论文摘要
本文针对压缩机性能试验系统,提出了基于神经网络的故障检测及可靠性分析方法。首先,通过分析实际运行数据,筛选稳态工况下数据。其次,利用稳态无故障数据训练神经网络模型,获得压缩机性能测试系统的无故障神经网络模型。然后,通过实验分别引入压缩机缺油故障、冷凝器缺水故障、传感器固定偏差和漂移故障。最后,采用训练好的神经网络模型对故障系统进行可靠性分析,检测到了不同故障的发生。实验验证的结果表明,本文提出的基于神经网络的可靠性分析模型,对于压缩机性能测试系统具有较好的检测能力。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 王崇亮,张帅,李前舸,杜志敏,晋欣桥
关键词: 压缩机性能测试,故障检测,可靠性研究,神经网络,稳态判别
来源: 制冷技术 2019年03期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 工业通用技术及设备
单位: 上海交通大学制冷与低温工程研究所
基金: 国家自然基金(No.51376125)
分类号: TB652
页码: 22-29
总页数: 8
文件大小: 2193K
下载量: 132
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