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基于神經(jīng)網(wǎng)絡的機械故障診斷研究

摘要：這個研究進一步發(fā)展了基于神經(jīng)網(wǎng)絡和光譜分析的機械故障診斷系統(tǒng).總體上說，由于系統(tǒng)的復雜性和非線性因素的存在，常規(guī)的數(shù)學建模方法很難診斷出一個機械故障。在這個研究中，神經(jīng)網(wǎng)絡被運用于機械的故障診斷.神經(jīng)網(wǎng)絡具有學習和記憶功能.通過對實物系統(tǒng)正常和非正常狀態(tài)的研究，一種新的能診斷出機械故障的運用神經(jīng)網(wǎng)絡的研究方法給我們一參考.
該故障診斷系統(tǒng)是基于從運行的機械中獲取的振動頻譜或則聲譜，因為振動或則聲音的時間系列數(shù)據(jù)是復雜的并且包括噪聲。通過比較時間系列數(shù)據(jù)正常狀態(tài)和非正常狀態(tài)的區(qū)別變的很明了。對故障探測來說使用頻譜數(shù)據(jù)的變化很恰當。通過這個方法，它表明了這能探測出未知的故障模式。該故障診斷試驗在木切片機和電磁閥上試驗過。在線故障診斷系統(tǒng)的可行性通過對一個電磁閥在線數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的實現(xiàn)而被驗證過，它表明這個故障診斷可以付諸實踐。綜合這些結論，該故障診斷系統(tǒng)的效力被證明了。
關鍵詞：神經(jīng)網(wǎng)絡，機械故障，故障診斷系統(tǒng)，木切片機，學習，電磁閥。