基于动态自学习阈值和趋势滤波的机械故障智能预警方法

摘要：

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。

关键词：自学习阈值、故障预警、非参数检验、beta分布、l1 趋势滤波

分类号：TH165+.3;TP391

资助基金：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

在线出版日期：2015-01-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：8-14