【摘 要】
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本文在对机电设备进行状态监测的基础上,分析研究了振动信号,重点研究了非线性趋势预测方法以及故障智能诊断技术.建立了基于虚拟仪器(LabVIEW)环境下的状态监测界面,并应用P
【出 处】
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北京机械工业学院 北京信息科技大学
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本文在对机电设备进行状态监测的基础上,分析研究了振动信号,重点研究了非线性趋势预测方法以及故障智能诊断技术.建立了基于虚拟仪器(LabVIEW)环境下的状态监测界面,并应用PXI总线采集设备,对能再现故障的转子试验台进行了振动信号的采集和状态监测.研究了时频域中的小波分析方法处理非平稳的振动信号,对合成的不同时间段的不同频率和幅值的正弦信号进行连续小波变换,分解出了各个频段发生的时间和强度;另外还提供了应用小波分析剔除噪声和提取微弱信号的方法,取得了明显的效果.在非线性趋势预测方法中重点研究了神经网络预测方法,提供了在机电系统趋势预测中,建立神经网络预测模型的方法.研究了面向对象的故障智能诊断专家系统,应用专家系统工具OKPS建立了旋转机械转子故障智能诊断专家系统的知识库.
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