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所屬領(lǐng)域：裝備制造、電子信息

目前開發(fā)階段：成熟技術(shù)

成果簡介：

   本成果以大型機(jī)電裝備可靠性和智慧運(yùn)維為研究背景，首先建立大型機(jī)電裝備相關(guān)數(shù)學(xué)模型，然后研究并開發(fā)先進(jìn)的數(shù)字信號(hào)處理算法，運(yùn)用物理模型結(jié)合數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方式實(shí)現(xiàn)大型機(jī)電裝備狀態(tài)監(jiān)測和健康管理。該成果能夠?qū)崿F(xiàn)大型機(jī)電裝備的狀態(tài)監(jiān)測、性能分析、壽命預(yù)測和維護(hù)管理，對(duì)提高大型機(jī)電裝備的自我管控能力和運(yùn)行可靠性具有重要的意義，成果結(jié)構(gòu)框圖如圖1所示。該成果技術(shù)水平國內(nèi)領(lǐng)先。

  該項(xiàng)成果的主要特征及關(guān)鍵技術(shù)如下：

  （1）考慮大型機(jī)電裝備的具體結(jié)構(gòu)及實(shí)際工況條件，制定多源傳感器的優(yōu)化布置策略，獲取整個(gè)機(jī)電裝備全面的監(jiān)測信息；

  （2）考慮大型機(jī)電裝備實(shí)際運(yùn)行條件建立相關(guān)數(shù)學(xué)模型，主要包括：有限元模型、物理模型、系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型、性能退化模型等；

  （3）基于多源傳感器提供的信息數(shù)據(jù)，從多源數(shù)據(jù)的時(shí)域、頻域、時(shí)頻域、信號(hào)分解等角度出發(fā)，結(jié)合多源傳感數(shù)據(jù)融合研究基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的先進(jìn)信號(hào)處理技術(shù)，研發(fā)適用于大型機(jī)電裝備多源傳感信息的預(yù)處理、特征提取及診斷分析等算法；

  （4）采用大型機(jī)電裝備物理模型和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)算法相結(jié)合的方式，實(shí)現(xiàn)大型機(jī)電裝備故障精確預(yù)診和性能準(zhǔn)確評(píng)估；

  （5）基于大型機(jī)電裝備使用記錄、維修記錄、歷史數(shù)據(jù)及相關(guān)監(jiān)測分析結(jié)果，進(jìn)行維修知識(shí)及專家經(jīng)驗(yàn)的虛擬化，構(gòu)建運(yùn)維專家數(shù)據(jù)庫，為大型機(jī)電裝備運(yùn)維提供維修建議和指導(dǎo)措施；

  基于本地系統(tǒng)平臺(tái)或者云端平臺(tái)進(jìn)行數(shù)學(xué)模型、信號(hào)處理算法和運(yùn)維數(shù)據(jù)庫的融合集成，實(shí)現(xiàn)大型機(jī)電裝備的狀態(tài)監(jiān)測、故障預(yù)診、性能評(píng)估預(yù)測、維護(hù)建議、歷史趨勢分析、庫存管理等。