【技术实现步骤摘要】
本专利技术设计了一种基于频谱重构神经网络的鼓风机轴承温度预测方法，实现了对鼓风机电机轴承温度未来状态的精准预测。鼓风机轴承温度是反映设备运行状态的重要参数，能够直接体现轴承的受力状况、润滑情况及健康程度，是判断设备是否异常运行的关键依据。鼓风机作为一种典型的大型旋转机械，广泛应用于污水处理、石化、电力等多个行业。因此，预测鼓风机轴承温度对于设备状态评估、故障预警及维护策略制定具有重要意义，属于工业设备状态监测与智能运维。
技术介绍
1、鼓风机作为一种典型的大型旋转机械设备，广泛应用于污水处理、电力、石化、冶金等行业，在工业生产过程中承担着气体输送和通风换气等重要功能。鼓风机运行过程中，其轴承部件长期处于高速旋转与重载荷状态，其温度变化可反映轴承的受力、磨损和润滑情况，是表征设备运行状态的关键参数之一。若轴承温度异常未被及时发现，可能导致设备故障、能耗增加，甚至影响系统整体运行的连续性与安全性。因此，对鼓风机轴承温度进行预测，是保障设备稳定运行与实现状态维护的重要手段。
2、现有技术中，针对鼓风机轴承温度的监测与预测方法主要依...
【技术保护点】
1.一种基于频谱重构神经网络的鼓风机轴承温度预测方法，其特征在于：采集鼓风机数据，建立鼓风机轴承温度预测模型，训练鼓风机轴承温度预测模型参数，预测鼓风机轴承温度，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的鼓风机轴承温度预测方法，其特征在于：
3.如权利要求1所述的鼓风机轴承温度预测方法，其特征在于：该方法通过一套模块化集成预测系统实现，所述系统包括工业传感器模块、可编程逻辑控制器模块、数据库模块、神经网络处理模块和显示模块；其中，所述工业传感器模块包括压力变送器、三轴加速度传感器、温度变送器、交流电流互感器和两个电阻温度传感器，用于采集鼓风机运行过...
【技术特征摘要】
1.一种基于频谱重构神经网络的鼓风机轴承温度预测方法，其特征在于：采集鼓风机数据，建立鼓风机轴承温度预测模型，训练鼓风机轴承温度预测模型参数，预测鼓风机轴承温度，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的鼓风机轴承温度预测方法，其特征在于：
3.如权利要求1所述的鼓风机轴承温度预测方法，其特征在于：该方法通过一套模块化集成预测系统实现，所述系统包括工业传感器模块、可编程逻辑控制器模块、数据库模块、神经网络处理模块和显示模块；其中，所述工业传感器模块包括压力变送器、三轴加速度传感器、温度变送器、交流电流互感器和两个电阻温度传感器，用于采集鼓风机运行过程中出口空气压力、高速轴振动、进口空气温度、主电机电流、高...
【专利技术属性】
技术研发人员：韩红桂，唐泽诚，伍小龙，刘峥，
申请(专利权)人：北京工业大学，
类型：发明
国别省市：
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