基于支持向量机的几何距离方法在设备性能退化评估中的应用

为了掌握设备的性能退化状态,提出了一种基于支持向量机的评估方法.基于C-SVM算法,研究了设备特征向量与支持向量机最优分类面之间的几何距离与设备性能退化程度的关系.仿真结果表明,随着设备性能退化程度的恶化,数据向量的几何距离逐渐增大,因此,该方法可以有效地对设备性能退化进行评估.

基于多智能体的设备性能退化评估系统建模

为解决设备性能退化评估与预测系统的建模问题,提出了一种基于多智能体的分层次模型。在该模型中,给出了系统的整体构架;根据设备的功能结构,划分了多个层次的性能退化评估与预测智能体,定义了各层次智能体的具体功能。该模型为系统的实施提供了指导模板。

小波包熵在设备性能退化评估中的应用

开展设备性能退化评估研究,是制定主动设备维护策略、降低设备维护费用的基础。在设备性能退化过程中,信号成份会逐渐复杂化。本文提出利用小波包熵监测信号的复杂性变化,从而为设备性能退化评估提供可靠的特征向量。为了研究性能退化过程中振动信号的小波包熵的变化规律,使用裂纹转子动力学模型模拟了转子裂纹逐渐增加的过程,并使用仿真数据计算了各个状态下的小波包能量熵和小波包奇异值熵值。分析结果表明,随着转子性能退化程度的加深,小波包熵值逐渐增加,且对于性能恶化的突变较为敏感。