【摘 要】
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机械状态监测和故障诊断采用智能监测与诊断技术是设备诊断技术的一个发展趋势.智能诊断技术主要集中在专家系统和神经网络两个方面.神经网络以其信息的并行分布式处理、联想
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机械状态监测和故障诊断采用智能监测与诊断技术是设备诊断技术的一个发展趋势.智能诊断技术主要集中在专家系统和神经网络两个方面.神经网络以其信息的并行分布式处理、联想记忆、自组织及自学习能力,在机械故障诊断领域显示了极大的应用潜力,得到越来越多的应用.涡轮增压器转速高压十几万转,故障破坏性很大,而且往往多种故障复合出现,理论分析比较复杂,目前国内外对这种高速复合型故障的研究和报道较少.该文把这种复合故障的智能诊断作为的研究重点,把神经网络理论用于故障诊断,开发了一个高速旋转机械状态监测和智能诊断系统,集信号采集、状态监测、信号分析和智能诊断为一体,并具有一定的通用性.在信号采集方面,研究了实现高速采样的编程问题,对于A/D转换的各种启动方式和管理方式进行了试验和比较,最终确定用定时启动、中断管理方式.
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