【摘 要】
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将基于监督学习的方法引入到对设备的早期故障预测之中,针对现有预警技术的不足,完善了基于监督学习的预警技术,并提出了快变报警、缓变报警、趋势报警和轴心轨迹报警的报警
【机 构】
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北京化工大学诊断与自愈工程研究中心
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将基于监督学习的方法引入到对设备的早期故障预测之中,针对现有预警技术的不足,完善了基于监督学习的预警技术,并提出了快变报警、缓变报警、趋势报警和轴心轨迹报警的报警方式。通过自学习阈值以及针对性的报警策略可以准确地预测报警的发生,并且可以进行有效的故障诊断。在此基础上开发了预警管理系统,该系统能够较好地捕捉到设备的早期故障,并可以对设备的早期故障进行准确的数据分析,对预防和诊断设备故障具有重要的意义。
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