基于运行大数据学习的复杂装备故障诊断技术及其典型应用

• 作者: 刘达新 王志平 裘乐淼
• 来源期刊: 中兴通讯技术
• 学科: 工学
• 关键词: 大数据 机器学习 故障诊断 复杂装备
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 技术广角
• 页码范围: 56-59
• 页数: 4页
• 分类号: TN929.5
• 字数: 3840字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-6868.2017.04.012

摘要

认为通过从复杂装备运行特征大数据中挖掘出故障信息,实现运行故障的智能诊断,对保证复杂装备的安全和稳定运行具有重要意义.结合复杂装备运行大数据的特点与机器学习理论,提出了基于运行大数据学习的复杂装备故障预测诊断方法,实现了复杂装备运行特征大数据与运行故障的分层关联,基于大数据分析的复杂装备运行故障特征提取以及基于模糊反向传播(BP)神经网络的复杂装备运行故障诊断.此外,还将此技术应用到高速电梯的运行监测中,开发了高速电梯急停故障大数据分析与诊断系统,很好地验证了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘达新		3	52	3.0	3.0
2	裘乐淼		34	266	9.0	15.0
3	王志平		2	13	2.0	2.0