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计量学报  2020, Vol. 41 Issue (12): 1494-1499    DOI: 10.3969/j.issn.1000-1158.2020.12.08
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基于主成分分析及多维高斯贝叶斯的超声流量计故障智能诊断方法
朱建新1,2,吕宝林1,2,乔松1,2,王溢芳1,陈嘉宏1,2
1. 合肥通用机械研究院有限公司,安徽 合肥 230031
2. 国家压力容器与管道安全工程技术研究中心,安徽 合肥 230031
Application of Primary Component Analysis and Multivariate Gaussian Bayesian Method on Intelligent Failure Diagnosis of Ultrasonic Flowmeter
ZHU Jian-xin1,2,LÜ Bao-lin1,2,QIAO Song1,2,WANG Yi-fang1,CHEN Jia-hong1,2
1. Hefei General Machinery Research Institute Co.Ltd, Hefei, Anhui 230031, China
2. National Technology Research Center for Safety Engineering of Pressure Vessels and Pipelines, Hefei, Anhui 230031, China
全文: PDF (511 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 提出了基于多维高斯贝叶斯模型的设备故障智能诊断流程,包括数据的筛选与结构化分析、数据的降维、模型的构建、诊断结果的检验与分析等。研究表明采用主成分分析方法进行降维时,不同的诊断对象在降维参数的选择方面存在较大差别,诊断效果因诊断对象和样本数量的不同而有所差异。利用公开发表的超声波流量计数据库对流程进行验证。结果显示:针对B型流量计进行280次、C型流量计进行550次智能故障诊断,故障状态的首选正确识别率分别达到99.3%和95.1%,较k-最近邻(KNN)聚类分析算法有一定的优势。
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作者相关文章
朱建新
吕宝林
乔松
王溢芳
陈嘉宏
关键词 计量学超声波流量计高斯贝叶斯智能诊断主成分分析    
Abstract:The intelligent failure diagnosis method for equipment based on multivariate Gaussian Bayesian model was proposed. The method included data screening and structural analysis,data dimensionality reduction, model construction, verification and diagnostic results analysis. When using principal component analysis method for dimensionality reduction, it was shown that the selection of dimensionality reduction parameters has great influence on diagnosis result. The diagnostic effect varied with the property and quantity of samples. A publicly published ultrasonic flowmeter database was used to verified the method. By performing 280 and 550 failure diagnoses on two type of ultrasonic flowmeters (type B and type C) respectively, it was found that the correct failure recognition rate were up to 99.3% and 95.1%. Compared with the nearest neighbor KNN clustering analysis algorithm, this failure diagnosis method shows certain advantages.
Key wordsmetrology    ultrasonic flowmeter    Gaussian Bayesian    smart failure diagnosis    primary component analysis
收稿日期: 2019-10-17      发布日期: 2020-12-08
PACS:  TB937  
基金资助:国家重点研发计划项目(2018YFF0215105);工信部智能制造综合标准化项目(工信厅装函[2018]265号);安徽省重点研发项目(1704a0902039);国机集团重大科技专项(国机科[2017]456号);合肥通用机械研究院有限公司博士基金(2018010618)
作者简介: 朱建新(1976-),浙江金华人,合肥通用机械研究院有限公司研究员、博士,主要从事设备可靠性,工程风险分析及设备智能运维方面的研究。Email: zhujianxin@hgmri.com
引用本文:   
朱建新,吕宝林,乔松,王溢芳,陈嘉宏. 基于主成分分析及多维高斯贝叶斯的超声流量计故障智能诊断方法[J]. 计量学报, 2020, 41(12): 1494-1499.
ZHU Jian-xin,Lü Bao-lin,QIAO Song,WANG Yi-fang,CHEN Jia-hong. Application of Primary Component Analysis and Multivariate Gaussian Bayesian Method on Intelligent Failure Diagnosis of Ultrasonic Flowmeter. Acta Metrologica Sinica, 2020, 41(12): 1494-1499.
链接本文:  
http://jlxb.china-csm.org:81/Jwk_jlxb/CN/10.3969/j.issn.1000-1158.2020.12.08     或     http://jlxb.china-csm.org:81/Jwk_jlxb/CN/Y2020/V41/I12/1494
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