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机械故障诊断中的自适应报警技术研究

来源：足球数据网站sofascore 浏览：- 发布日期：2021-02-22 09:12:37【大中小】

随着科技的发展以及各个学科相互融合的加深,先进的技术被广泛的应用于机械设备的状态监测及故障诊断技术,这对于加强状态监测和故障诊断分析的效率和精度有很大的改善,在以后的实践中要更加注重将其他学科的知识加入到状态监测和故障诊断技术应用中,更好的做好设备的管理工作.通过对该管理理念的研究,总结其在新型高技术含量设备管理中的突出效果,并且分析其应用的前景.

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设备状态报警技术是设备状态监测和故障诊断系统的核心技术之一,在监测诊断技术向企业推广以及推动预知维修体制发展变革的过程中都发挥着极其重要的作用.目前工程实际应用的报警技术主要停留在静态报警基础上,即报警线的设置与设备运行情况变化无关.有鉴于此,对机械故障诊断中的设备状态报警技术进行了深入研究,主要工作如下:

1.综述了当前设备状态报警技术的一些主要方法,并指出了它们存在的不足.在此基础上,提出了本文的主要研究内容和研究的意义.

2.针对现有的基于概率神经网络的自适应报警技术中的报警阈值设定原则存在的不足,即平滑因子过小不能作为标准差和假设分布为正态分布,改进了报警阈值的设定原则,使设定的报警线不但能够自适应地进行调整,而且更符合设备运行的真实情况,从而为设备状态的评估提供可靠的依据.

3.窄带报警是工程应用中常用的报警技术之一,其报警参数为某关键频带的幅值或能量,提取方法主要有两种:利用三角函数的正交性和傅立叶频谱分析技术,前者以信号周期性假设为前提,后者以信号平稳性假设为前提,而实际信号却是非周期,非平稳的.更多详情足球数据网站sofascore

针对此不足,将小波包分解技术引入到自适应报警技术中来,并进行实验研究,实验结果表明,该方法是可行的和有效的.

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