【摘 要】
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对各种设备进行运行中在线状态检测与故障诊断,将事故消灭在萌芽状态,是现代设备管理的一项重大内容.该文对一大类可以用Volterra级数描述的SISO非线性系统进行了研究,在前人
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对各种设备进行运行中在线状态检测与故障诊断,将事故消灭在萌芽状态,是现代设备管理的一项重大内容.该文对一大类可以用Volterra级数描述的SISO非线性系统进行了研究,在前人研究的基础上,提出了一整套工程可以实施的基于非线性系统频域分析的故障检测与诊断理论和方法.基于非线性系统频域分析的故障检测与诊断理论和方法由两部分内容组成.首先是利用非线性频谱分析法获得被诊断对象的非线性GFRF模型的估计,再利用基于神经网络的信息分类理论对已获得的非线性传递模型进行分类处理,从而确定出被诊断系统所处的状态.而基于神经网络的信息分类理论非常成熟,在该论文中仅是一个应用问题,未对其作进一步的探讨.如何从已被各种噪声所污染的输入输出信息中,获取被诊断对象的非线性GFRF模型的估计,则是论文的研究重点.
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