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摘要:
针对常规方法诊断化工机械设备故障时,故障诊断准确率较低的问题,本文设计了基于大数据的化工机械设备故障诊断方法.投入海量故障样本,给定化工机械设备的大数据样本集,利用自动编码器,转换高维大数据至低维空间,学习故障特征,提取特征的关系元、事元、物元、动态物元,输入神经网络迭代训练,识别设备故障原因和诊断模式.设置对比实验,结果表明,设计方法故障诊断准确率明显低于常规方法,故障诊断结果更加可靠.
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文献信息
篇名 基于大数据的化工机械设备故障诊断方法研究
来源期刊 信息记录材料 学科 工学
关键词 大数据 机械设备 故障诊断 准确率
年,卷(期) 2021,(9) 所属期刊栏目 综合:探索与发现
研究方向 页码范围 233-235
页数 3页 分类号 TP277
字数 语种 中文
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大数据
机械设备
故障诊断
准确率
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期刊影响力
信息记录材料
月刊
1009-5624
13-1295/TQ
大16开
河北省保定市乐凯南大街6号
18-185
1978
chi
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