【摘 要】
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针对当前机械在线监测系统报警难以实现机械故障早期预警问题,提出一种智能预警方法。基于在线监测系统大量监测数据统计分析,采用动态的自学习阈值算法计算预警阈值,并应用l
【机 构】
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北京化工大学诊断与自愈工程研究中心
【基金项目】
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国家自然科学重点基金项目（51135001）,国家青年科学基金项目（51305020）,国家重点基础研究发展计划（“973”计划）项目（2012CB026000）
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针对当前机械在线监测系统报警难以实现机械故障早期预警问题,提出一种智能预警方法。基于在线监测系统大量监测数据统计分析,采用动态的自学习阈值算法计算预警阈值,并应用l1趋势滤波技术消除随机误差获取滤波后的趋势。应用动态自学习阈值替代监测系统中的常规报警阈值,比较自学习预警阈值与滤波后的趋势,实现了机械故障早期预警。工程实例表明,该方法能够对机械故障实现早期预警,对预防机械事故的发生有重要的作用。
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