GIS设备气体分解物及其影响因素研究 被引量：106

1

作者 刘有为 吴立远 弓艳朋 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2009年第5期58-61,共4页

文章利用专门设计的110kV气体绝缘封闭组合电器(gas insulated switchgear,GIS)故障仿真装置,研究了GIS设备在局部放电作用下,气体分解物的产生规律,以及局部放电强度、放电形式、SF6湿度及吸附剂等对气体分解物含量的影响,初步探讨了... 文章利用专门设计的110kV气体绝缘封闭组合电器(gas insulated switchgear,GIS)故障仿真装置,研究了GIS设备在局部放电作用下,气体分解物的产生规律,以及局部放电强度、放电形式、SF6湿度及吸附剂等对气体分解物含量的影响,初步探讨了气体分解物在GIS设备诊断中的应用价值和应注意的问题。 展开更多

关键词 气体绝缘封闭组合电器 气体分解物 故障模式识别 六氟化硫

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基于谐波小波包和BP神经网络的滚动轴承声发射故障模式识别技术 被引量：62

2

作者 赵元喜 胥永刚 +1 位作者 高立新 崔玲丽 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2010年第10期162-165,共4页

由于滚动轴承声发射信号在各频段的能量分布与轴承的故障类型相关,可以利用谐波小波包将不同故障滚动轴承的声发射信号分解到不同频段,进而将各频段的能量组成特征向量输入BP神经网络,通过神经网络判别滚动轴承的故障类型。利用神经网... 由于滚动轴承声发射信号在各频段的能量分布与轴承的故障类型相关,可以利用谐波小波包将不同故障滚动轴承的声发射信号分解到不同频段,进而将各频段的能量组成特征向量输入BP神经网络,通过神经网络判别滚动轴承的故障类型。利用神经网络对滚动轴承进行故障识别时,对谐波小波包和Daubechies小波包进行了比较。实验结果表明对于滚动轴承声发射信号的故障模式识别,将谐波小波包分解和BP神经网络相结合的方法可以获得良好的效果。 展开更多

关键词 滚动轴承 声发射 谐波小波包 神经网络 故障模式识别

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基于t-SNE和LSTM的旋转机械剩余寿命预测 被引量：36

3

作者 葛阳 郭兰中 +1 位作者 牛曙光 窦岩 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2020年第7期223-231,273,共10页

针对旋转机械的剩余使用寿命预测问题,提出了一种基于t分布随机近邻嵌入(t-SNE)和长短期记忆网络(LSTM)的预测方法。将t-SNE降维方法引入旋转机械振动信号特征提取,实例验证表明无论针对时频域特征或小波包分解得到的能量特征,经t-SNE... 针对旋转机械的剩余使用寿命预测问题,提出了一种基于t分布随机近邻嵌入(t-SNE)和长短期记忆网络(LSTM)的预测方法。将t-SNE降维方法引入旋转机械振动信号特征提取,实例验证表明无论针对时频域特征或小波包分解得到的能量特征,经t-SNE降维后特征区分度更加明显,利用降维后的特征进行故障模式识别,正确率接近100%;提出利用样本间散度作为旋转机械退化指标,实验表明样本间散度对旋转机械性能退化趋势的表现相比其他指标更加明显;以不同的训练样本量,利用LSTM方法进行剩余使用寿命预测,为了验证LSTM方法的有效性,将其与BP神经网络、灰色预测模型、支持向量机等方法进行比较,结果表明LSTM方法能够预测旋转机械退化趋势,显著提高剩余使用寿命的预测精度,对旋转机械的健康监测和寿命预测具有一定的理论指导意义。 展开更多

关键词 旋转机械 故障模式识别 剩余使用寿命预测 t分布随机近邻嵌入 长短期记忆网络

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基于小波包特征提取和模糊熵特征选择的柴油机故障分析 被引量：33

4

作者 蒋佳炜 胡以怀 +1 位作者 柯赟 陈彦臻 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2020年第4期273-277,298,共6页

