摘要
大型机械设备的系统构成复杂,容易产生故障,对故障数据进行优化挖掘实现故障及时诊断。传统方法采用故障数据自适应重写方法实现机械设备故障挖掘,存在精度不高,诊断性能不好的问题。提出一种基于模糊推理分裂波束形成的大型机械设备故障的优化挖掘检测模型。分析了大型机械设备的故障发生和检测原理,采用模糊推理算法实现对大型机械设备的故障数据的采集和特征提取,根据特征提取结果进行分裂波束形成,提高对故障数据的聚类能力,实现大型机械设备故障的优化挖掘。仿真结果表明,采用该模型进行大型机械设备的故障数据挖掘和检测诊断,能准确实现对故障数据的恢复跟踪和波束形成,提高故障的检测性能,检测准确率较高。
出处
《制造业自动化》
2016年第1期153-156,共4页
Manufacturing Automation
