基于深度学习理论的设备健康状态识别研究

发布时间：2023-03-21 10:45

　　随着现代工业的快速发展,现阶段设备组成复杂、零部件多、维护困难,及时识别设备的健康状态,确保其工作过程的安全性和可靠性,已成为现代企业管理的重要目标之一。物联网、传感器等技术丰富了设备状态的测量手段,许多企业积累了大量的设备状态数据,使数据驱动的设备状态分析成为可能。根据上述现状,本文将设备的健康状态识别与状态数据处理结合起来,主要研究如下:(1)设备健康状态是由多个设备健康状态参数表示的,本文以设备点检系统提供的运行状态多参数数据为样本,采用主成分分析法对数据进行降维处理,融合设备的状态数据,挑选出重要的健康状态信息,建立设备健康状态评估指标体系。(2)为实现设备健康状态的识别,必须将设备的健康状态评估指标体系和设备的健康状态等级对应起来。利用深度学习,建立融合历史、实时设备多状态参数的健康状态评估模型,从模型输入、模型参数、模型输出几个方面进行设计。通过研究隐含层层数、学习率、隐含层节点数等参数进行模型验证和优化。(3)基于上述理论和方法,在实验验证的基础上,结合企业应用实际,开发相应的软件系统。根据系统的设计目标,设计系统的功能模块,并对系统开发的关键技术、软件和硬件配置进行研究...

【文章页数】：60 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
1 绪论
    1.1 本课题的研究背景及意义
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意义
    1.2 国内外发展现状
        1.2.1 设备健康状态评估研究现状
        1.2.2 深度学习研究现状
    1.3 论文研究内容
2 设备健康状态识别框架
    2.1 设备健康状态识别方案
    2.2 设备健康状态识别体系结构
    2.3 设备健康状态管理系统
    2.4 本章小结
3 设备健康状态评估体系
    3.1 设备健康状态信息监测
    3.2 设备健康状态退化特性
    3.3 设备健康状态等级
    3.4 设备健康状态评估指标选取原则
    3.5 设备健康状态评估指标体系
    3.6 案例分析
    3.7 本章小结
4 基于深度学习的设备健康状态识别
    4.1 深度学习理论
        4.1.1 深度学习理论概述
        4.1.2 深度置信网络
    4.2 基于深度学习的设备健康状态识别建模
        4.2.1 模型输入
        4.2.2 模型参数
        4.2.3 模型训练
        4.2.4 模型输出
        4.2.5 实验验证
    4.3 设备健康状态识别模型优化
        4.3.1 优化过程
        4.3.2 结果分析
    4.4 设备健康状态识别算法对比
    4.5 本章小结
5 系统设计与实现
    5.1 系统开发关键技术
    5.2 系统功能模块
    5.3 系统工作流程设计
    5.4 系统环境配置
    5.5 系统实现与运行
    5.6 本章小结
6 结论与展望
    6.1 结论
    6.2 展望
致谢
参考文献
附录



本文编号：3766874