【摘 要】
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该文从设备状态动态变化的本质出发,研究其自适应评估和预测技术.首先,该文采用概率神经网络方法构建设备状态的概率模型,描述设备从正常到故障的全过程.通过现场数据的分析,
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该文从设备状态动态变化的本质出发,研究其自适应评估和预测技术.首先,该文采用概率神经网络方法构建设备状态的概率模型,描述设备从正常到故障的全过程.通过现场数据的分析,证明了概率模型的合理性和正确性.其次,基于概率模型,提出了动态阈值设置和构建设备状态自适应报警线的方法.并研究了该方法具有的设备平稳运行收缩性、微弱劣化包容性和故障敏感性.第三,根据系统信息熵的原理和定义,基于概率模型给出了衡量设备运行平稳性的量化指标——设备状态信息熵.并通过实际数据验证了其有效性.第四,提出了基于设备状态信息熵的点检周期优化方法,并给出工业应用的优化建议.第五,提出了基于设备状态信息熵的相似理论预测方法来解决点检的变步长预测问题,利用相似变化特征来预测熵曲线的变化规律,忽略了时间因素的影响.
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