大数据多尺度状态检测方法在磨损检测的应用

• 作者: 刘吉臻 刘继伟 曾德良 柳玉
• 来源期刊: 仪器仪表学报
• 学科: 工学
• 关键词: 大数据 信息融合 状态检测 多尺度分析
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 180-186
• 页数: 7页
• 分类号: TP274+.5|TH87
• 字数: 4574字
• 语种: 中文

摘要

随着生产过程自动化、信息化、规模化发展,以大数据为基础的信息处理技术得到广泛应用.对大数据进行多尺度深层次的挖掘,可以为状态检测提供技术依据,有效提高设备的可靠性.针对数据量巨大、干扰源众多、信息密度低、复杂度高的对象提出一种基于大数据的状态检测方法,利用数据融合、信息粒化以及多尺度分析,提取对象状态参数.通过对某机组磨煤机磨辊磨损的状态检测的实例分析验证了算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘吉臻	华北电力大学工业过程测控新技术与系统北京市重点实验室	316	5755	39.0	59.0
2	曾德良	华北电力大学工业过程测控新技术与系统北京市重点实验室	82	2067	25.0	44.0
3	柳玉	华北电力大学工业过程测控新技术与系统北京市重点实验室	5	80	4.0	5.0
4	刘继伟	华北电力大学工业过程测控新技术与系统北京市重点实验室	8	121	7.0	8.0