【摘 要】
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针对设备变工况运行情况复杂的问题,提出了一种运行风险评估方法。首先,提取设备振动信号和工艺信号特征值,并基于信息熵进行特征融合。然后,在极值条件下建立其连续隐马尔科
【基金项目】
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陕西省科技厅工业攻关项目（2014K05-47）
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针对设备变工况运行情况复杂的问题,提出了一种运行风险评估方法。首先,提取设备振动信号和工艺信号特征值,并基于信息熵进行特征融合。然后,在极值条件下建立其连续隐马尔科夫（CHMM）状态监测模型,利用该模型输出结果与工艺量数据建立支持向量机（SVM）回归模型,通过计算设备当前数据在上述2个模型中输出结果的差值,以识别状态变化来源和程度。最后,将CHMM-SVM模型输出的极大似然估计值转换为概率,利用阈值将概率转换为运行状态的置信度,并采用D-S证据理论实现设备运行风险评估。对齿轮箱运行状态进行验证,实验结果表
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