船舶动力设备因故障监测信号样本少、变化缓慢、数据特征呈非线性,使得设备故障模式的准确识别和状态预测比较难。尤其是柴油机振动信号的故障诊断,由于柴油机振动信号噪声多,诊断信号难以进行特征选择的问题,提出了基于小波包能量谱特... 船舶动力设备因故障监测信号样本少、变化缓慢、数据特征呈非线性,使得设备故障模式的准确识别和状态预测比较难。尤其是柴油机振动信号的故障诊断,由于柴油机振动信号噪声多,诊断信号难以进行特征选择的问题,提出了基于小波包能量谱特征提取和模糊熵特征择的柴油机故障诊断方法。利用模糊熵对小波包能量谱提取出的特征集进行特征选择,将选择后的特征参数输入LS-SVM进行故障模式识别。试验结果表明,该方法可以提高故障识别准确率。在该试验中,故障识别准确率达到了99.36%,相比于未进行特征选择的特征集,识别准确率提高了0.72%。 展开更多

关键词 小波包分析 模糊熵 特征选择 支持向量机 柴油机故障诊断 故障模式识别

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电动汽车PMSM退磁故障诊断及故障模式识别 被引量：18

5

作者 李红梅 陈涛 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第5期1-8,共8页

电动汽车永磁同步电动机(PMSM)驱动系统受其功率密度、控制方式以及运行环境的影响,易出现永磁体局部退磁或均匀退磁故障,为了实现电动汽车PMSM驱动系统的安全可靠运行,PMSM退磁故障诊断与故障模式识别已成为亟需解决的关键技术问题之... 电动汽车永磁同步电动机(PMSM)驱动系统受其功率密度、控制方式以及运行环境的影响,易出现永磁体局部退磁或均匀退磁故障,为了实现电动汽车PMSM驱动系统的安全可靠运行,PMSM退磁故障诊断与故障模式识别已成为亟需解决的关键技术问题之一。首先提出采用代数辨识法实现永磁体磁链的在线辨识,将辨识结果作为退磁故障定性诊断的依据;在此基础上,采用基于希尔伯特黄变换的定子电流瞬时频率分析方法,实现车用工况下局部退磁故障非平稳特征信号的有效提取。最后,通过系统仿真研究和实验研究证实建议的永磁体退磁故障诊断及故障模式识别的一体化解决方案能够在测量噪声和车用工况约束下,通过永磁体磁链的在线准确辨识及局部退磁非平稳微弱故障特征信号的有效提取,实现永磁体退磁故障的在线准确诊断及故障模式的有效识别。 展开更多

关键词 电动汽车 永磁同步电动机驱动系统 代数辨识法 希尔伯特黄变换 退磁故障诊断 故障模式识别

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基于小波神经网络的电力电子电路故障模式识别 被引量：7

6

作者 李微 谭阳红 彭永进 《继电器》 CSCD 北大核心 2005年第14期82-86,共5页

提出了基于两种不同小波神经网络的电力电子电路故障模式识别方法。针对电力电子电路故障,构造了激活函数型和权值型两种不同的三层小波神经网络,给出了相应的数学模型和学习算法。以三相整流桥电路为例,建立了小波神经网络的输出与故... 提出了基于两种不同小波神经网络的电力电子电路故障模式识别方法。针对电力电子电路故障,构造了激活函数型和权值型两种不同的三层小波神经网络,给出了相应的数学模型和学习算法。以三相整流桥电路为例,建立了小波神经网络的输出与故障元之间的对应关系,实现了电路故障的模式识别,并与用普通BP网络识别的结果进行了比较。仿真结果验证了两种故障识别方法的正确性和较好的准确性。 展开更多

关键词 小波 神经网络 故障模式识别 电力电子电路

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基于数学形态学分段分形维数的电机滚动轴承故障模式识别 被引量：14

7

作者 王冰 李洪儒 许葆华 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2013年第19期28-31,92,共5页

电机轴承是旋转机械中应用最广且最易损坏的机械零件之一,分形维数可以有效地描述滚动轴承振动信号的复杂性和不规则性。基于数学形态学的分形维数具有计算速度快,估计准确的特点,可以正确地区分滚动轴承系统的状态和判断轴承系统的故... 电机轴承是旋转机械中应用最广且最易损坏的机械零件之一,分形维数可以有效地描述滚动轴承振动信号的复杂性和不规则性。基于数学形态学的分形维数具有计算速度快,估计准确的特点,可以正确地区分滚动轴承系统的状态和判断轴承系统的故障行为。阐述了基于数学形态学的分形维数计算方法,针对扁平结构元素长度的选取缺乏指导性的问题,提出一种基于数学形态学的分段分形维数计算方法,运用该方法对电机轴承实测信号进行分析,结果表明,该方法在一定程度上提高了分形维数计算的科学性和精确性,在电机轴承故障模式识别领域是行之有效的。 展开更多

