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申请/专利权人：西北工业大学
摘要：本发明提出了一种基于故障基因的旋转机械维修决策方法，通过计算故障模式的条件概率，选择出最有可能的故障模式和定位的组合；然后通过趋势模型预测设备的故障发展趋势和故障发展程度，有针对性地排除故障发生位置的相应故障，从而优化了维修策略，在设备出现故障之前及时进行维修，延长了设备的使用寿命，也避免了现有技术中需要对设备进行全面检查的问题，节省了时间和精力。本发明相对于现有技术，具有更高的故障诊断准确性，更优的维修策略，更好的故障发展趋势预测能力，以及更低的维修成本，对于及时发现设备的故障模式和故障部位，以及保证设备的正常运行方面具有重要的意义。
主权项：1.一种基于故障基因的旋转机械维修决策方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：在故障基因库中计算不同故障模式和故障定位的联合概率和条件概率，列出前三种易发生故障的故障模式；步骤2：在故障基因库中，根据步骤1的易发生故障模式定位实际设备运行时对应的故障发生部位，并计算各故障发生部位的发生概率；步骤3：综合步骤1的故障模式和步骤2的故障定位进行组合，计算各个组合的条件概率；步骤4：查找故障基因库中的故障模式，构建趋势模型；步骤5：根据趋势模型判断目前的故障发展程度；步骤6：根据步骤3的结果，查找故障基因库中的故障模式，给出维修措施；步骤7：根据步骤4的趋势模型和步骤5的结果，生成维修时间建议；步骤8：根据步骤3的结果，查找故障基因库中的故障模式，生成故障风险列表；步骤9：综合上述结果，形成维修决策报告。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北工业大学 一种基于故障基因的旋转机械维修决策方法
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