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针对电解铝生产流程的故障监测及诊断问题进行研究,提出一种基于多元统计方法的流程监测及故障诊断策略。该策略通过将主成分分析法(PCA)和独立成分分析法(ICA)两种统计学方法相结合,建立过程监测模型,实现故障发生前的预报、故障发生时的报警及故障诊断与故障追溯功能。此外,该策略采用分层监测的思想,实现模块化、一体化监测,进而保证监测的针对性和监测结果的准确性。 相似文献
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为了研究液压马达可能出现内泄漏故障,并对液压马达状态进行预测性监控。通过建立液压马达内泄漏故障试验平台,获得液压马达内泄漏的故障数据。在MATLAB中建立基于T S模糊神经网络的故障预测模型,将实验数据用于模型的训练以及预测结果的验证。对预测结果进行分析后,讨论了不同数量样本用于模型训练对故障预测精度的影响。在分析过程中发现数据波动较大的地方,相对误差较大。研究后发现,通过将实验数据进行拟合后,用相同的模型进行训练和预测,讨论了拟合后不同数量样本的预测模型精度与拟合前的差别。结果表明:虽然模型训练的数据数量越大,预测的精度越高,但数据拟合后只需将较少的数据用于建模,预测就能达到较高的精度,为小数据样本进行故障分析提供了参考。 相似文献
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针对YJ900运架一体机行走液压系统容易发生的内泄漏故障问题,运用AMESim软件建立其液压仿真模型。模型中引入泵泄漏、马达泄漏以及泵和马达同时存在泄漏3种典型故障模式,并采集液压马达进出口数据作为样本。将数据样本分为训练样本和测试样本,将训练样本输入MATLAB搭建BP神经网络故障诊断模型,并用测试样本完成故障模型的测试。主要研究神经元个数以及训练样本数对故障诊断成功率的影响。利用粒子群优化算法(PSO)对BP神经网络进行初始权重和偏置的优化,从而显著提高了少训练样本下的故障诊断成功率 相似文献