【摘 要】
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针对火炮自动机故障状态监测问题,提出了一种基于支持向量数据描述的故障状态监测模型.利用搭建的自动机振动测试平台获取自动机振动信号,采用变模态分解方法将振动信号分解为多个本征模态分量,计算各个分量的样本熵值作为故障特征,并以正常状态下的自动机故障特征为训练样本进行SVDD模型的训练,训练过程中根据模型特点找到合适的模型参数,完成自动机状态监测模型的构建.在自动机测试平台上设置多种预制零件故障进行模型的验证,结果表明所建立的状态监测模型对异常状态的发生有很强的敏感性,具有较高的检测准确率;同时设计了关重件模拟
【机 构】
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武警士官学校军械系,浙江杭州 310023;陆军工程大学石家庄校区火炮工程系,河北石家庄050003;驻重庆地区第二军事代表室,重庆400000
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针对火炮自动机故障状态监测问题,提出了一种基于支持向量数据描述的故障状态监测模型.利用搭建的自动机振动测试平台获取自动机振动信号,采用变模态分解方法将振动信号分解为多个本征模态分量,计算各个分量的样本熵值作为故障特征,并以正常状态下的自动机故障特征为训练样本进行SVDD模型的训练,训练过程中根据模型特点找到合适的模型参数,完成自动机状态监测模型的构建.在自动机测试平台上设置多种预制零件故障进行模型的验证,结果表明所建立的状态监测模型对异常状态的发生有很强的敏感性,具有较高的检测准确率;同时设计了关重件模拟性能退化试验,试验结果验证了所提出的模型具有良好的早期故障检测能力,可较为准确地反映自动机故障性能退化过程,可为火炮自动机故障状态监测提供一定的借鉴和指导.
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新形势下,新业态发展和疫情防控已成常态.我国化工行业安全生产基础依然薄弱,大而弱,小而散的特点依然存在,安全环境日趋复杂,安全风险交叉叠加,且危险化学品(以下简称“危化品”)因其具有易燃、易爆、有毒、有害及腐蚀性、放射性等特点,会对人员、设备、环境造成伤亡或损害,故在生产、经营、储存、使用、运输、废弃处理等环节易诱发生产安全事故.
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