企业新闻

地址:山东济南高新技术开发区
手机:15550042190
传真:0531-88887575
E-mail:907719963@qq.com

基于模式识别的修理发电机方法

发布者:山东绿环动力 发表日期:2019-06-12   点击次数:

基于模式识别的修理发电机方法是现时代一种很先进的技术,依旧有很多专业人士在进行研究。大家可以跟绿环动力一起简单了解一下。

修理发电机

该类修理发电机方法的研究思路为分析发电机的一类或多类信号,在时域、频域、时频域上构建一组高维的统计特征,用机器学习的方法进行特征的降维、分类和可视化分析,进而实现对装备的故障诊断。如黎敏等人对重构的高维流行拓扑结构通过无监督分类分析,成功地提取出了轴承的故障特征;蒋全胜等人提出了一种基于拉普拉斯特征映射算法的故障诊断方法,该方法提取出了数据内在的流形特征,极大地保留了故障信号中内含的整体几何结构信息,并成功应用于装备的故障诊断;栗茂林等人在局部切空间优化和学习的基础上,提出了一种基于非线性流形学习的故障诊断方法,实现了滚动轴承的故障诊断;Lei Y.G.等人在特征选取和特征加权分析的基础上,提出了一个新的聚类算法应用于轴承的故障诊断;Jin X.H.等人利用线性判别分析方法分别对电机轴承的粗糙度故障和点故障进行了成功的诊断。

修理发电机

现有的修理发电机的方法主要采用了无监督和监督的模式识别方法,但是模式识别方法包含了太多的算法,因此有必要继续加强利用无监督和监督的模式识别算法对发电机进行故障诊断的研究。另外考虑到现实中获取发电机各种状态下的完整数据(包括健康工作(稳态和动态的工况)、或发生故障(单一故障、多类故障混合)时的数据)耗时较长且成本昂贵;因此,也迫切希望利用现有的有限发电机健康和故障时的数据对模型进行有效训练和学习,并基于此开展对发电机的已知故障和未知故障的诊断研究,即开展基于半监督模式识别技术的发电机故障诊断的研究。

人们对于基于模式识别的修理发电机方法还在不断地研究、深入,不断强化。发电机的修理工作会变得越来越轻松。