【摘 要】
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基于工业大数据的故障诊断技术能够有效分析动设备的"健康"状况,但面临数据源单一,故障样本少,尤其是算法模型使用范围窄的问题,大幅降低了故障诊断的准确性。为此,提出一种
【机 构】
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重庆大学机械工程学院,重庆工业大数据创新中心,工业大数据应用技术国家工程实验室
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基于工业大数据的故障诊断技术能够有效分析动设备的"健康"状况,但面临数据源单一,故障样本少,尤其是算法模型使用范围窄的问题,大幅降低了故障诊断的准确性。为此,提出一种基于标识解析和可信度矩阵的动设备故障诊断新模型。该模型通过标识解析技术,实现对多维多源数据的汇集,通过可信度矩阵继承各常规算法的评估可信度,促进了不同数据源的数据集成和不同算法的优势叠加,进而形成了动设备故障的组合式诊断模型,提升了诊断的精确度和模型的适用性。最后,以石化行业压缩机轴承故障诊断为例,验证了本模型的优越性。
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