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申请/专利权人：沈阳工学院
摘要：本发明涉及仪表检测技术领域，本发明公开了一种复杂工况的仪表故障诊断与健康预测方法，本发明通过噪声功率谱密度的诊断方法、仪表动态特征的提取方法和仪表故障的评价方法和数据驱动的仪表健康评估方法，解决仪表典型故障依靠外部措施才能诊断的难题、解决仪表的故障机理不明情况下的诊断难题、实现实时的状态评估和实现工业典型环境的现场模拟和仪表的部署；实现工业传感网数据实时测量，实时进行故障诊断和健康评估，解决了传统的仪表存在以下几个问题：因为硬件冗余导致的高成本、需要定期校准、漏报率和误报率高的问题。
主权项：1.一种复杂工况的仪表故障诊断与健康预测方法，其特征在于：方法包括以下步骤：S1：噪声功率谱密度的诊断方法：仪表在使用的过程中会产生过程噪声，而输出信号会产生输出噪声，将过程噪声和输出噪声均通过数据处理算法来进行处理，从而检测故障类型；仪表高频成分也就是过程噪声通过信号处理，可用来检测突变类故障；仪表低频成分也就是输出噪声通过信号处理，可用来检测缓变类故障；S2：仪表动态特征的提取方法和仪表故障的评价方法；当故障发生时，对其进行检测，如果动态特征响应时间发生改变即为故障；动态特征值是通过滤波后得出的数据，将特征值提取，再与基准值进行对比，从而得出故障结论；S3：数据驱动的仪表健康评估方法：将仪表使用的数据进行收集，再通过数据和特征数据识别并提取从而评估仪表的健康预测；S4：搭建典型仪表诊断平台并在平台进行现场验证。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 沈阳工学院 一种复杂工况的仪表故障诊断与健康预测方法
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