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基于多源数据融合的积放链电机状态检测方法
摘要
随着大数据时代的到来，积放链电机在工业生产中越来越广泛地被应用。然而，积放链电机存在着其自身的稳定性和可靠性问题，因此对积放链电机状态检测的研究得到了广泛关注。本文提出一种基于多源数据融合的积放链电机状态检测方法，通过收集多种指标数据，并采用适当的数据融合技术实现对积放链电机状态的准确检测和有效诊断。实验结果表明，该方法在积放链电机状态检测中具有很好的效果。
关键词：积放链电机；状态检测；多源数据融合；诊断
Abstract
Withthearrivalofthebigdataera,theuseofaccumulatedchainmotorsinindustrialproductionisbecomingmoreandmorewidespread.However,accumulatedchainmotorshavetheirownstabilityandreliabilityissues,soresearchonaccumulatedchainmotorstatedetectionhasreceivedwidespreadattention.Inthispaper,weproposeastatedetectionmethodforaccumulatedchainmotorsbasedonmulti-sourcedatafusion,whichcollectsmultipleindicatordataandusesappropriatedatafusiontechnologytoachieveaccuratedetectionandeffectivediagnosisofaccumulatedchainmotorstate.Experimentalresultsshowthattheproposedmethodhasagoodperformanceinthestatedetectionofaccumulatedchainmotors.
Keywords:accumulatedchainmotor;statedetection;multi-sourcedatafusion;diagnosis
1.绪论
积放链电机是一种具有传动速度优势的电动机，广泛应用于工业生产中。然而，积放链电机因其使用环境的多变性和运转条件的复杂性，在实际应用过程中常常会出现故障和损坏现象，严重影响了其稳定性和可靠性。因此，如何实现对积放链电机的状态检测和有效诊断成为了工业生产中的一个重要问题。
当前，针对积放链电机状态检测的研究主要集中在传感器、信号处理、模式识别等方面。然而，传感器单一、信息不够全面、单独的诊断算法通常具有误诊率高、难以区分不同故障类型的缺点，降低了积放链电机的检测精度和效率。
为此，本文提出了基于多源数据融合的积放链电机状态检测方法，在收集多种指标数据的基础上采用适当的数据融合技术进行状态诊断，并通过实验验证了该方法的可行性和有效性。
2.积放链电机状态指标提取
针对积放链电机的状态检测，首先需要收集多种指标数据。本文选取了以下几种指标：
（1）电流信号：积放链电机的电流信号可以反映其运行状态和工作负荷。
（2）振动信号：积放链电机振动信号可以反映其工作状态和结构变化情况。
（3）温度信号：积放链电机温度信号可以反映其运行状况和负荷变化情况。
（4）声音信号：积放链电机声音信号可以反映其行驶情况和偏差情况。
3.多源数据融合方法
在收集到多种指标数据后，本文采用了以下多源数据融合方法：
（1）数据清洗和预处理：首先对收集的数据进行清洗和预处理，剔除异常值和缺失数据，并对数据进行标准化处理。
（2）特征提取和选择：根据收集到的多种指标数据，本文采用了小波变换、时域和频域特征提取方法，提取出一系列特征并根据其重要性进行选择。
（3）模型构建和训练：将特征输入到多种模型中进行训练和测试，通过不断调整和优化模型参数，构建出适合于积放链电机状态检测的多源数据融合模型。
（4）结果分析和评估：根据模型训练和测试的结果，对积放链电机的状态进行分析和评估，获取准确的诊断结果。
4.实验结果及分析
为验证本文提出的多源数据融合方法在积放链电机状态检测方面的有效性，本文设计了实验并采集了相应的数据。实验结果表明，本文提出的基于多源数据融合的积放链电机状态检测方法具有较高的准确率和可靠性，能够有效地识别出积放链电机的状态。
5.结论
本文提出了一种基于多源数据融合的积放链电机状态检测方法，通过收集多种指标数据，并采用适当的数据融合技术实现对积放链电机状态的准确检测和有效诊断。实验结果表明，该方法在积放链电机状态检测中具有很好的效果。
6.参考文献
[1]邓建松,刘承松,杜惠娟.基于时频图和神经网络的积放链电机故