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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：

   本成果以大型機電裝備可靠性和智慧運維為研究背景,，首先建立大型機電裝備相關(guān)數(shù)學(xué)模型,，然后研究并開發(fā)先進(jìn)的數(shù)字信號處理算法，運用物理模型結(jié)合數(shù)據(jù)驅(qū)動方式實現(xiàn)大型機電裝備狀態(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,，對提高大型機電裝備的自我管控能力和運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,。

  該項成果的主要特征及關(guān)鍵技術(shù)如下：

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

  （2）考慮大型機電裝備實際運行條件建立相關(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)的時域,、頻域、時頻域,、信號分解等角度出發(fā),，結(jié)合多源傳感數(shù)據(jù)融合研究基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的先進(jìn)信號處理技術(shù)，研發(fā)適用于大型機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）采用大型機電裝備物理模型和數(shù)據(jù)驅(qū)動算法相結(jié)合的方式，實現(xiàn)大型機電裝備故障精確預(yù)診和性能準(zhǔn)確評估,；

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

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