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基于数字孪生的电气设备故障智能诊断与预测方法研究
目录
文档简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
1.3主要研究内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
1.4技术路线与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
1.5论文结构安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
相关理论与技术基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
2.1数字孪体构建理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
2.2电气设备故障机理分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
2.3数据驱动诊断技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
2.4智能预测模型方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
2.5本章小结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36
基于数字孪体的电气设备模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37
3.1数字孪体关键技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40
3.2设备多尺度建模方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43
3.3物理信息融合技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45
3.4模型动态更新机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48
3.5本章小结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50
电气设备运行状态数据采集与处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52
4.1数据采集体系架构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54
4.2核心传感器部署方案．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．57
4.3信号预处理技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．59
4.4特征提取方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．61
4.5本章小结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．64
电气设备故障智能诊断方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．65
5.1基于数字孪体的故障特征识别．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．69
5.2基于机器学习的诊断模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．72
5.3基于深度学习的诊断技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．74
5.4故障模式确认与定位．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．76
5.5本章小结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．79
电气设备故障智能预测方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．81
6.1基于数字孪体的退化建模．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．83
6.2预测驱动模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．85
6.3风险评估与预警机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．87
6.4影响因素分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．89
6.5本章小结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．92
系统实现与实验验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．92
7.1系统总体设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．
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