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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