基于集成软竞争自适应共振理论的复杂机械系统早期故障检测与故障预测方法研究

项目名称： 基于集成软竞争自适应共振理论的复杂机械系统早期故障检测与故障预测方法研究

项目编号： No.51405353

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2014

项目学科： 机械、仪表工业

项目作者： 徐增丙

作者单位： 武汉科技大学

项目金额： 25万元

中文摘要： 本项目针对复杂机械系统故障特征提取难、早期故障信息弱、故障样本少导致早期故障检测及故障预测困难的问题，以自适应共振理论（ART，adaptive resonance theory）为基础，建立了基于软竞争ART模型，提出了基于集成软竞争ART的Yu范数聚类方法，并结合多征兆域特征参数，实现了复杂机械系统早期故障检测；提出了基于软竞争ART－RBF神经网络集成预测方法，并分别对多个特征参数进行预测，再结合自组织映射模型，构造出表征系统性能退化的综合指标，实现了复杂机械系统的故障预测。最后，以轧机机组为研究对象，建立了一套早期故障检测和故障预测系统，用于验证本研究所提出方法的有效性。本项目研究将为复杂机械系统早期故障检测和故障预测提供了一条新的途径，对提高机械装备运行安全性和可靠性，避免恶性事故发生具有重大意义。

中文关键词： 软竞争；自适应共振理论；集成学习；早期故障检测；故障诊断与预测

英文摘要： Aiming at the difficulty of fault feature extraction, weakness of incipient fault information and less fault samples, on the basis of adaptive resonance theory, adaptive resonance theory based on the soft competition is built, and the ensemble cluster met

英文关键词： soft competition；adaptive resonance theory；ensemble learning；incipient fault detection；fault diagnosis and predication