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hwt(金币+6, 基金HEPI+1): 2011-02-12 10:28:21
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项目编号: 51075150 项目名称: 基于流形学习与多源信息融合的复杂机械系统健康监测与故障智能预示方法研究 项目类型: 面上项目 申报学科: 机械系统动态监测、诊断与维护(E050302) 研究性质: 应用基础研究 资助金额: 40 万元 开始日期: 2011-01-01 完成日期: 2013-12-31 项目摘要:针对服役环境恶劣的复杂机械系统,以风力发电机为具体应用研究对象,结合项目组在解调分析方法、故障特征提取与核机器学习、半监督学习诊断方法等方面的研究成果,深入研究复杂机械系统早期故障状态信息难以分离的问题。深入分析数据的流形内在结构以及数据本身的自学习能力,从数据驱动的角度出发,探索改进适合的流形学习算法,利用流形上某些数据己知的状态参数(实质是其在隐空间中的坐标),学习推测出未知数据的状态,实现早期故障的智能预示。提出基于流形学习与多源信息融合的复杂机械系统健康监测方法,以解决缺乏故障样本训练进行诊断决策、多源信息融合的一致性表示等问题,为恶劣环境条件下服役的复杂机械系统健康监测提供新的手段和方法。 依托单位: 华南理工大学 |
2楼2011-02-11 20:00:41













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