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人工神经网络在压缩机故障检测中的应用
被引:3
作者
:
张卫民
论文数:
0
引用数:
0
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0
机构:
北京理工大学机械工程系
张卫民
王信义
论文数:
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0
机构:
北京理工大学机械工程系
王信义
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
邢济收
王克勇
论文数:
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引用数:
0
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0
机构:
北京理工大学机械工程系
王克勇
机构
:
[1]
北京理工大学机械工程系
来源
:
压缩机技术
|
1996年
/ 06期
关键词
:
人工神经网络,压缩机,故障检测;
D O I
:
10.16051/j.cnki.ysjjs.1996.06.004
中图分类号
:
TH450.7 [];
学科分类号
:
080704 ;
摘要
:
应用人工神经网络技术和多个特征参数实现对全封闭式压缩机的故障检测。经一定数量典型样本训练过的神经网络系统,对压缩机的故障具有较强的识别能力。利用声发射传感器进行信号提取和STD5088工控机进行信号处理,对压缩机运行状态进行在线检测,证实了该方法在压缩机故障检测中的正确性,可行性和实时性
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页码:15 / 18
页数:4
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[1]
滚动轴承振动监测与诊断.[M].梅宏斌著;.机械工业出版社.1995,
[2]
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往复式压缩机气阀故障的振动诊断方法
[J].
刘红星,林京,沈五娣,屈梁生
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0
机构:
西安交通大学
刘红星,林京,沈五娣,屈梁生
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压缩机技术,
1996,
(01)
:32
-34+36+48
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