基于数据驱动的矿井主排水设备寿命预测方法

• 作者: 宋建成 田慕琴 郭文琪
• 来源期刊: 工矿自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 离心泵 寿命预测 数据驱动 机器学习 多元统计分析 特征量提取 信息融合
• 年，卷（期）: 2017,（11）
• 所属期刊栏目: 综述
• 页码范围: 39-48
• 页数: 10页
• 分类号: TD636
• 字数: 10343字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.2017.11.009

摘要

以矿井排水系统的离心泵为研究对象,介绍了包括机器学习方法、多元统计分析方法、特征量提取方法和信息融合方法在内的4种基于数据驱动的矿井主排水设备寿命预测方法的基本原理、相关案例、优缺点、尚未解决的问题及其在离心泵寿命预测中的应用;指出了离心泵寿命预测的发展趋势:寿命衰退指标应多样化,只有离心泵的各类指标正常,才能表明离心泵运行正常,多变量综合考虑使预测可靠性更高;决策层信息应高度融合,振动信号、动态摩擦力矩、扬程等因素都会随着寿命的衰退发生一定的变化,将这些信息融合用于寿命预测,效果会更好;融合特征层信息,将多种预测模型进行融合,或者建立一个集更多优点于一体的混合模型,才能更好地满足工业要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋建成	太原理工大学电气与动力工程学院	198	1194	19.0	25.0
4	郭文琪	太原理工大学电气与动力工程学院	1	5	1.0	1.0