关键词 分段分形维数 数学形态学 电机轴承 故障模式识别

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一类滚动轴承振动信号特征提取与模式识别 被引量：13

8

作者 何俊 杨世锡 甘春标 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2017年第6期1181-1186,共6页

复杂工况下滚动轴承振动信号通常表现出强烈的非平稳性,而一些典型的故障特征往往容易被其他成分所掩盖,这为故障特征提取带来了很大的困难。针对这一问题,首先,提出一种基于同步压缩小波变换的滚动轴承信号特征提取方法,对多种工况下... 复杂工况下滚动轴承振动信号通常表现出强烈的非平稳性,而一些典型的故障特征往往容易被其他成分所掩盖,这为故障特征提取带来了很大的困难。针对这一问题,首先,提出一种基于同步压缩小波变换的滚动轴承信号特征提取方法,对多种工况下的滚动轴承振动信号进行分析,提取出能够有效反映滚动轴承工况的信号特征空间;其次,采用非负矩阵分解对信号特征空间进行精简和优化,提炼出用于滚动轴承故障诊断和模式识别的特征参数;最后,采用支持向量机对多种工况的滚动轴承振动信号进行分类。研究结果表明,与传统的时域特征参数提取方法相比,所提出的方法具有更高的分类准确率。 展开更多

关键词 同步压缩小波变换 非负矩阵分解 滚动轴承 特征提取 故障模式识别

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嵌入式存储器动态故障诊断数据压缩设计 被引量：12

9

作者 陈佳楠 马永涛 +1 位作者 李松 刘丰 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2020年第7期203-209,共7页

在微纳米级工艺中,嵌入式存储器出现开路故障的概率增高,从而带来动态故障。当静态故障与动态故障同时存在时,传统的暂停导出内建自测试设计虽然可以将故障诊断数据正确输出,但存在诊断数据冗余的问题。因此,提出一种动态故障诊断数据... 在微纳米级工艺中,嵌入式存储器出现开路故障的概率增高,从而带来动态故障。当静态故障与动态故障同时存在时,传统的暂停导出内建自测试设计虽然可以将故障诊断数据正确输出,但存在诊断数据冗余的问题。因此,提出一种动态故障诊断数据压缩的内建自测试设计。在不影响诊断数据完好性的前提下,识别故障模式为行故障、列故障与单元故障,并对其诊断数据进行压缩解决诊断数据冗余的问题。仿真结果表明,该设计能够正确压缩动态故障诊断数据,大幅度提高输出效率,减少输出时间,并且面积开销较小。在8 K×16的存储器的面积开销为3.16%,20%行列故障与5%动态故障下诊断数据压缩比为3.96%。 展开更多

关键词 存储器内建自测试 步进算法 诊断数据压缩 故障模式识别 动态故障

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基于SVM增量学习算法的煤矿高压断路器故障模式识别方法 被引量：11

10

作者 耿蒲龙 宋建成 +3 位作者 赵钰 高云广 郑丽君 呼守信 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第8期2198-2204,共7页

高压断路器故障模式的准确识别是矿井电网智能化发展过程中的重要支撑环节。针对高压断路器故障数据不易获取且故障样本较少的问题,提出了一种支持向量机与增量学习算法相结合的故障识别方法,确定了以断路器控制回路电流信号、电压信号... 高压断路器故障模式的准确识别是矿井电网智能化发展过程中的重要支撑环节。针对高压断路器故障数据不易获取且故障样本较少的问题,提出了一种支持向量机与增量学习算法相结合的故障识别方法,确定了以断路器控制回路电流信号、电压信号以及分合闸振动信号为状态监测量,模拟了弹簧松动、铁芯卡涩、供电异常与线圈老化4种常见故障,提取了故障特征量并建立了故障数据样本与增量学习数据样本,采用支持向量机增量学习算法训练得到了故障识别模型,并利用新增数据样本对其进行了验证。结果表明:支持向量机增量学习算法可准确识别上述4种常见故障,并可以通过对新增样本的不断学习进一步提高识别精度。 展开更多

