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基于神经网络的智能体故障诊断系统开发框架

发布时间: 2022-10-20

基本信息

合作方式： 委托开发
成果类型： 新技术
行业领域：
智能制造
成果介绍
对于现有工业系统存在故障分类难确定，在线检测难诊断等问题，具体要求为：通过系统辨识建立被测系统的机理模型和状态相关信息，利用机理模型和数据信息准确预测被测系统在工况下的系统性能指标，结合深度学习和卷积神经网络优化数据并评估运行系统的健康状况以及可能发生的故障，对于已经发生故障的系统则可通过诊断技术直接评判出故障类型，这些结果将为优化控制和自适应容错控制提供有力信息和技术支持。
成果亮点
采用神经网络在线学习，并充分挖掘智能体机理信息，通过自适应算法以及聚类优化等方法来估计智能体在工作过程中的相关性能指标(包括有无故障发生时的系统性能)，最终通过性能对比来评估系统故障程度和故障种类，为进一步的容错控制提供“航向标”。
团队介绍
核心成员一人
成果资料