摘要
本发明公开了一种基于深度学习的传热部件故障诊断系统,包括六大模块。模型训练数据管理模块依据不同传热部件的设计形变阈值,划分其正常运行期与功能失效期,采集形变量及运行时间并存储为数据集;寿命预测与健康评估模块利用数据集构建模型,预测目标部件到达形变阈值的时间;形变特征感知模块采集目标部件数据,获取一次形变量值;智能维护策略筛选模块调用策略库筛选适配方案并录入训练集;维护效果验证模块间隔预测时间计算维护后的二次形变量,并与阈值对比;自学习策略优化模块根据对比结果,将有效方案纳入优选集,无效方案则进入筛选集供人工判断。该系统实现了传热部件故障的智能诊断与维护优化。
技术关键词
故障诊断系统
图像匹配算法
寿命
变量
数据管理模块
数字图像法
构建预测模型
建立预测模型
累积分布函数
度函数
间隔系统
打标技术
理论
样本
离散特征
点阵结构
策略
标记
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剩余寿命预测方法
剩余使用寿命
退化设备
模型预训练
分支
开关磁阻电机系统
电压
电流值
比例积分控制器
参数