智能预诊关键技术及其应用研究-东篱科研大数据发现系统（DRDS）

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智能预诊关键技术及其应用研究

项目名称：智能预诊关键技术及其应用研究
项目类别：青年科学基金项目
批准号：70701012
申请代码：G0110
项目来源：国家自然科学基金
研究期限：2008-01-01-2010-12-31

项目负责人：闫纪红
负责人职称：教授
依托单位：哈尔滨工业大学
批准年度：2007

中文摘要：

智能预诊是一种新兴的维护技术，其核心是对设备的性能衰退全过程趋势及故障发生时间进行预测，而不是在某个时间点的状态判定，与传统的故障诊断有本质的区别。本项目对实时性能评价、剩余寿命动态预测以及融合诊断等智能预诊关键技术展开研究，提出了基于数据挖掘技术的设备性能衰退过程综合评价方法，建立了设备的性能衰退曲线模型，给出衰退拐点特性；建立了基于人工智能方法的剩余寿命动态预测模型，提出了预测系统结构确定准则、预测所需信息的选择方法，同时，综合考虑设备的统计学寿命曲线以提高预测的鲁棒性；提出在特征空间以及性能评价结果两个方向上进行故障发展趋势的预测，提高了早期融合诊断的准确性，达到了故障的预测和预防的目的。项目的研究成果已在转子不平衡实验台、搬运机械手系统、轴承失效早期诊断实验台、以及哈尔滨汽轮机厂叶片材料疲劳性能预测、汽轮机转子远程状态监测系统中成功应用。

中文主题词：预诊；性能衰退模型；剩余寿命预测；智能算法；材料疲劳过程

结论摘要：

英文主题词Prognostics; Model of performance degradation; Remaining useful life prediction; Intelligent algorithms; Material fatigue process

成果综合统计