10.3969/j.issn.1001-4578.2013.09.019
基于GMDH模型的滚动轴承故障预警研究
针对传统的故障预警预测方法存在误差较大的问题,提出一种基于数据分组处理(GMDH)模型的故障预测方法对滚动轴承的潜在故障进行预警.该方法利用模型选定准则选择最优的预警模型,发出故障预警信息,并设置停机阈值,可为设备的预知性维护研究提供支持.对滚动轴承加速疲劳寿命试验所得的数据进行分析,分析结果表明,利用GMDH模型对滚动轴承故障的预测结果与实际值的拟合程度高,相对误差仅为3.1%,比传统的基于BP神经网络模型的预测精度提高了0.51%.这说明基于GMDH模型的故障预测方法为油气设备的安全运行提供了更可靠的保障.
GMDH算法、优化模型、滚动轴承、故障预警、预警阈值、预测精度
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TE933(石油机械设备与自动化)
国家科技支撑计划项目2011BAK06B01;国家自然科学基金项目51104168;中国石油科技创新基金项目2011D-5006-0408;中国石油大学北京引进人才科研启动基金项目QD-2010-01;北京市优秀博士学位论文指导教师科技项目YB20111141401;北京市自然科学基金项目3132027;中国石油天然气集团公司科学研究与技术开发项目2012B-3407
2013-10-30(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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