设备保持安全和稳定的运行,一直是企业生产管理的重要任务,具有非常重要的经济和社会意义。如何对设备的运行状态进行有效评估,能够快速识别设备运行时的异常状态,是学术界长期关注的重要研究方向。本文基于设备运行过程中的振动信号数据,结合了关联递归图法和多元统计质量控制方法的优势,创新性的提出基于关联递归特征的设备状态评估算法,并利用穷举法对算法参数的训练过程进行优化。通过对滚动轴承滚动体表面损伤状态评估案例分析,表明该算法可以有效识别滚动轴承的异常状态。
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