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数据不完备下基于Informer的离心鼓风机故障趋势预测方法-CIMS论文推荐(不要告诉别人)

更新时间:2024-05-24 00:16:21点击:72

数据不完备下基于Informer的离心鼓风机故障趋势预测方法|CIMS论文推荐 核心提示:论文题目数据不完备下基于Informer的离心鼓风机故障趋势预测方法论文作者张友1,李聪波1(通讯作者),林利红2,钱静1,易茜1作者单位1.重庆大学机械传动国家重点实验室2

作文题目

不完整数据下基于信息者的离心

鼓风机故障趋势预测方法

论文作者

张友1、李从博1(通讯作者)、

林丽红 2、钱静 1、易谦 1

作者单位

1.重庆大学机械传动国家重点实验室

2.重庆大学机械与运载工程学院

资金

国家科学基金资助项目

(51975075)

重庆市科技创新与应用示范

专项资助项目

(cstc2018jszx-cyzdX0146)

论文简介

离心鼓风机运行过程中,监测数据的缺乏会导致故障趋势预测的滞后和预测精度的下降。 针对该问题,提出一种考虑不完全数据的离心鼓风机故障趋势预测方法。 首先,基于张量分解填补缺失的监测数据,得到离心鼓风机完整的监测数据; 其次,根据灌装后完整的监测数据,利用深度置信网络(DBN)构建能够表征离心式鼓风机健康状况的健康指标; 最后利用Informer方法预测健康指标的未来趋势,实现离心式鼓风机的故障趋势预测。 实例分析结果表明,与缺失数据相比,利用填充数据建立的预测模型能够更早地预测故障的发生。 )等常用的传统方法具有较高的预测精度。

主要创作者简介

张友(1996-)

男,湖北孝感人,重庆大学博士生,研究方向:智能诊断与健康管理。

电子邮件:

李从博(1981-)

男,山东海阳人,重庆大学教授,博士,博士生导师,研究方向:绿色制造、智能制造等,通讯作者。

电子邮件:

林丽红(1972-)

女,重庆人,重庆大学副教授,博士,研究方向:智能制造。

电子邮件:

钱静 (1995-)

男,重庆人,重庆大学研究生,研究方向:智能制造。

电子邮件:

易谦 (1986-)

女,重庆人,重庆大学讲师,博士,研究方向:智能制造。

电子邮件:

论文信息

张友、李从博、林丽红、钱静、易谦。 关键词: 不完全数据, 基于Informer的离心鼓风机故障趋势预测方法计算机集成制造系统。

2023,29(1):133-145

DOI:10.13196/j.cims.2023.01.012

本文发表于《计算机集成制造系统》2023年第29卷第1期,敬请关注。

《计算机集成制造系统》编辑部

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