基于深度学习的缓变故障早期诊断及寿命预测

周福娜; 高育林; 王佳瑜; 文成林

首页> 中文期刊> 《山东大学学报：工学版》 >基于深度学习的缓变故障早期诊断及寿命预测

基于深度学习的缓变故障早期诊断及寿命预测

开具论文收录证明 >>

文献代查 >>

页面导航

摘要
著录项
相似文献
相关主题

摘要

为了克服传统的早期微小故障诊断方法不能区分多个不同时刻发生故障的不足,提出一种将深度学习和PCA相结合的方法实现微小缓变故障早期诊断及寿命预测。对采集的数据进行深度学习实现逐层特征抽取,学习早期微小故障特征,建立微小缓变故障早期诊断模型,结合PCA方法将深度学习所抽取的高维故障特征向量集成为一个故障特征变量,根据历史故障数据特征变量演化规律定义数据驱动的故障演变标尺,并通过指数型非线性拟合方法建立寿命预测模型。选取TE平台数据进行算法有效性检验,并与其他算法对比,从而验证了所提出算法的有效性。

著录项

来源
《山东大学学报：工学版》 |2017年第5期|30-37|共8页
作者
周福娜; 高育林; 王佳瑜; 文成林;
展开▼
作者单位

河南大学计算机与信息工程学院;

河南开封475004;

杭州电子科技大学自动化学院;

浙江杭州310018;

展开▼
原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类监视、报警、故障诊断系统;
关键词
缓变故障; 早期诊断; 深度学习; 非线性拟合; 寿命预测;

相似文献

中文文献
外文文献
专利

1. 时变环境下基于加速寿命试验的产品故障预测方法 [J] . 张国龙 ,蔡金燕 ,梁玉英 . 海军工程大学学报 . 2013,第1期
2. 缓变退化设备剩余寿命预测的随机阈值方法 [J] . 张建勋 ,胡昌华 ,周志杰 . 电光与控制 . 2014,第3期
3. 基于Time-Hardening蠕变模型和“骨点”应力方法预测P92钢缺口圆棒多轴蠕变寿命 [J] . 曾铖 ,刘宇杰 . 机械强度 . 2019,第2期
4. 基于故障机理和伪失效寿命的电子产品剩余寿命预测 [J] . 杨立峰 ,吕卫民 ,肖阳 . 海军航空工程学院学报 . 2017,第2期
5. 基于深度学习的机械设备使用寿命预测方法研究 [J] . 冯建智 ,林艺斌 . 中国新技术新产品 . 2023,第18期
6. 大数据环境下基于深度学习的基站故障预测方法研究 [C] . 王奕 . 辽宁省通信学会2018年度学术年会 . 2018
7. 数据驱动的缓变微小故障早期诊断及剩余寿命预测 [A] . 王佳瑜 . 2017

基于深度学习的缓变故障早期诊断及寿命预测

摘要

著录项

相似文献

相关主题

期刊订阅