【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及大数据分析，尤其涉及基于大数据分析的磨煤机故障诊断与预测方法及系统。
技术介绍
1、磨煤机是火力发电厂煤粉制备系统中的关键设备，其运行状态直接影响电厂的安全稳定运行。轴承作为磨煤机的核心部件，其故障发生率较高，若不能及时发现和处理，将导致设备停机甚至引发安全事故。因此，对磨煤机轴承进行实时监测和故障诊断预测具有重要意义;
2、现有的磨煤机故障诊断方法主要存在以下问题：1.传统的故障诊断方法主要依赖人工经验判断，难以实现故障的准确识别和及时预警；2.常规的机器学习模型在处理不同工况下的故障数据时，泛化能力较差，难以适应复杂多变的工作环境；3.现有的寿命预测方法往往忽视故障发展的动态特性，无法准确评估设备的健康状态和剩余使用寿命;
3、本专利技术要解决的技术问题是提供一种基于大数据分析的磨煤机故障诊断与预测方法，通过深度学习和迁移学习技术，实现对磨煤机轴承故障的智能诊断和精确预测，提高故障诊断的准确性和可靠性，为设备维护和管理提供科学依据。
技术实现思路
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【技术保护点】
1.基于大数据分析的磨煤机故障诊断与预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述深度卷积神经网络模型中引入最大均值差异性自适应层，通过所述最大均值差异性自适应层对所述源域数据集和所述目标域数据集的特征分布进行自适应对齐包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将实时采集的磨煤机轴承振动信号输入训练完成的深度卷积神经网络模型，获取所述磨煤机轴承的故障类型和故障程度包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述故障类型和所述故障程度建立磨煤机轴承的健康状态评估指标，所述健康状态评估指...
【技术特征摘要】
1.基于大数据分析的磨煤机故障诊断与预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述深度卷积神经网络模型中引入最大均值差异性自适应层，通过所述最大均值差异性自适应层对所述源域数据集和所述目标域数据集的特征分布进行自适应对齐包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将实时采集的磨煤机轴承振动信号输入训练完成的深度卷积神经网络模型，获取所述磨煤机轴承的故障类型和故障程度包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述故障类型和所述故障程度建立磨煤机轴承的健康状态评估指标，所述健康状态评估指标包括故障严重程度系数包括：
5.根据权利要求1所述的方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：崔晓辉，杨占海，马孝栋，尚志强，韩健龙，
申请(专利权)人：内蒙古大板发电有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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