【摘 要】
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在螺杆式空压机的各种故障中,排气温度异常的故障十分常见。针对排气温度异常的故障监测,提出了一种基于深度信念网络的螺杆式空压机排气温度监测方法。首先对空压机运行参数
【机 构】
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重庆理工大学两江人工智能学院,重庆理工大学计算机科学与工程学院
【基金项目】
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重庆市教委科学技术研究项目(KJ100805),卷烟厂动力设备故障诊断系统(2018Q159).
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在螺杆式空压机的各种故障中,排气温度异常的故障十分常见。针对排气温度异常的故障监测,提出了一种基于深度信念网络的螺杆式空压机排气温度监测方法。首先对空压机运行参数进行相关性分析,然后选取相关性较强的参数,采用深度信念网络建立了空压机温度模型,用于排气温度的故障监测,接着用核密度估计方法确定空压机排气温度异常的故障阈值。最后根据实际数据进行仿真实验,以此来检验方法的有效性,经过性能对比,该方法对空压机排气温度的故障监测具有更高的准确性。
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