【摘 要】
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为及时、准确地捕捉设备运行的异常信息,提出基于径向基函数神经网络（Radial Basis Function Neural Network,简称RBFNN）和多信息融合技术的设备状态评估方法;利用往复压缩机不
【机 构】
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北京化工大学诊断与自愈工程研究中心,北京博华信智科技发展有限公司
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为及时、准确地捕捉设备运行的异常信息,提出基于径向基函数神经网络（Radial Basis Function Neural Network,简称RBFNN）和多信息融合技术的设备状态评估方法;利用往复压缩机不同测点特征值的趋势变化特点,研究神经网络分类技术,优选敏感特征参数,对不同测点特征值的趋势变化特点进行分类与组合,建立往复压缩机状态评估流程,实现设备运行异常状态的预警评估.
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