摘要
本发明公开了一种设备健康智能识别方法及系统,所述方法包括:对设备退化过程和潜在故障特性进行多维度分析;根据多维度分析结果,提取基于退化过程的健康特征;根据提取的健康特征,构建健康状态识别模型;利用健康状态识别模型对设备的健康状态进行在线识别。本发明的设备健康智能识别方法及系统,通过对退化特性的演化模型统一刻画,提高故障识别的智能性、准确性及诊断效率;通过及时确定故障位置、预测部件的劣化趋势,提早采取相应的措施,预防设备停机甚至安全事故的发生;能有效地预测卷包设备生产过程中的潜在故障,降低生产损失和维护成本,提高生产可靠性及安全性,促进预知性维护和设备管理精益化水平。
技术关键词
健康状态识别
智能识别方法
设备健康状态
退化建模方法
动力学建模方法
退化模型
多特征模型
频域特征
智能识别系统
在线
卷包设备
可视化方法
特征提取模块
时域特征
设备管理
识别模块
分析模块
精度
参数
机制
系统为您推荐了相关专利信息
健康状态识别方法
水闸结构
焦点损失函数
应变传感器
损伤特征
预警方法
红外阵列传感器
多模态
建筑机房
深度特征学习
氨基酸粉末
傅里叶红外光谱仪
氨基酸手性识别
智能识别方法
随机森林
砂石分离机
监测控制方法
设备运行参数
多模态深度学习
生成控制指令
健康评价方法
特征值
矩阵
线性回归模型
轴承故障特征频率