大型机械设备故障的优化挖掘检测模型仿真

Large mechanical equipment fault detection model simulation optimization of mining

夏雪刚

XIA Xue-gang

（陕西铁路工程职业技术学院 电气与信息工程系，渭南 714000）



大型机械设备故障的优化挖掘检测模型仿真

Large mechanical equipment fault detection model simulation optimization of mining

夏雪刚

XIA Xue-gang

（陕西铁路工程职业技术学院 电气与信息工程系，渭南 714000）

摘 要：大型机械设备的系统构成复杂，容易产生故障，对故障数据进行优化挖掘实现故障及时诊断。传统方法采用故障数据自适应重写方法实现机械设备故障挖掘，存在精度不高，诊断性能不好的问题。提出一种基于模糊推理分裂波束形成的大型机械设备故障的优化挖掘检测模型。分析了大型机械设备的故障发生和检测原理，采用模糊推理算法实现对大型机械设备的故障数据的采集和特征提取，根据特征提取结果进行分裂波束形成，提高对故障数据的聚类能力，实现大型机械设备故障的优化挖掘。仿真结果表明，采用该模型进行大型机械设备的故障数据挖掘和检测诊断，能准确实现对故障数据的恢复跟踪和波束形成，提高故障的检测性能，检测准确率较高。

关键词：机械设备；故障；挖掘；检测模型

0 引言

大型机械设备通常处于高温高热等恶劣的工作环境中，机械设备的组成部件构成复杂，耦合因素较多，导致大型机械设备的故障发生率较高，需要对大型机械设备进行实时的故障数据挖掘和监测，保证大型机械设备的运行正常，机械设备等机械设备的故障诊断是由机械设备自身的固有规律决定的，因此，机械设备的故障数据也不是一……