基于深度學(xué)習(xí)理論的設(shè)備健康狀態(tài)識別研究
發(fā)布時間:2023-03-21 10:45
隨著現(xiàn)代工業(yè)的快速發(fā)展,現(xiàn)階段設(shè)備組成復(fù)雜、零部件多、維護(hù)困難,及時識別設(shè)備的健康狀態(tài),確保其工作過程的安全性和可靠性,已成為現(xiàn)代企業(yè)管理的重要目標(biāo)之一。物聯(lián)網(wǎng)、傳感器等技術(shù)豐富了設(shè)備狀態(tài)的測量手段,許多企業(yè)積累了大量的設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù),使數(shù)據(jù)驅(qū)動的設(shè)備狀態(tài)分析成為可能。根據(jù)上述現(xiàn)狀,本文將設(shè)備的健康狀態(tài)識別與狀態(tài)數(shù)據(jù)處理結(jié)合起來,主要研究如下:(1)設(shè)備健康狀態(tài)是由多個設(shè)備健康狀態(tài)參數(shù)表示的,本文以設(shè)備點檢系統(tǒng)提供的運(yùn)行狀態(tài)多參數(shù)數(shù)據(jù)為樣本,采用主成分分析法對數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理,融合設(shè)備的狀態(tài)數(shù)據(jù),挑選出重要的健康狀態(tài)信息,建立設(shè)備健康狀態(tài)評估指標(biāo)體系。(2)為實現(xiàn)設(shè)備健康狀態(tài)的識別,必須將設(shè)備的健康狀態(tài)評估指標(biāo)體系和設(shè)備的健康狀態(tài)等級對應(yīng)起來。利用深度學(xué)習(xí),建立融合歷史、實時設(shè)備多狀態(tài)參數(shù)的健康狀態(tài)評估模型,從模型輸入、模型參數(shù)、模型輸出幾個方面進(jìn)行設(shè)計。通過研究隱含層層數(shù)、學(xué)習(xí)率、隱含層節(jié)點數(shù)等參數(shù)進(jìn)行模型驗證和優(yōu)化。(3)基于上述理論和方法,在實驗驗證的基礎(chǔ)上,結(jié)合企業(yè)應(yīng)用實際,開發(fā)相應(yīng)的軟件系統(tǒng)。根據(jù)系統(tǒng)的設(shè)計目標(biāo),設(shè)計系統(tǒng)的功能模塊,并對系統(tǒng)開發(fā)的關(guān)鍵技術(shù)、軟件和硬件配置進(jìn)行研究...
【文章頁數(shù)】:60 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
abstract
1 緒論
1.1 本課題的研究背景及意義
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意義
1.2 國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀
1.2.1 設(shè)備健康狀態(tài)評估研究現(xiàn)狀
1.2.2 深度學(xué)習(xí)研究現(xiàn)狀
1.3 論文研究內(nèi)容
2 設(shè)備健康狀態(tài)識別框架
2.1 設(shè)備健康狀態(tài)識別方案
2.2 設(shè)備健康狀態(tài)識別體系結(jié)構(gòu)
2.3 設(shè)備健康狀態(tài)管理系統(tǒng)
2.4 本章小結(jié)
3 設(shè)備健康狀態(tài)評估體系
3.1 設(shè)備健康狀態(tài)信息監(jiān)測
3.2 設(shè)備健康狀態(tài)退化特性
3.3 設(shè)備健康狀態(tài)等級
3.4 設(shè)備健康狀態(tài)評估指標(biāo)選取原則
3.5 設(shè)備健康狀態(tài)評估指標(biāo)體系
3.6 案例分析
3.7 本章小結(jié)
4 基于深度學(xué)習(xí)的設(shè)備健康狀態(tài)識別
4.1 深度學(xué)習(xí)理論
4.1.1 深度學(xué)習(xí)理論概述
4.1.2 深度置信網(wǎng)絡(luò)
4.2 基于深度學(xué)習(xí)的設(shè)備健康狀態(tài)識別建模
4.2.1 模型輸入
4.2.2 模型參數(shù)
4.2.3 模型訓(xùn)練
4.2.4 模型輸出
4.2.5 實驗驗證
4.3 設(shè)備健康狀態(tài)識別模型優(yōu)化
4.3.1 優(yōu)化過程
4.3.2 結(jié)果分析
4.4 設(shè)備健康狀態(tài)識別算法對比
4.5 本章小結(jié)
5 系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)
5.1 系統(tǒng)開發(fā)關(guān)鍵技術(shù)
5.2 系統(tǒng)功能模塊
5.3 系統(tǒng)工作流程設(shè)計
5.4 系統(tǒng)環(huán)境配置
5.5 系統(tǒng)實現(xiàn)與運(yùn)行
5.6 本章小結(jié)
6 結(jié)論與展望
6.1 結(jié)論
6.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄
本文編號:3766874
【文章頁數(shù)】:60 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
abstract
1 緒論
1.1 本課題的研究背景及意義
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意義
1.2 國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀
1.2.1 設(shè)備健康狀態(tài)評估研究現(xiàn)狀
1.2.2 深度學(xué)習(xí)研究現(xiàn)狀
1.3 論文研究內(nèi)容
2 設(shè)備健康狀態(tài)識別框架
2.1 設(shè)備健康狀態(tài)識別方案
2.2 設(shè)備健康狀態(tài)識別體系結(jié)構(gòu)
2.3 設(shè)備健康狀態(tài)管理系統(tǒng)
2.4 本章小結(jié)
3 設(shè)備健康狀態(tài)評估體系
3.1 設(shè)備健康狀態(tài)信息監(jiān)測
3.2 設(shè)備健康狀態(tài)退化特性
3.3 設(shè)備健康狀態(tài)等級
3.4 設(shè)備健康狀態(tài)評估指標(biāo)選取原則
3.5 設(shè)備健康狀態(tài)評估指標(biāo)體系
3.6 案例分析
3.7 本章小結(jié)
4 基于深度學(xué)習(xí)的設(shè)備健康狀態(tài)識別
4.1 深度學(xué)習(xí)理論
4.1.1 深度學(xué)習(xí)理論概述
4.1.2 深度置信網(wǎng)絡(luò)
4.2 基于深度學(xué)習(xí)的設(shè)備健康狀態(tài)識別建模
4.2.1 模型輸入
4.2.2 模型參數(shù)
4.2.3 模型訓(xùn)練
4.2.4 模型輸出
4.2.5 實驗驗證
4.3 設(shè)備健康狀態(tài)識別模型優(yōu)化
4.3.1 優(yōu)化過程
4.3.2 結(jié)果分析
4.4 設(shè)備健康狀態(tài)識別算法對比
4.5 本章小結(jié)
5 系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)
5.1 系統(tǒng)開發(fā)關(guān)鍵技術(shù)
5.2 系統(tǒng)功能模塊
5.3 系統(tǒng)工作流程設(shè)計
5.4 系統(tǒng)環(huán)境配置
5.5 系統(tǒng)實現(xiàn)與運(yùn)行
5.6 本章小結(jié)
6 結(jié)論與展望
6.1 結(jié)論
6.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄
本文編號:3766874
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