关键词 高压断路器 特征提取 故障模式识别 支持向量机 增量学习算法

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基于遗传算法优化支持向量机的船用柴油机气门漏气故障智能诊断方法 被引量：9

11

作者 蔡一杰 陈俊杰 +2 位作者 王君 张云东 杨建国 《内燃机工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第2期71-76,84,共7页

针对船用柴油机气阀漏气故障的问题,提出一种结合遗传算法(genetic algorithm,GA)与支持向量机(support vector machine,SVM)的船舶柴油机气阀漏气振动诊断方法,称之为遗传算法优化支持向量机(GA-SVM)。通过分析静态与动态工况下的缸盖... 针对船用柴油机气阀漏气故障的问题,提出一种结合遗传算法(genetic algorithm,GA)与支持向量机(support vector machine,SVM)的船舶柴油机气阀漏气振动诊断方法,称之为遗传算法优化支持向量机(GA-SVM)。通过分析静态与动态工况下的缸盖振动信号,提取训练SVM特征参数,利用GA-SVM的惩罚因子与核函数参数对故障进行识别。试验结果表明,GA-SVM方法完善了SVM参数选取方法,可有效识别柴油机气门漏气故障。优化后的整体故障诊断准确率为99.333%,相比于未优化前的测试集,故障诊断正确率提高了约2%。 展开更多

关键词 柴油机 故障诊断 气门漏气 遗传算法 支持向量机 故障模式识别

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基于小波-神经网络技术的电机故障模式识别与诊断 被引量：9

12

作者 吴桂峰 翟玉庆 陈虹 《计算机测量与控制》 CSCD 2004年第3期231-233,共3页

针对电机震动信号的频谱特点,提出基于小波-神经网络技术的电机故障模式识别与诊断的新方法。利用小波包可进行多维多分辨率的特性,对电机振动信号进行分解与重构,获得震动信号的突变信息,实现电机状态的特征提取。对提取出的特征,用ART... 针对电机震动信号的频谱特点,提出基于小波-神经网络技术的电机故障模式识别与诊断的新方法。利用小波包可进行多维多分辨率的特性,对电机振动信号进行分解与重构,获得震动信号的突变信息,实现电机状态的特征提取。对提取出的特征,用ART2神经网络进行状态分类,进而诊断故障类型,并利用这种方法进行仿真试验,通过对仿真结果的分析证实这种诊断的可行性。 展开更多

关键词 电机 故障模式识别 故障诊断 ART2神经网络 小波包

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灰色关联和证据理论在故障识别中的应用和改进 被引量：10

13

作者 林云 李一兵 Ruolin Zhou 《应用基础与工程科学学报》 EI CSCD 2011年第2期314-322,共9页

针对复杂检测环境下传感器获得的特征信息具有不确定性和模糊性等问题,提出了利用熵权灰色关联算法获得基本可信度赋值函数(BPAF).根据基于证据理论的信息融合方法,设计了单传感器多量测周期时域融合和多传感器空域融合的二级证据融合算... 针对复杂检测环境下传感器获得的特征信息具有不确定性和模糊性等问题,提出了利用熵权灰色关联算法获得基本可信度赋值函数(BPAF).根据基于证据理论的信息融合方法,设计了单传感器多量测周期时域融合和多传感器空域融合的二级证据融合算法,采用基于可信度的判决方法作为故障检测和识别依据.熵权方法解决了灰色关联算法中特征权重的选取问题,二级证据融合算法提高复杂环境下识别结果的准确率.仿真结果表明,这种方法比一般的故障识别算法具有更高的识别率、更强的鲁棒性和更广的适用性,是复杂环境下故障模式识别的一种正确可行的新方法. 展开更多

