【摘 要】
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该文第一部分对机械系统的机械动态特性进行了测试和分析,首先讨论了振动烈度的计算和标准;采用经典谱分析方法对振动信号进行频谱分析,并采用六段频率幅值自动判别技术对机
【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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该文第一部分对机械系统的机械动态特性进行了测试和分析,首先讨论了振动烈度的计算和标准;采用经典谱分析方法对振动信号进行频谱分析,并采用六段频率幅值自动判别技术对机组状态进行监测.针对传统训练神经网络的BP算法收敛慢,容易陷入局部最小的问题,采用遗传算法和BP算法相结合的方法优化神经网络模型的结构和权值,并对传统遗传算法的遗传算子进行了改进,提高了神经网络训练质量.针对过去开发专用状态监测及趋势预测系统研制工作量较大的问题,采用基于虚拟仪器的集成化技术解决这个问题.虚拟仪器技术可以实现使用相同硬件系统,通过不同的软件完成功能完全不同的各种测量,在美国NI公司提供的虚拟仪器集成开发平台LabVIEW上,编制了"大型旋转机械状态监测及预测系统"应用软件.在"机械系统在线分析及趋势预示实验系统"实验样机上模拟典型机械故障,对采集的振动信号进行数据处理,比较各种频谱分析方法以及各种预测方法,同时对工业现场采集的振动信号进行数据处理,验证预测方法.
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