中介粗集及其在数据挖掘中的应用.caj数据挖掘在音高变化规律学习中的应用.caj数据挖掘技术在财经领域的应用.caj知识发现和数据挖掘的研究.caj数据仓库与数据挖掘技术浅谈.caj用户访问模式数据挖掘的模型与算法研究.caj数据仓库的建设与数据挖掘技术浅析.caj分类特征规则的数据挖掘技术.caj数据挖掘技术的主要方法及其发展方向.cajOLAP和数据挖掘技术在Web日志上的应用.caj数据挖掘技术12.caj数据挖掘技术初探.caj探索式数据挖掘模型的讨论.caj前向网络bp算法在数据挖掘中的运用.caj数据挖掘在Internet信息导航系统中的应用研究.caj数据挖掘技术123.caj基于粗糙集(Roughset)的数据挖掘及其实现.caj数据挖掘技术在建模、优化和故障诊断中的应用.cajFCC油品质量指标智能监测系统的数据挖掘与修正技术.caj一种测试数据挖掘算法的数据源生成方法.caj基于数据挖掘的类比推理技术在石油产品分析系统中的实现.caj神经网络在数据挖掘中的应用研究.caj数据挖掘方法的评述.caj基于数据挖掘的类比推理技术在石油产品分析系统中的实现1.caj一个面向电子商务的数据挖掘系统的设计与实现.caj数据挖掘技术在煤与瓦斯突出预测中的应用研究.caj基于数据抽取器实现数据挖掘.caj基于数据挖掘的群决策模型.caj基于数据挖掘的普通话韵律规则学习.caj数据挖掘和知识发现的技术方法.caj可视化数据挖掘技术及其应用.caj神经网络数据挖掘方法中的数据准备问题.kdh基于CORBA的数据挖掘工具KDD-DC.caj基于高校人事信息库的数据挖掘研究.caj数据挖掘管理系统.caj电信网告警数据库中的数据挖掘.caj数据挖掘原理、方法及其应用.caj一种基于数据仓库的数据挖掘系统的结构框架.cajOLAP与数据挖掘一体化模型的分析与讨论.caj一种新型数据分析技术——数据挖掘.cajaaa数据挖掘和数据仓库及其在电信业中的应用.caj数据挖掘技术及其应用.caj数据挖掘中概念树的标准、生成和实现.kdhXML与面向Web的数据挖掘技术.caj数据挖掘和数据仓库及其在电信业中的应用.caj数据挖掘技术及其在地学中的应用.caj结合数据融合和数据挖掘的医疗监护报警.caj基于多媒体数据库的数据挖掘系统原型.caj数据挖掘技术1.caj股票信息的数据挖掘.caj多媒体数据挖掘的相关媒体特征库方法.caj基于数据挖掘的深部采场岩爆知识的自动获取.caj空间数据挖掘理论与方法的研究.caj金融数据挖掘中的非线性相关跟踪技术(英文).caj数据挖掘技术的一个应用模型.cajDNA中的数据挖掘和启动子识别.caj数据仓库与数据挖掘12.caj数据挖掘系统设计.caj数据挖掘方法的研究.caj用数据挖掘技术优选侧钻井井位.caj关注政府上网后的数据挖掘.kdh数据挖掘技术及其在电力系统中的应用.caj目前数据挖掘算法的评价.caj基于数据挖掘的地下硐室围岩稳定性判别.caj基于属性分类的数据挖掘方法.caj基于数据挖掘模型的高压输电线系统故障诊断.caj用于建模、优化、故障诊断的数据挖掘技术.caj格子机数据挖掘方法.caj数据挖掘及其在电力系统中的应用.kdh用于

该数据集为辛辛那提大学轴承全生命周期数据集，可以用作故障诊断与故障预测算法的验证。

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全面的EEMD程序，用作信号分解，故障诊断邻域得到广泛应用

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现代设备技术水平不断提高，生产率、自动化要求越来越高，相应地，故障也随之增加。
变压器作为电力系统中非常复杂而且非常重要的设备，其工作状态对电力系统、企事业单位生产及居民生活具有十分重要的影响。
如何提前对变压器故障进行预测和在故障发生后迅速判断故障原因是提高工作效率、减少经济损失的一个重要途径。
因此研究变压器故障诊断对保证系统安全、可靠、经济运行，提高经济效益具有重要意义。
本文针对传统故障诊断的若干弊病，提出了将神经网络用于变压器故障诊断系统。
传统的故障诊断方法大多是以领域专家和操作者的启发性经验知识为核心，知识获取困难、推理效率低下、自适应能力差，并且常见的诊断方法常常由于其单一性而存在一定的误差。
同时由于故障征兆和故障类型之间常常存在复杂的非线性关系，使得诊断系统的数学模型很难获取。
而人工神经网络以其分布式并行处理、自适应、自学习、联想记忆以及非线性映射等优点，为解决这一问题开辟了新途径。
鉴于此，在开发变压器故障诊断系统时，将神经网络作为故障分类器进行设计。
本文首先分析了故障诊断和神经网络的基本理论，并在此基础上提出了神经网络对于变压器故障诊断系统的适用性;文中将BP神经网络算法用计算机实现;并针对其本身存在的一些缺点提出了一系列改进措施，通过在修正权值的时候增加动量项，并且限制输入值范围来减小误差、提高系统的诊断正确率;在对输入数据进行归一化处理的时候，采取按类逐项归一化的方法，避免了输入数据出现0或者1而使训练进入平坦区。
这样可以大大提高系统的诊断效率和诊断正确率。
将变压器诊断中典型的油中气体分析法和神经网络方法相结合，采用Java语言开发出界面友好、性能优秀的变压器故障诊断系统;此外，文中还详细探讨了网络各结构参数的选择方法，并且就变压器这一实际诊断系统，分析了不同结构参数对系统误差的影响。
在文章的最后，总结了神经网络故障诊断系统的优秀性能以及它存在的不足，并且分析了未来神经网络用于故障诊断的前景和发展方向。
关键词故障诊断；
神经网；
BP算法；
变压器油中气体分析

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。