关键词 信息熵 灰色关联 信息融合 证据理论 故障模式识别

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滚动轴承故障模式识别方法现状分析 被引量：9

14

作者 夏均忠 苏涛 +2 位作者 安相璧 冷永刚 张阳 《噪声与振动控制》 CSCD 2013年第4期185-189,共5页

在提取滚动轴承故障特征后,如何设计合理的分类器对滚动轴承进行故障模式识别是故障诊断的关键步骤。分别介绍了粗糙集模式识别中的变精度粗糙集、统计模式识别中的最小二乘支持向量机、模糊模式识别中的模糊C均值聚类算法。分析各种方... 在提取滚动轴承故障特征后,如何设计合理的分类器对滚动轴承进行故障模式识别是故障诊断的关键步骤。分别介绍了粗糙集模式识别中的变精度粗糙集、统计模式识别中的最小二乘支持向量机、模糊模式识别中的模糊C均值聚类算法。分析各种方法的基本原理、应用和特点。研究发现,多种故障模式识别方法的融合运用是今后研究的重点方向。 展开更多

关键词 振动与波 滚动轴承 故障模式识别 变精度粗糙集 最小二乘支持向量机 模糊C均值聚类

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基于BWO-ELM算法与VR-GIS技术的电力光缆故障诊断及定位研究 被引量：7

15

作者 蔡海良 胡凯 +1 位作者 李军 邢小雷 《计算机测量与控制》 2022年第12期98-104,111,共8页

针对目前电力光缆故障模式识别精度低和故障点定位误差大的问题,提出一种基于BWO-ELM算法与VR-GIS系统的电力光缆故障诊断及定位方法,首先利用白鲸优化算法(BWO)优化极限学习机(ELM)初始参数,构建BWO-ELM多分类OTDR曲线分析的故障模式... 针对目前电力光缆故障模式识别精度低和故障点定位误差大的问题,提出一种基于BWO-ELM算法与VR-GIS系统的电力光缆故障诊断及定位方法,首先利用白鲸优化算法(BWO)优化极限学习机(ELM)初始参数,构建BWO-ELM多分类OTDR曲线分析的故障模式识别方法,获取光纤故障点的直线距离与类型,为故障定位奠定基础;其次,提出基于VR-GIS的光缆故障精确定位方法将光纤故障点的直线距离转换为光缆距离,并与实际地理位置匹配,得到实际故障点的坐标,同时直观展示于VR-GIS系统;最后通过仿真实验来验证所提方法的应用效果,结果表明所提方法故障模式识别精度约为98.66%,故障定位误差在±3 m上下浮动,平均误差为1.481%,较其他识别模型和故障定位方法具有较高的性能与准确率。 展开更多

关键词 电力光缆 故障模式识别 故障定位 BWO-ELM VR-GIS

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智能变电站二次设备运维中的监控与故障识别技术分析 被引量：3

16

作者 刘永振 《集成电路应用》 2023年第12期396-397,共2页

阐述二次设备运维中的智能化监控技术特点,故障检测与实时监控的集成方法、预测性维护与设备健康评估方法,探讨数据驱动的故障模式识别技术、风险评估与运维决策支持系统应用。

关键词 智能变电站 故障模式识别 运维决策支持系统 智能化监控技术

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基于小波包和神经网络的行星齿轮箱故障模式识别技术 被引量：7

17

作者 罗佳 黄晋英 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2020年第4期178-182,共5页

行星齿轮箱振动信号在各频段的能量分布与其故障类型有关。利用Daubecics小波包将不同故障的振动信号分解到各个频带。BP神经网络的输入是各频带的能量——行星齿轮故障的特征向量,用神经网络识别故障类型。通过实验验证了该方法可以快... 行星齿轮箱振动信号在各频段的能量分布与其故障类型有关。利用Daubecics小波包将不同故障的振动信号分解到各个频带。BP神经网络的输入是各频带的能量——行星齿轮故障的特征向量,用神经网络识别故障类型。通过实验验证了该方法可以快速、准确地进行故障模式识别,达到良好的预期效果。利用此方法可以有效解决武装直升机武器系统复杂故障现象问题。 展开更多

关键词 行星齿轮箱 振动信号 Daubechies小波包 BP神经网络 故障模式识别

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INS/ADS/GPS组合导航高灵敏度故障检测和识别方法 被引量：7

18

作者 李振威 程咏梅 +2 位作者 刘刚 徐铭 冯鑫涛 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第5期694-700,共7页

