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基于因素空间的油葵联合收获机故障诊断推理机制 总被引:1,自引:0,他引:1
当油葵联合收获机出现脱粒滚筒堵塞等故障时会影响联合收割机作业效率,而缺少自动故障早期预警手段的问题日益突出。为此,以因素空间理论为基础,研究了油葵联合收获机的故障诊断问题。在因素空间中,油葵联合收获机故障通过将其征兆因素集综合起来进行描述,通过因素分析得到故障诊断类型;并构建了装备故障诊断知识库和推理机制,进行了油葵联合收获机故障诊断仿真。仿真结果表明:基于因素空间理论的故障诊断方法能够成功地诊断出其故障类型,对油葵作物联合收获机的科学维护及可靠运行提供重要的参考。 相似文献
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本文在对ART-2和并行BP人工神经网络模型进行分析的基础上,将二者结合,提出了一种针对大型复杂设备进行故障诊断的复合神经网络诊断策略,解决了柴油机故障诊断过程中对并发故障诊断和新故障都能有效识别的问题。 相似文献
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基于粗糙集和遗传算法的水轮发电 总被引:1,自引:0,他引:1
针对水轮发电机组故障监测中的大量数据,为了提高故障诊断效率,考虑将粗糙集理论和遗传算法引入水轮发电机组故障诊断中。利用粗糙集获取水轮发电机组故障信息决策表,再用遗传算法的全局搜索技术,对决策表进行约简,找出对故障分类起主要作用的特征,并提取诊断规则。通过对具体诊断实例研究表明:该方法在水轮发电机组故障诊断中具有较高的可行性和有效性。 相似文献
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张惠荣 《拖拉机与农用运输车》1996,(6):55-57
<正> 由于微型电子计算机技术的发展,故障诊断技术也从原来的简易诊断进入到现代的精密诊断.现代化的精密检测系统或动态监测系统都是建立在微型计算机辅助诊断基础上的多功能、自动化、智能化系统.在这类系统中,配有自动诊断的软件,实现了故障信号的采集、特征提取、状态识别的自动化,还能以显示、打印、绘图等多种形式自动输出结 相似文献
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针对水工闸门安全检修困难、检修效率低的问题,提出了一种基于支持向量机(Support vector machine,SVM)和改进D-S证据理论的信息融合水工闸门故障诊断方法。该方法通过提取不同传感器诊断信号小波包信息熵特征构建特征子空间,然后在每个特征子空间构建诊断子网络,最后使用改进证据理论对每个诊断子网络的输入进行决策层融合,从而水工闸门的多信息融合诊断结果。闸门故障诊断实验结果显示,信息融合的闸门故障诊断方法可有效识别弧形闸门故障种类,其故障诊断准确率达到了98.33%,同时诊断可靠度高,各类故障的诊断不确定度均小于1%。实验结果验证了智能故障诊断方法用于水工闸门领域的可行性,对于改进水工闸门故障检修方式,推动水利工程智能化的发展具有重大意义。 相似文献
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为提高机电设备故障的判断能力,实现设备故障诊断智能化,根据机电设备故障诊断的特点,介绍将RBF神经网络技术应用于机电设备故障诊断系统的基本原理及方法,详细分析该技术在机电设备上的实现过程,并以机电设备故障诊断为例,验证该方法的有效性。 相似文献
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PLC能够为机电设备的故障诊断提供强有力的技术支持,提高机电设备生产效率,确保生产系统的正常运行。针对PLC在机电设备故障诊断中的应用进行了简单分析,提出结合计算机技术和专家知识,可以实现智能化故障诊断。 相似文献
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针对常规水力机组故障类型识别需要人工参与、识别效率低下的问题,借助轴心轨迹图片蕴含的丰富信息,在引入细粒度模型对故障严重程度进行区分的基础上,提出了一种基于卷积神经网络的水力机组轴心轨迹类型的智能识别方法.该方法先建立了4种故障严重程度的评判标准和对应的2种水电机组轴心轨迹细粒度数据库;利用改进过卷积层与池化层参数的卷积神经网络模型对数据库进行了模拟计算,并和全连接网络进行了对比分析.结果证明该模型对轴心轨迹故障类型的识别率达到了98.75%,对严重程度的识别率达到了98.33%,该方法提出的关于细粒度分类的有量纲指标相比量纲一指标拥有更优的状态描述能力,也符合水力机组故障诊断的发展趋势,因此基于卷积神经网络技术的轴心轨迹识别算法对于机组故障诊断具有重要价值. 相似文献
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以智能喷灌装置发动机为研究对象,利用神经网络的方式进行发动机故障诊断.引入随机优化算法进行神经网络故障诊断方式优化,对发动机尾气数据进行仿真实验,与初始设置的故障信息代码进行比对,确定发动机故障.仿真实验结果表明:优化后的发动机神经网络故障诊断方式可明显降低诊断过程中的误差值,仿真实验结果与预测信息高度吻合,表明利用随... 相似文献
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基于人工智能的农用拖拉机发动机故障快速诊断研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为了达到拖拉机发动机不解体故障诊断的目的,提高诊断效率,利用发动机缸盖的振动信号的采集原理,提出了一种基于神经网络的人工智能故障检测方法,并构建了拖拉机发动机振动信号采集系统。基于人工智能的拖拉机发动机故障诊断系统,综合运用信号采集技术、信号处理技术、数据库技术、神经网络技术和人工智能专家系统,实现了和数据库及具有强大信号分析的处理功能,提高了系统的诊断实时性和诊断精度。最后,采用田间试验方法,对拖拉机故障快速诊断系统进行了试验验证。试验结果表明:采用人工智能诊断方法不仅可以有效提高系统的准确率,而且诊断系统的响应更加迅速,并且曝晒、震动、灰尘等恶劣的现场环境中仍能保持正常工作的稳定性。 相似文献
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在机械系统状态监测和故障诊断中,对实测信号进行预处理是一个必要环节,是保证后续特征提取和健康状态评估可靠性的基础.综述了近年来国内外学者在机械系统实测信号预处理方法研究方面的探究成果,介绍了信号类型转换方法的研究现状,回顾了信号有效成分提取方法的研究成果,对机械系统实测信号预处理发展趋势进行了分析与展望.指出了关于传统时域、频域积分方法的改进和性能提升,尚存在许多工作需要进一步深入探究;采取智能信息处理方法获得能够反映设备状态特征的完备数据源,仍然是值得深入研究的方向.分析表明,随着机械装备逐步趋向于智能化、多功能化、高效化和绿色化,机械系统实测信号预处理技术将迎来新的挑战;探究先进的实测信号预处理方法,依据设备运行状态信息,准确进行智能故障诊断和故障预测,在科学研究与工程实际中具有广阔的应用前景. 相似文献
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基于机械化和智能化设备,通过智能制造车间互联互通关键技术研究,以智慧铸造车间为实施范例,建立了基于订单的工艺参数、流程优化模型,研究智慧生产运维和故障诊断预警技术,研发基于信息流、物流、工作流、参数流、质量流的智能生产运维系统,实现生产计划动态调度、物料需求与平衡、产品品质管控、设备管理与可靠性运维管理.各工部的互联互... 相似文献