CN119398737A 一种污泥脱水机健康评估以及寿命预估方法 （北京工业大学）_第1页
CN119398737A 一种污泥脱水机健康评估以及寿命预估方法 （北京工业大学）_第2页
CN119398737A 一种污泥脱水机健康评估以及寿命预估方法 （北京工业大学）_第3页
CN119398737A 一种污泥脱水机健康评估以及寿命预估方法 （北京工业大学）_第4页
CN119398737A 一种污泥脱水机健康评估以及寿命预估方法 （北京工业大学）_第5页
已阅读5页，还剩12页未读， 继续免费阅读

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

一种污泥脱水机健康评估以及寿命预估方法本发明公开了一种污泥脱水机健康评估以及寿命预估方法，属于设备健康评估与预测领关键部位的温度和振动等运行数据以及累计处维卷积神经网络和堆叠去噪自编码器完成运行征集和工作数据合并输入基于遗传算法寻优的参数组合的FNN进行剩余寿命预估。本发明考虑理智能化水平，避免出现欠维护和过维护等问2取子特征集。再用堆叠去噪自编码器SDAE将各变量的子特征集融合降维并进一步提取特步骤3：建立双SOM神经网络模型用以实现污泥脱水机步骤4：分别用健康样本和不健康样本训练两个SOM神经网络。最后用D2/(D1+D2)*2采用多参数融合评估的方法构建数据集标签。基于单一振动数据进行评估，通过考虑振3将得到的总特征集输入双SOM神经网络模型进行健康评分。双SOM神经网络模型包括SOM16用完成超参数寻优的前馈神经网络模型进行寿命预估，随后使用图表和量化指标对模型3且鲁棒性和通用性均显不足。过去的研究主要依赖振动数据模型来评估和预测设备状态，进行健康评估。将总特征集和工作数据合并输入基于遗传算法(GA)寻优的前馈神经网络4[0009]步骤3：基于数据集建立双SOM神经网络模型用以实现污泥脱水机健康状况的评法种群大小设置为40，最大迭代次数设置为300，交叉概率设置为0.75，变5公式(1)为卷积层的处理过程，式中：Kli和blil[0029]各类工作信号都经由1D_CNN处理后，由SDAE进行特征融合降维，得到总特征6逐步优化网络，且使用近邻关系函数(neighborhoodfunction)来维持输入空间的拓扑结7该式为三层前馈神经网络检测模型的输出表达式，式中输入向量X＝[X1,X89

人人文库> 全部分类> 行业资料 > 信息产业

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论