数据驱动的旋转设备性能退化趋势预测方法

王庆锋; 刘家赫; 刘晓金; 许述剑

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数据驱动的旋转设备性能退化趋势预测方法

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为解决在役状态监测系统采用常规固定阈值报警方法难以追踪旋转机械性能退化发生和发展的问题,应用振动监测原始数据和实时监测原始数据构建了数据驱动的旋转设备性能退化趋势预测模型,提出一种基于谱距离指标运行可靠性曲线l_(1)趋势滤波的旋转设备性能退化趋势预测方法。应用美国辛辛那提智能维修信息系统(IMS)中心轴承实验数据和中国某石化公司离心压缩机转子不平衡故障案例数据验证了所构建的旋转设备性能退化预测模型。结果表明,数据驱动的旋转设备性能退化预测模型只需要运行正常状态振动原始数据,无需依赖外部专家先验知识,能够准确预测和追踪旋转设备性能退化趋势的发生和发展。

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来源
《计算机集成制造系统》 |2022年第3期|724-734|共11页
作者
王庆锋; 刘家赫; 刘晓金; 许述剑;
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作者单位

北京化工大学高端机械设备健康监控及自愈化北京市重点实验室;

中国石油化工股份有限公司青岛安全工程研究院;

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正文语种 chi
中图分类机械运行与维修;自动化技术在各方面的应用;
关键词
数据驱动; 性能退化; 趋势预测; l_(1)趋势滤波; 预测性维修;

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