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一种基于人工智能技术的机械液压系统故障诊断方法。通过对机械液压系统的各种故障数据进行分析,我们可以训练机器学习模型,并将其应用于实际机械液压系统中,来实现故障的自动诊断和预测。文章还详细讲述了如何收集
针对液压支架电液控制系统故障人工排查方式无法准确定位某些随机故障或个别系统故障的问题,对传统电液控制系统硬件设备进行智能化改造:增加了对系统核心关键部件电气参数的采集传输功能;从大数据采集、传输、处理
基于模糊故障树的摊铺机液压调平系统故障诊断与维护策略,张超,晁鹏军,摊铺机熨平板的液压调平系统作为摊铺机的一个重要特征,是影响摊铺路面平整度的最关键的系统,其一旦出现故障,将严重影响摊铺路
使用一类递归小波神经网络用于故障诊断,通过仿真画出仿真误差图形
提出了联想度的概念, 并由此设计出一种自组织模糊CMAC (SO FCMAC)及其学习算法, 证明 了SO FCMAC 能以任意精度对非线性特性一致逼近。 该网络具有学习速度快, 逼近精度高等特点。
传统智能故障诊断算法需要依赖人工特征提取和专家知识,而旋转机械设备复杂的工作环境和工况使得传统算法在实际应用中缺乏良好的自适应性和泛化性.针对以上问题,提出基于卷积神经网络(Convolutional
凝汽器是凝汽式汽轮机的主要辅助设备,其凝汽器系统运行中出现故障的原因与故障征兆之间是非线性关系,具有复杂性、模糊性和随机性,难以用数学公式表示。针对此情况,结合模糊理论与神经网络2种故障诊断方法的优势
柴油发动机采用电控技术可以优化其动力性、改善燃油使用经济性和控制排放,同时也使得柴油发动机变得更加复杂,增加了故障诊断的难度性。提出了一种基于LVQ神经网络的故障诊断方法,介绍了LVQ神经网络和学习方
提出了基于神经网络的滚动轴承故障诊断方法。以滚动轴承小波分解后的能量信息作为特征, 通过神经网络作为分类器对滚动轴承故障进行识别经过实验表明, 该方法对于滚动轴承的故障诊断具有一定的应用价值, 并可方
介绍了RBF神经网络的模型及原理,阐述了滚动轴承故障的机理;通过滚动轴承的故障特征数据,构建的RBF神经网络,实现了轴承的智能故障诊断。
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