基于SC-BP的设备故障预警研究

为实现对火炮系统健康状态监测和故障预警，满足从“故障修”向“状态修”转变的发展需求，采用拟合模型算法，建立设备标准化电流优化BP神经网络预测模型（SC-BP），分析运行数据的内在逻辑和相关性，设计设备正常运行状态下的数据参数库，并与实时采集的设备状态数据进行比较，根据拟合优度进行辨识，通过比较设备实时数据与历史正常数据之间的相似关系来判断设备状态，并显示故障关联信息，为工作人员分析故障原因提供了参考，并对算例进行了分析验证。研究结果表明，该故障预警方法能够辨识设备性能异常状况，使维护人员能够在设备故障形成早期发现征兆，提前采取措施以避免设备故障的发生。