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文檔簡介
1、大型復(fù)雜系統(tǒng)一旦發(fā)生災(zāi)難性故障將會(huì)造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失和人員傷亡,相對(duì)于計(jì)劃維修而言,視情維修既能減少不必要的停機(jī)停產(chǎn)損失,又能更好地保證系統(tǒng)的安全性。早期故障診斷和剩余壽命預(yù)測(cè)是視情維修的基礎(chǔ)。
本文以提升工業(yè)安全以及節(jié)省大量維修開支為應(yīng)用背景,以緩變微小故障早期診斷為基礎(chǔ),利用先進(jìn)的特征抽取理論和預(yù)測(cè)技術(shù),開展剩余壽命(Residual Useful Life, RUL)預(yù)測(cè)研究,為工程維護(hù)人員制定維修策略提供決策依據(jù)。
2、r> 全文以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的故障特征抽取技術(shù)為主線,利用小波濾波(Wavelet Filtering, WF)技術(shù)、主元分析(Principal Component Analysis, PCA)、指定元分析(Designated Component Analysis, DCA)、深度學(xué)習(xí)(Deep Learning, DL)等理論知識(shí),根據(jù)可利用的故障數(shù)據(jù)量、故障征兆知識(shí)、觀測(cè)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分布和觀測(cè)數(shù)據(jù)是否呈非線性等先驗(yàn)信息,分別開展基于統(tǒng)計(jì)
3、特征非線性擬合的系統(tǒng)級(jí)RUL預(yù)測(cè)和元部件RUL預(yù)測(cè)研究、基于深度特征的早期故障診斷和RUL預(yù)測(cè)研究。論文的主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)如下:
(1)高斯觀測(cè)數(shù)據(jù)情況下,將小波濾波技術(shù)與主元分析相結(jié)合實(shí)現(xiàn)早期微小故障特征抽取,根據(jù)所定義的故障演變標(biāo)尺建立基于指數(shù)型非線性擬合方法的實(shí)時(shí) RUL預(yù)測(cè)模型,實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)級(jí)的RUL預(yù)測(cè)。故障征兆知識(shí)可用情況下,利用指定元分析提取關(guān)鍵部件的故障特征,開展關(guān)鍵部件實(shí)時(shí)RUL預(yù)測(cè)研究。
(2)觀測(cè)數(shù)據(jù)非線
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