工业大数据环境下的混合故障诊断模型研究

摘要

随着传感器、物联网、大数据等技术的广泛使用,工业领域已经正式进入工业大数据时代,工业大数据具有明显的实时性、动态性和不确定性等特点,产品和装备被赋予了更多的智能化和海量数据的属性,解决了了传统产品运维端采集数据量不足的问题.故障的检测和诊断一直是智能装备领域研究的重点,它可以提高设备的可靠性、可用性以及可维护性.故障检测和诊断方法可以分为:基于数据驱动的方法,基于机理建模的方法,基于知识工程的方法.基于工业大数据技术优势并符合故障诊断的可靠性要求,本文将基于知识工程的方法和基于数据驱动的方法相结合,建立了一种新的混合故障诊断模型.最后以盾构机为研究对象,将混合模型应用在盾构机的健康状况管理,提出了针对盾构机的故障诊断模型.

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