本文關鍵詞：大型機械設備故障的優(yōu)化挖掘檢測模型仿真，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：大型機械設備的系統(tǒng)構成復雜,容易產生故障,對故障數(shù)據進行優(yōu)化挖掘實現(xiàn)故障及時診斷。傳統(tǒng)方法采用故障數(shù)據自適應重寫方法實現(xiàn)機械設備故障挖掘,存在精度不高,診斷性能不好的問題。提出一種基于模糊推理分裂波束形成的大型機械設備故障的優(yōu)化挖掘檢測模型。分析了大型機械設備的故障發(fā)生和檢測原理,采用模糊推理算法實現(xiàn)對大型機械設備的故障數(shù)據的采集和特征提取,根據特征提取結果進行分裂波束形成,提高對故障數(shù)據的聚類能力,實現(xiàn)大型機械設備故障的優(yōu)化挖掘。仿真結果表明,采用該模型進行大型機械設備的故障數(shù)據挖掘和檢測診斷,能準確實現(xiàn)對故障數(shù)據的恢復跟蹤和波束形成,提高故障的檢測性能,檢測準確率較高。
【作者單位】： 陜西鐵路工程職業(yè)技術學院電氣與信息工程系;
【關鍵詞】： 機械設備 故障 挖掘 檢測模型
【分類號】：TH17
【正文快照】： 0引言大型機械設備通常處于高溫高熱等惡劣的工作環(huán)境中,機械設備的組成部件構成復雜,耦合因素較多,導致大型機械設備的故障發(fā)生率較高,需要對大型機械設備進行實時的故障數(shù)據挖掘和監(jiān)測,保證大型機械設備的運行正常,機械設備等機械設備的故障診斷是由機械設備自身的固有規(guī)律

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本文編號：405568