机械故障微弱特征增强与智能诊断理论与方法

成果基本信息
关键词：	机械装备;早期故障;复合故障;特征增强;智能诊断
成果类别：		技术成熟度：
体现形式（基础理论类）：		体现形式（应用技术类）：	无
成果登记号：	360-17-12010492	资源采集日期：	2018-03-05

研究情况
单位名称：	西安交通大学	技术水平：
评价证书号：		评价单位：	国家自然科学基金委员会
评价日期：	2015.12.31	评价证书号：

转化情况
转让范围：		推广形式：	无
已转让企业数（个）：	0

联系方式
联系人（平台）：	玉女士	联系人（平台）电话：	0771-5885053
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成果简介
机械装备是航空航天、交通运输、能源化工等重大领域中的“顶梁柱”，机械故障是装备安全运行的“潜在杀手”，故障诊断是保障其安全运行的“杀手锏”。早期与复合故障诊断是故障诊断领域的热点和难点：早期故障特征微弱，信噪比低，难以及时检测；复合故障征兆复杂，容易漏诊，加剧了诊断难度。本项目在国家自然科学基金青年科学基金、面上基金、优秀青年科学基金的资助下，围绕机械装备早期与复合故障诊断的前沿科学问题开展了十余年的深入研究，建立了机械故障微弱特征增强与智能诊断理论与方法，获得了系统性的创新成果，实现了机械早期与复合故障的智能诊断。具体创新工作包括：针对早期故障特征微弱难以及时诊断、复合故障多征兆耦合容易漏诊、诊断过程过分依赖于先验知识等难题，阐述了噪声与微弱特征的协同机制，提出了“用噪”的早期故障诊断方法，是对传统“降噪”学术思想的重要突破；揭示了机械故障的混合智能诊断机理，建立了复合故障的多元混合智能模型，发展了机械智能故障诊断理论；发现了故障与多征兆之间的映射规律，首次提出了典型样本和敏感特征同时加权的学术思想，形成了无监督加权评估算法，解决了故障诊断过分依赖于先验知识的挑战性问题。研究成果最终在火车机车、风力发电机组等故障诊断中得到应用，实现了机械早期与复合故障的智能诊断。

成果名称：	机械故障微弱特征增强与智能诊断理论与方法	关键词：	机械装备;早期故障;复合故障;特征增强;智能诊断
成果类别：		一级分类名称：	机械制造
二级分类名称：	制造工艺	三级分类名称：	制造工艺
研究起止时间：	2002.09 至2014.12	成果体现形式（应用技术类）：	无
成果属性：		成果体现形式（基础理论类）：
技术成熟度：		技术水平：
研究形式：		学科分类1：
单位名称：	西安交通大学	学科分类2：
中图分类号1：		所属高新技术类别：
中图分类号2：		课题来源：
应用行业：		课题立项名称：
国家科技计划子类别：		课题立项编号：	51222503
经费实际投入额（万元）：	100.00	评价单位：	国家自然科学基金委员会
评价形式：	无	应用状态：	无
评价日期：	2015.12.31	转让范围：
评价证书号：		推荐单位：	西安交通大学
推广形式：	无	成果登记号：	360-17-12010492
成果简介：	机械装备是航空航天、交通运输、能源化工等重大领域中的“顶梁柱”，机械故障是装备安全运行的“潜在杀手”，故障诊断是保障其安全运行的“杀手锏”。早期与复合故障诊断是故障诊断领域的热点和难点：早期故障特征微弱，信噪比低，难以及时检测；复合故障征兆复杂，容易漏诊，加剧了诊断难度。本项目在国家自然科学基金青年科学基金、面上基金、优秀青年科学基金的资助下，围绕机械装备早期与复合故障诊断的前沿科学问题开展了十余年的深入研究，建立了机械故障微弱特征增强与智能诊断理论与方法，获得了系统性的创新成果，实现了机械早期与复合故障的智能诊断。具体创新工作包括：针对早期故障特征微弱难以及时诊断、复合故障多征兆耦合容易漏诊、诊断过程过分依赖于先验知识等难题，阐述了噪声与微弱特征的协同机制，提出了“用噪”的早期故障诊断方法，是对传统“降噪”学术思想的重要突破；揭示了机械故障的混合智能诊断机理，建立了复合故障的多元混合智能模型，发展了机械智能故障诊断理论；发现了故障与多征兆之间的映射规律，首次提出了典型样本和敏感特征同时加权的学术思想，形成了无监督加权评估算法，解决了故障诊断过分依赖于先验知识的挑战性问题。研究成果最终在火车机车、风力发电机组等故障诊断中得到应用，实现了机械早期与复合故障的智能诊断。
联系人：	于洋	成果登记日期：	2017-03-30
联系人email：		单位代码：	96100031
邮政编码222：	710049	联系人电话：	029-82668338
单位传真：	029-83234772	单位通讯地址：	陕西省西安市碑林区咸宁西路28号
单位所在省市：		单位电话：	029-82668234;82668338;82668382
转让收入（万元）：	0	单位属性：
合作完成单位：		已转让企业数（个）：	0
成果发布年份：	2017	知识产权形式：
成果完成人：	雷亚国;訾艳阳;何正嘉;胡桥	资源采集日期：	2018-03-05

机械故障微弱特征增强与智能诊断理论与方法

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