智能装备故障预测与健康管理系统研究

• 作者: 田凌 黄忠山
• 来源期刊: 图学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 智能装备 PHM 数据驱动 智能化 网络化
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 智能设计与数字化设计
• 页码范围: 855-861
• 页数: 7页
• 分类号: TP206
• 字数: 5122字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2018050855

摘要

针对智能装备预测性维护存在的智能化和网络化程度不高、物理模型建模困难等问题,研究了数据驱动的智能装备远程故障预测与健康管理系统(PHM)的实施框架、关键技术和系统开发方法.具体阐述了数据驱动PHM系统的运行模式,在此基础上分析了PHM系统的软件架构和关键技术,首先利用EEMD对原始信号进行降噪和重构,将重构后的信号作为输入建立基于RBF神经网络的故障诊断模型;然后采用动态神经网络建立基于时间序列的故障预测模型,并建立基于故障阈值的故障报警机制;最后利用混合编程和网络化开发技术开发了数据驱动的远程PHM系统.实际应用结果表明,该系统能以较高效率完成故障诊断、故障预测等核心功能,具有良好的实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田凌	清华大学机械工程系	76	1094	17.0	30.0
3	黄忠山	清华大学机械工程系	2	4	1.0	2.0