公开(公告)号：CN105571638A

公开(公告)日：2016-05-11

申请号：CN201510969521.2

申请日：2015-12-17

Applicant: 安徽理工大学

Inventor： 于水娟 ,  李莹 ,  刘伟 ,  于水平 ,  秦振翔 ,  黄亮亮

IPC: G01D21/02

CPC classification number: G01D21/02

Abstract: 本发明公开了一种稳定可靠、可提前预警并且预报精度高的机械设备故障组合预测系统及方法，实现对设备的科学规划与健康管理。通过在机械设备合适的测点安装传感器采集设备的振动频率、幅度、机轴及轴瓦的温度等参数信息，将采集的信号进行调理和放大，经A/D转换变换成适当的数字信号送至上位机进行处理。在上位机中，通过Labviw软件建立人机交互界面，对数据进行采集、处理和存储，并融合多项式回归预测、小波灰色预测、小波神经网络预测以及粒子群优化支持向量机的预测方法进行组合预测，不仅可以为分析、预报机体故障提供切实可行的方法，对提高旋转机械设备的监控分析功能和故障诊断的准确率、对故障预测理论的丰富和发展，都将具有重要的理论意义和应用价值。