摘要
本发明公开了一种基于多传感器融合的压缩机故障诊断方法及系统,该系统包括实时采集压缩机运行数据的数据采集模块、进行数据处理的数据处理模块和进行故障诊断的故障诊断模块,所述数据处理模块包括预处理单元、特征提取单元和数据融合单元,所述预处理单元对采集的各项数据进行滤波、去噪和归一化处理;所述特征提取单元从所述预处理单元处理后的各项数据中分别提取特征值;所述数据融合单元将所述特征提取单元提取的各项特征值根据时间轴生成综合特征向量;所述故障诊断模块包括故障诊断计算模型和反馈单元,所述故障诊断计算模型根据所述数据融合单元生成的综合特征向量计算并输出故障类型和位置;所述反馈单元反馈诊断结果。
技术关键词
多传感器融合
故障诊断系统
特征提取单元
故障诊断模块
特征值
数据处理模块
压缩机
数据采集模块
功率传感器
机器学习算法
相关性分析方法
振动传感器
失效分析方法
流量传感器
电流传感器
设备运行数据
压力传感器
温度传感器
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产地鉴别方法
样本
鉴别装置
数据矩阵相乘
协方差矩阵
产品测试方法
机器学习算法
数据处理模块
数据采集模块
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校正标定方法
BP神经网络模型
特征值
校正模块
电池组
数据异常检测方法
数据异常检测系统
深度神经网络
可读存储介质
终端设备