[发明专利]基于自学习收敛故障知识库的设备故障预测方法及其应用有效
| 申请号： | 202011430198.9 | 申请日： | 2020-12-09 |
| 公开（公告）号： | CN112561280B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 张琨;朱丹;张浩;李成洋;殷勤;史明红;邱绍峰;周明翔;刘辉;张俊岭;彭方进;罗小华;应颖;陈情;李晓聃;朱冬 | 申请（专利权）人： | 中铁第四勘察设计院集团有限公司 |
| 主分类号： | G06F18/2433 | 分类号： | G06F18/2433;G06F18/25;G06F18/214;G06N3/045;G06N3/086;G01D21/02;G06N5/022 |
| 代理公司： | 武汉东喻专利代理事务所(普通合伙) 42224 | 代理人： | 宋敏 |
| 地址： | 430063 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于自学习收敛故障知识库的设备故障预测方法及其应用，实现对设备零部件的健康评价，并预测故障。通过记录机电设备的零部件的振动、位移、噪声、温度和电流等多维度状态信息，提取其不同健康状态(正常、轻微故障、严重故障等)的时域与频域特征，建立故障模型库。基于GA‑BP神经网络训练机电设备故障样本集，得到关键零部件的状态信息与零部件的健康状态映射关系，从而实现故障预测、健康管理的功能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 自学习 收敛 故障 知识库 设备 预测 方法 及其 应用 | ||
【主权项】：
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