机械设备状态评估及寿命预测研究

【摘要】随着科学技术和现代工业的不断发展和进步,机械设备正朝着大型化、复杂化、高速化等方向发展。这些机械设备对人们日常生活和生产所产生的影响越来越大、越来越明显。设备一旦出现故障,不仅会带来严重的经济损失,还会给人身安全造成威胁。对设备进行评估和寿命预测可以较早地发现故障,并预测故障的发展趋势,这样不仅可以预防事故和减少事故的发生,保证人身和机械设备的安全,还为维修决策提供依据,提高了企业的经济效益和社会效益。因此对设备的运行状态进行评估和对设备进行寿命预测至关重要。设备的状态评估分为故障样本存在和故障样本缺乏两种情况。针对故障样本存在的情况,本文建立了基于遗传聚类算法的状态评估模型。遗传算法是一种模式识别算法,同时也是组合优化算法,利用该算法对设备进行评估,可以将不同状态下的样本数据以标准样本为聚类中心进行聚类。该评估算法可以将不同状态时的评估指标以不同类别的形式清晰地展现出来,使决策者一目了然。针对故障样本缺乏的情况及克服反映设备状态的动态信息的随机性和模糊性对评估结果的影响,本文建立了基于否定选择算法和模糊数学的评估模型。该模型可在对正常样本学习的基础上对设备进行评估。但该评估模型只能将设备的正常状态和异常状态分开,并不知道异常度的等级,针对此问题,将设备的非我空间进行等级划分,从而实现了设备异常度等级的划分。在对设备进行寿命预测时,以MATLAB神经网络工具为平台,建立了单隐层神经网络预测模型。并用实例,验证了该预测模型的有效性和准确性。
【作者】蔺小慧；
【导师】尚雅层；
【作者基本信息】西安工业大学，机械电子工程，2014，硕士
【关键词】状态评估；寿命预测；遗传聚类；否定选择；神经网络；

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