基于CNN与二型模糊算法的空压机远程故障诊断系统技术方案

本申请涉及基于CNN与二型模糊算法的空压机远程故障诊断系统及方法，属于智能识别领域，该系统包括信号采集、数据传输、远程监控系统，以及CNN与二型模糊算法。该系统通过传感器实时监测空压机的压力、温度、转速以及振动频率与幅度等参数，传输至服务器进行处理，并通过CNN与二型模糊算法进行故障诊断和预测，实现远程监测和诊断空压机故障的功能。这样，可以更好地提升特征提取的能力从而提升分类性能，有助于提高故障诊断的准确性。同时，当传感器噪声导致故障特征出现波动时，二型模糊算法可以根据模糊隶属函数的不确定性范围来调整分类决策，从而减少噪声对故障分类的干扰，具备更好的鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及一种基于cnn与二型模糊算法的空压机远程故障诊断系统以及诊断方法，属于智能控制。

技术介绍

1、传统的空压机故障诊断系统依赖于预定义的规则集来识别故障模式，但对于复杂系统的故障诊断可能不够灵活和准确。数据驱动的机器学习方法能够从大量数据中学习故障模式，但需要大量标记数据和复杂的特征工程。然而，现有的空压机故障诊断仍然存在一些问题。

2、首先，传统方法往往无法准确捕捉到空压机复杂系统的故障模式，导致诊断准确性不高。其次，现有技术对于实时监测和远程诊断的支持还不够充分，无法及时发现和解决故障。此外，传统方法对于大规模数据的处理和分析能力有限，难以应对日益增长的数据量和复杂性。

3、因此，需要一种更高效、更准确的空压机故障诊断技术，以提高设备的可靠性和运行效率。

技术实现思路

1、在工业生产中，空压机的稳定运行对整个生产流程起着举足轻重的作用。传统的空压机故障诊断方法存在诸多缺陷，难以满足现代工业对设备可靠性和运行效率的高要求。本申请提出的基于cnn与二型模糊算法的空压机远程故障诊本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于CNN与二型模糊算法的空压机远程故障诊断系统,其特征在于，所述诊断系统包括传感器组、CNN模块、区间二型模糊推理子系统、结果输出模块和报警模块,

2.根据权利要求1所述的基于CNN与二型模糊算法的空压机远程故障诊断系统,其特征在于，传感器组由温度传感器、压力传感器和振动传感器组成，用于采集离心式空压机的运行数据，该数据涵盖空气过滤阻力(X1)、一级轴振动(X2)、二级轴振动(X3)、三级轴振动(X4)、润滑油温(X5)、润滑油压(X6)、油滤压差(X7)、轴承温度驱动端(X8)、电机电流(X9)、排气压力(X10)、排气流量(X11)、环境温度(X12)、进预冷机温度...

【技术特征摘要】

1.基于cnn与二型模糊算法的空压机远程故障诊断系统,其特征在于，所述诊断系统包括传感器组、cnn模块、区间二型模糊推理子系统、结果输出模块和报警模块,

2.根据权利要求1所述的基于cnn与二型模糊算法的空压机远程故障诊断系统,其特征在于，传感器组由温度传感器、压力传感器和振动传感器组成，用于采集离心式空压机的运行数据，该数据涵盖空气过滤阻力(x1)、一级轴振动(x2)、二级轴振动(x3)、三级轴振动(x4)、润滑油温(x5)、润滑油压(x6)、油滤压差(x7)、轴承温度驱动端(x8)、电机电流(x9)、排气压力(x10)、排气流量(x11)、环境温度(x12)、进预冷机温度(x13)、出预冷机温度(x14)。

3.根据权利要求2所述的基于cnn与二型模糊算法的空压机远程故障诊断系统,其特征在于，所述cnn模块，其输入端连接传感器组，对采集到的14维原始样本数据进行归一化处理以避免不同量纲对故障特征提取的影响，经卷积层、池化层操作后，在全连接层之前提取特征向量，并将系统故障分为正常、机械系统故障、油路系统故障、气路系统故障四类系统级故障，再经过区间二型模糊推理子系统输出15维故障结果(y1-y15)，分别是一级转子或叶轮动平衡失衡、二级转子或叶轮动平衡失衡、三级转子或叶轮动平衡失衡、喘振、油量不足、油过滤器堵塞、环境温度...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱杰，潘媛媛，石宝明，成材，张学军，
申请(专利权)人：南京智数科技有限公司，
类型：发明
国别省市：