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| 基于LSTM+FP-Growth算法的印刷设备故障预警及诊断 |
| 江朋陆远胡莹 |
| 南昌大学机电工程学院 |
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摘要 印刷凹印设备对连续运行要求较高,且设备传动系统检修困难,这些问题都将导致企业无法完成对设备的短周期维护及设备故障的实时预警。针对现状,提出一种基于长短期记忆(LSTM)网络和FP-Growth算法相结合的预警模型。采用FP-Growth关联规则挖掘算法实现对设备历史运行数据及故障记录的特征提取,构建频繁模式树,获取与故障相关的诊断规则,完成故障诊断专家知识库的建立。运用LSTM网络训练模型得到设备运行参数的时空特性,实现对下一时段参数特征变化的预测。分别使用现场数据与预测数据,借助专家知识库完成对设备的故障诊断及故障预测。通过测试分析,表明此模型的应用能有效提升印刷设备故障诊断的准确率,并能对设备起到提前预警的效果。
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| 关键词 ：
长短期记忆网络,
频繁模式树,
专家知识库,
故障诊断,
故障预测,
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