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题名基于数字孪生的工业设备故障诊断系统设计与实现
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作者
张丹
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机构
福州职业技术学院信息工程学院
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出处
《软件》
2024年第12期140-143,共4页
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文摘
为对工业设备的运行状态进行多维度的监控与管理,首先将复杂的工业系统分解为多个松耦合、可独立部署的子系统,每个子系统承担远程运维、状态监测、故障诊断等任务。其次,使用Lab VIEW系统采集工业设备的振动信号,并且对数据进行缺失值补偿与数据标准化的预处理,以确保数据的准确性。最后,引入孤立森林模型,通过随机选择特征和分割数据构建多棵孤立树,形成森林结构,以高效地识别异常行为,结合麻雀搜索算法优化孤立森林模型的树的数量和深度,提高工业设备异常点检测的准确度和效率。在包含57个样本的测试集上进行测试,本文诊断方法识别出了56个样本的工业设备故障类型,总体正确率高达98.24%。平均运行时间仅为6.7s,明显优于其他三种方法。基于数字孪生的工业设备故障诊断系统能够实时监控设备运行状态,及时发现并预警潜在故障,为工业设备的维护和管理提供有力支持。
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关键词
数字孪生
工业设备
故障诊断
振动信号
孤立森林模型
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Keywords
digital twin
industrial equipment
fault diagnosis
vibration signal
isolation forest model
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分类号
TP077
[自动化与计算机技术]
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