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公开(公告)号：CN117131467A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311086265.3
申请日：2023-08-28
Applicant: 福州大学
IPC: G06F18/27 , G06F18/2135 , G06N3/048 , G01M13/021
Abstract: 本发明涉及一种核循环泵齿轮箱润滑系统故障诊断方法，首先对故障进行检测，使用变量投影算法优化稀疏主成分分析获得稀疏主元，再根据稀疏主元和训练数据得到固定阈值，并将固定阈值输入到自适应阈值指数加权移动平均的方法获得动态阈值，另外稀疏主元也对实时获得的数据计算出实时的T2和Q统计量，当其中任意统计量超过阈值时则判定系统发生故障；检测到故障后对故障诊断，通过计算并绘制统计量的相对贡献度，再基于统计量各变量的相对贡献度的数据，输入全连接神经网络进行故障诊断判别。该方法有利于提高核循环泵齿轮箱润滑系统故障诊断的速度和精准度，进而提高核循环泵的运行效率和安全性。
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