基于GMM的流体旋转设备运行可靠性在线评价方法OA北大核心CSTPCD

针对流体旋转设备运行工况多变且难以区分,导致运行可靠性评价准确率低的问题,提出了一种基于高斯混合模型(GMM)的流体旋转设备运行可靠性在线性评价方法。首先,根据设备历史运行数据,基于快速搜索和发现密度峰值的聚类算法(DPC),进行工况划分,构建不同工况条件下的基于GMM的运行可靠性基准模型;其次,使用XGBoost算法对设备实时运行状态进行工况识别,约减冗余指标,构建设备运行可靠性的评价指标体系;然后,计算度量评价指标与对应工况下基准模型指标的偏离程度,以马氏距离作为度量标准,进一步计算得到设备运行可靠性评价指数;最后,以矿用离心机设备为例,进行了多工况下的运行可靠性实例分析和模型验证。研究结果表明,该方法能够在线实时反应设备当前的运行可靠性水平,当离心机设备运行可靠性低于0.857时,认为设备进入劣化状态,且评价准确率达到98%以上。