针对卡方检测无法精准定位到故障变量的具体维数以及对缓变故障检测灵敏度低的问题,提出INS/ADS/GPS组合导航高灵敏度故障检测和识别方法。引入序贯滤波的思想,建立了INS/ADS和INS/GPS两种序贯故障检测模型,可将故障定位到导航子系统的... 针对卡方检测无法精准定位到故障变量的具体维数以及对缓变故障检测灵敏度低的问题,提出INS/ADS/GPS组合导航高灵敏度故障检测和识别方法。引入序贯滤波的思想,建立了INS/ADS和INS/GPS两种序贯故障检测模型,可将故障定位到导航子系统的具体维数;提出了渐消记忆序贯概率比检测(F-SPRT)算法,解决了缓变故障检测灵敏度低的问题;将序贯故障检测方法与F-SPRT算法结合,建立了高灵敏度故障检测和识别架构。仿真结果表明:在满足虚警率0.1%的条件下,与传统SPRT方法相比,提出的算法对缓变故障检测的灵敏度约提高了2倍,并可有效实现故障的识别。 展开更多

关键词 序贯卡方检测 缓变故障检测 高灵敏度 故障模式识别

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基于HMM-SVR的船舶动力设备故障模式识别与状态预测研究 被引量：6

19

作者 杨奕飞 冯静 《船舶工程》 CSCD 北大核心 2018年第3期68-72,97,共6页

船舶动力设备因故障监测信号样本少、变化缓慢且数据特征呈非线性,使得设备故障模式的准确识别和状态预测比较难。鉴于此,文章研究了基于隐马尔科夫模型的故障模式识别方法,利用该模型将微弱变化的信号特征转换为变化较大的对数似然概... 船舶动力设备因故障监测信号样本少、变化缓慢且数据特征呈非线性,使得设备故障模式的准确识别和状态预测比较难。鉴于此,文章研究了基于隐马尔科夫模型的故障模式识别方法,利用该模型将微弱变化的信号特征转换为变化较大的对数似然概率对故障模式实现有效识别。在此基础上进一步提出基于HMM-SVR的设备状态预测模型,将遗传算法用于支持向量回归模型参数寻优,并结合隐马尔科夫模型,实现对设备状态的预测。对船用柴油机进行仿真,结果表明上述模型具有较高的识别率,能准确预测船舶动力设备的当前状态。 展开更多

关键词 船舶动力设备 隐马尔科夫模型 支持向量回归模型 遗传算法 故障模式识别 状态预测

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基于最大李雅普诺夫指数异常感知和CatBoost识别的机械密封失效模式层次化诊断框架

20

作者 侯耀春 周昶清 +4 位作者 武鹏 何伟挺 赵奂芃 黄文君 吴大转 《工程热物理学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期93-100,共8页

离心泵在现代工业生产中具有广泛的应用,其运行状况和健康程度直接影响着整个系统的能耗、效率和安全。机械密封泄漏或损坏是水力旋转机械最典型的故障之一,与机封失效相关的泵类设备故障问题直接影响系统总体的可靠性和安全性。为此,... 离心泵在现代工业生产中具有广泛的应用,其运行状况和健康程度直接影响着整个系统的能耗、效率和安全。机械密封泄漏或损坏是水力旋转机械最典型的故障之一,与机封失效相关的泵类设备故障问题直接影响系统总体的可靠性和安全性。为此,本论文研究了一种基于最大李雅普诺夫指数异常感知和CatBoost识别的机械密封失效模式层次化诊断框架。首先,对采集的机械密封处振动信号序列提取其最大李雅普诺夫指数,并基于模糊统计法和指派法设计Type-1模糊逻辑,从而实现对机械密封故障的异常检测和感知。接着,一旦检测到机封异常,再从原始振动信号中提取多尺度模糊熵,联同最大李雅普诺夫指数一起输入到CatBoost模型进行机械密封失效模式识别和诊断。最后,基于实际实验数据对所提出的层次化诊断框架进行了验证。结果表明,所提出的方法对机封故障的异常检测精度达到100%,CatBoost模型的机封失效模式识别率达到99.66%,其精度和鲁棒性均好于支持向量机、AdaBoost、深度神经网络等智能模型。 展开更多

关键词 机械密封 异常感知 故障模式识别 最大李雅普诺夫指数 模糊理论 CatBoost模型

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