针对国民经济基础产业的大型复杂机电系统及其构件中常见多发故障,深入研究了早期故障智能预示理论体系与技术支持。研究成果归纳为数据获取、模型定义、数据分析、状态评估、混合智能决策等五项主要部分,涉及监测传感器的合理配置、信号采集与处理、数据管理、特征提取、信息融合、模式分类、状态评估、智能判别与决策预示的全过程。重点突破了解决早期微弱潜在故障的诊断和混合智能预示技术等急需解决的瓶颈问题,正确有效地揭示早期、潜在故障的发生、发展和转移,提供具有普遍意义的早期故障智能预示的理论与技术。从而为应急控制和维修管理提供准确、可靠的依据,满足国民经济发展的迫切需要。
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