压缩机故障预测方法、装置、可读存储介质及电子设备制造方法及图纸

技术编号:40988265 阅读:18 留言:0更新日期:2024-04-18 21:31
本发明专利技术公开一种压缩机故障预测方法、装置、可读存储介质及电子设备,对随机抽取的压缩机的信号特征进行性质分析,得到处理后的信号特征,使用特征提取算法对其进行特征提取,得到特征子集,基于特征子集使用决策树算法和回归算法进行模型训练,得到故障预测模型,将待预测压缩机的特征数据输入故障预测模型中,得到故障估测结果,通过使用特征提取算法进行特征提取能够估计和排序特征的价值,最终提取出一个特征高度集合的特征子集,然后将其输入到决策树算法和回归算法进行模型训练,避免过拟合或维度爆炸等不利于计算的问题发生,从而提高故障预测的效率和精准度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及故障预测,尤其涉及一种压缩机故障预测方法、装置、可读存储介质及电子设备


技术介绍

1、老化柜是通过burn-in(预烧)操作,借助高温的方式对半成品、产品进行全方面、大量的、满负荷的长时间运行,加速其缺陷的暴露,用于移除早期失效的不合格的零组件产品,而使产品进入市场后可靠性相对提高,保障产品的产出质量。其中重要的部件即为负责加热制冷的压缩机。它是一种将低压气体提升为高压气体的从动的流体机械,从吸气管吸入低温低压的制冷剂气体,通过电机运转带动活塞对其进行压缩后,向排气管排出高温高压的制冷剂气体,为制冷循环提供动力。

2、工业生产中不可避免地会发生许多故障。可能有人为的故障,或由于时间、温度等原因造成的故障,如液压端操作不正常,填料箱泄漏,以及由于摩擦而产生的各种错误,可能导致流程中断,甚至破坏整个产业链。因此,故障的检测和分类对于工业安全具有重要意义。对于压缩机,有三种典型的故障类型:气缸泄漏、进气口堵塞和轴承摩擦增加。在已知可能会发生哪些故障的情况下,判断故障的类型和严重程度可能是简单的,但这将耗费大量的人力和物力。因此,有必要本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种压缩机故障预测方法,其特征在于,包括步骤:

2.根据权利要求1所述的一种压缩机故障预测方法,其特征在于,所述基于所述特征子集使用决策树算法和回归算法进行模型训练,得到故障预测模型包括:

3.根据权利要求2所述的一种压缩机故障预测方法,其特征在于,所述将所述特征子集输入决策树算法中进行特征分类,得到分类后的特征子集包括:

4.根据权利要求2所述的一种压缩机故障预测方法,其特征在于,所述将所述分类后的特征子集输入回归算法中进行回归拟合,得到故障预测模型包括:

5.一种压缩机故障预测装置,其特征在于,包括:

>6.一种计算机可读...

【技术特征摘要】

1.一种压缩机故障预测方法,其特征在于,包括步骤:

2.根据权利要求1所述的一种压缩机故障预测方法,其特征在于,所述基于所述特征子集使用决策树算法和回归算法进行模型训练,得到故障预测模型包括:

3.根据权利要求2所述的一种压缩机故障预测方法,其特征在于,所述将所述特征子集输入决策树算法中进行特征分类,得到分类后的特征子集包括:

4.根据权利要求2所述的一种压缩机故障预测方法,其特征在于,所述将所述分类后的特征子集输入回归算法中进行回...

【专利技术属性】
技术研发人员:徐永刚孙成思何瀚王灿谭尚庚刘昆奇
申请(专利权)人:成都态坦测试科技有限公司
类型:发明
国别省市:

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