【摘 要】
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为提高大型设备故障率计算准确性，设计一个基于统计数据的大型设备故障率自动化计算方法。采用统计数据方法统计大型设备状态数据，建立时间序列回归模型，划分设备状态等级，提出故障率计算方法，整合故障率计算结果，实现大型设备故障率自动化计算。实验结果表明，所提出的方法在不同因素下故障率计算结果与实际值相差较小，预测曲线与实际曲线基本吻合，曲线波动在0.000 1上下，整体误差较小。在不同三相不平衡度影响下故
【基金项目】
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上海”科技创新行动计划”（沪2020KD2596）；
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为提高大型设备故障率计算准确性，设计一个基于统计数据的大型设备故障率自动化计算方法。采用统计数据方法统计大型设备状态数据，建立时间序列回归模型，划分设备状态等级，提出故障率计算方法，整合故障率计算结果，实现大型设备故障率自动化计算。实验结果表明，所提出的方法在不同因素下故障率计算结果与实际值相差较小，预测曲线与实际曲线基本吻合，曲线波动在0.000 1上下，整体误差较小。在不同三相不平衡度影响下故障率计算结果中，所提出的方法故障预测精度达99.6%,具有较高的计算准确性。所研究内容对大型设备的维护与故障检修有重要的参考价值。
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