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      利用故障因果信息的汽輪機(jī)故障智能診斷研究

      顧煜炯; 楊楠; 陳東超; 宋磊 華北電力大學(xué)能源動力與機(jī)械工程學(xué)院; 北京102206; 東北電力大學(xué)能源與動力工程學(xué)院; 吉林132012; 中國科學(xué)院太空應(yīng)用重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室; 北京100094

      關(guān)鍵詞:振動與波 汽輪機(jī) 智能診斷 因果信息 fta 

      摘要:汽輪機(jī)結(jié)構(gòu)的高度耦合導(dǎo)致一些故障模式在軸系振動形式上具有相似的特征,難以區(qū)分。為了更加精確診斷故障模式,提出將故障原因信息融入診斷模型中,實(shí)現(xiàn)與維護(hù)工作有機(jī)結(jié)合的故障因果鏈推理。首先,基于FTA和FMEA分析提出將機(jī)理因果網(wǎng)用于總結(jié)診斷知識的方法。然后,采用LeakyNoisy-Or/And模型將機(jī)理因果網(wǎng)轉(zhuǎn)化為貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型,并分析模型中不確定性關(guān)系的物理含義。最終,將故障機(jī)理分析結(jié)果轉(zhuǎn)化為3層貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理模型。在碰磨故障的2個診斷案例中,根據(jù)故障原因的排查結(jié)果,將模型進(jìn)行反復(fù)推理,獲得更準(zhǔn)確的故障因果鏈,同時,可為維修工作反饋排查建議。在故障診斷研究中創(chuàng)新性地提出一種網(wǎng)絡(luò)化的知識表達(dá)形式與智能化過程,為汽輪機(jī)故障診斷這類主要依賴經(jīng)驗(yàn)知識、缺乏故障樣本的診斷問題,提供了一種新的思路。

      噪聲與振動控制雜志要求:

      {1}正文一般應(yīng)包括以下幾個部分:①引言;②材料和方法;③結(jié)果;④討論;⑤參考文獻(xiàn)。

      {2}本刊可以對來稿做文字修改、刪節(jié)。

      {3}摘要采用第三人稱寫法,反映文章核心觀點(diǎn)和創(chuàng)新觀點(diǎn),100-300字為宜。

      {4}作者在投稿時請注明作者姓名、工作單位、作者簡介、聯(lián)系方式(郵箱和手機(jī)號碼、收件地址等)。

      {5}優(yōu)先刊發(fā)創(chuàng)新性學(xué)術(shù)論文及依托國家級、省級科研立項(xiàng)課題的研究成果。

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      噪聲與振動控制

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