TY -的A2 -陈,慧华盟——王,帅AU - Wang Yabin盟——刘,小雨AU - Wang Jinguo AU -王,卓PY - 2022 DA - 2022/08/31 TI -工业设备的健康状态评估由数字双模型和智能算法的融合SP - 7324121六世- 2022 AB -设备健康状态评估具有重要意义,提高工业设备维护支持的效率,实现准确的支持。使用方法由数字双模型和智能算法的融合可以使设备健康状态评估更适合设备支持的“准确性”的要求。以神经网络算法为例,本文研究单位级设备健康状态评估的方法由数字双模型和智能算法的融合。设备健康状态评估的原理和机会基于数字双模型进行了分析,设备健康状态等级重新定义了从数据驱动的角度来看,评价参数的选择原则,以及单位级设备健康状态评估模型基于数字双模型和神经网络算法建立了。该方法是通过与Python编程,实现和验证了该方法的有效性通过一个案例研究。它为进一步的研究提供了支持装备水平的健康状态评估和设备维修的决策研究提供参考与借鉴相结合的数字双模型和其他智能算法对健康状态评估。SN - 1687 - 5265 UR - https://doi.org/10.1155/2022/7324121 - 10.1155 / 2022/7324121摩根富林明计算智力和神经科学PB - Hindawi KW - ER