大型旋转机械在线智能化状态维护的研究

研究了大型旋转机械在线智能化状态维护技术，为实现先进的动态维护提供了科学手段。确定了状态维护的参数，提供了提取的方法和判别状态和准则；提出了智能化在线趋势预测的新方法，完成了新算法；建立了自动决策的智能专家系统；针对当前神经网络新信息加权预测模型；针对零部件的趋势预测采取了振动频率分量敏感因子在线趋势预测方法；探索了遗传算法等人工智能动态自学习预测方法；改进了时间序列预测模型、灰色预测模型、组合预测模型；研制出新型旋转机械状态智能化在线预测实验系统；开发了物化系统和模块化软件平台。以工业现场大型旋转机组为对象进行了实践验证，解决了大型企业重要生产实际问题。