發(fā)布時(shí)間：2021-01-20 16:47

　　機(jī)電設(shè)備屬于施工過(guò)程里的核心設(shè)備,由于操作、加工等環(huán)境因素會(huì)導(dǎo)致零部件發(fā)生磨損或者故障問(wèn)題,所以,設(shè)備保持正常的工作狀態(tài)才可以保證企業(yè)正常的生產(chǎn)。為此,提出基于深度學(xué)習(xí)算法的機(jī)電設(shè)備工作狀態(tài)檢測(cè)方法,通過(guò)小波去噪方法在監(jiān)測(cè)的機(jī)電設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)里去除噪聲部分,獲取機(jī)電設(shè)備工作狀態(tài)原始數(shù)據(jù),基于該數(shù)據(jù),采用基于深度學(xué)習(xí)算法的機(jī)電設(shè)備工作狀態(tài)檢測(cè)方法,判斷機(jī)電設(shè)備工作狀態(tài)故障與否。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表示,所提方法不受機(jī)電類型的約束,不同檢測(cè)目標(biāo)下,檢測(cè)效果較好,且在噪聲的干擾下,該方法對(duì)機(jī)電設(shè)備工作狀態(tài)查準(zhǔn)率高達(dá)98.99%,檢測(cè)性能高于對(duì)比方法。 

【文章來(lái)源】：電子測(cè)量技術(shù). 2020,43(11)

【文章頁(yè)數(shù)】：5 頁(yè)

【部分圖文】：

深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型

將測(cè)試指標(biāo)依次設(shè)成主機(jī)故障識(shí)別率、檢測(cè)漏檢率以及誤檢率。測(cè)試結(jié)果如圖2～4所示:分析圖2～4可知,多次測(cè)試下,本文方法對(duì)船舶主機(jī)故障識(shí)別率最大值高達(dá)0.98、漏檢率僅有0.02、誤檢率最大值僅有0.02,基于Web GIS的船舶機(jī)電設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法以及基于支持向量機(jī)的機(jī)電設(shè)備狀態(tài)檢測(cè)方法的識(shí)別率低于本文方法,漏檢率與誤檢率高于本文方法。則本文方法在檢測(cè)船舶主機(jī)工作狀態(tài)時(shí),檢測(cè)效果較好。圖3 故障漏檢率的測(cè)試結(jié)果

故障漏檢率的測(cè)試結(jié)果

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本文編號(hào)：2989407