典型文献
一种输油泵机组故障诊断与健康评估方法
文献摘要：
输油泵机组是长距离油品传输的关键设备,有效预防其出现突发故障、减小故障造成的损失至关重要.然而目前针对输油泵的故障诊断方法在现场应用时普适性不佳,且缺乏针对机组一体的监测诊断研究,不利于计划性维修.此外,受现场可提供数据的限制,现有的输油泵状态评估方法在很多现场无法使用.针对上述问题,提出一种输油泵机组故障诊断与健康评估方法,利用迁移学习提高输油泵故障诊断在工业现场应用时的准确率;通过搭建实验台并对电机运行状态进行监测、分析,构建电机机械类故障诊断模型;构建基于卷积-长短期记忆神经网络(CNN-LSTM)的状态评估模型,并以此为基础利用时序卷积网络(TCN)结合注意力机制进行状态趋势预测.在现场试运行的结果表明,本文提出的故障诊断及状态评估方法可以及时发现设备的早期故障,为设备运维提供有效的数据参考.
文献关键词：
输油泵机组;故障诊断;状态评估;状态趋势预测
中图分类号：
作者姓名：
李亚平;李素杰;马波;刘鹏勃;郭俊霞
作者机构：
国家管网集团东部原油储运有限公司 科技研发中心, 徐州 221008;北京化工大学 机电工程学院, 北京 100029;北京化工大学 信息科学与技术学院, 北京 100029
文献出处：
引用格式：
[1]李亚平;李素杰;马波;刘鹏勃;郭俊霞-.一种输油泵机组故障诊断与健康评估方法)[J].北京化工大学学报（自然科学版）,2022(05):101-107
A类：
机械类故障
B类：
输油泵机组,健康评估,长距离,油品,关键设备,突发故障,故障诊断方法,现场应用,监测诊断,诊断研究,计划性,迁移学习,工业现场,实验台,机运,故障诊断模型,长短期记忆神经网络,状态评估模型,时序卷积网络,TCN,注意力机制,状态趋势预测,试运行,早期故障,设备运维
AB值：
0.232954
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