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1、旋轉(zhuǎn)機(jī)械包含一系列關(guān)鍵機(jī)械設(shè)備,在現(xiàn)代工業(yè)中占據(jù)著舉足輕重的作用,因此保證旋轉(zhuǎn)機(jī)械的安全可靠運(yùn)行對(duì)企業(yè)和國(guó)民經(jīng)濟(jì)有著重要的意義。論文針對(duì)大型機(jī)械的復(fù)雜性以及其所處環(huán)境可能在野外惡劣的現(xiàn)實(shí)情況,設(shè)計(jì)了一套基于LABVIEW的遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)和智能故障診斷系統(tǒng),對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械的運(yùn)行環(huán)境、電流和振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),并對(duì)采集的信號(hào)利用小波,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等各種現(xiàn)代信號(hào)處理的技術(shù)進(jìn)行分析,進(jìn)而判斷電機(jī)工作的狀態(tài)。
小波和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都是在故障診斷中廣泛用到
2、的方法,本文在總結(jié)國(guó)內(nèi)外現(xiàn)有的診斷方法基礎(chǔ)上,分別介紹了小波理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識(shí)、研究進(jìn)展以及它們?cè)诠收显\斷中應(yīng)用的現(xiàn)狀,并針對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械一般都是復(fù)雜的時(shí)變非線性系統(tǒng)難以提取有效故障特征的問(wèn)題,首次提出一種優(yōu)化的LDB(Local Discriminant Basis,局部判別基)算法結(jié)合SOM-BP混合網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障診斷與定位的新方法。首先利用改進(jìn)的LDB算法提取初始的故障特征,為進(jìn)一步提高類間可分離度,將這個(gè)初始的故障特征通過(guò)SOM
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