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针对日趋复杂的软件需求的挑战,软件业界发展出了面向对象的软件开发模式。面向对象作为一种思想及编程语言,为软件开发的整个过程---从分析设计到编码---提供了一个完整解决方案。 面向对象的建模不仅仅
汽车故障检测和诊断技术一直是国内外研究热点问题。支持向量机用于汽车故障诊断时,其多分类组合决策对分类正确率及诊断时间有很大影响,为了有效提高汽车系统故障诊断的效率和精度,提出了一种基于粒子群算法优化层
对于煤矿生产企业而言,一旦煤矿机械设备出现故障,将会直接影响煤炭生产过程的顺利开展。介绍了煤矿机械设备的维护种类,对实践中比较常用的几种设备故障诊断技术进行论述,并给出了促进设备可维修性进一步提升的有
提出了一种小波包分析与最小二乘支持向量机相结合的机械设备故障诊断模型。首先对故障信号功率谱进行小波分解,简化了故障特征向量的提取,然后采用最小二乘支持向量机进行故障诊断。在该模型中,用二次损失函数取代
为解决内燃机故障诊断这一复杂问题,在ANSYS环境下,对6110型内燃机曲轴在正常工作状态和几种故障状态下进行瞬态动力学分析,得到曲轴的振动信号,对各信号进行相空间重构,并计算其关联维数,采用支持向量
针对提取的滚动轴承故障振动信号中包含大量噪声,采用频域分离的方法,从故障轴承振动信号中分离出纯故障信号,通过对纯故障信号进行小波包分解和重构,对重构后的小波包系数进行Hilbert包络解调并求取解调后
针对振动信号判别断路器机械故障过程受干扰影响的特征提取问题,提出一种自适应白噪声完整集合 经验模态分解(CEEMDAN)与样本熵相结合的故障特征提取方法。通过CEEMDAN提取若干反映断路器操动过程机
基于AR模型和支持向量机的转子系统故障诊断方法,于德介,陈淼峰,提出了基于AR模型和支持向量机的转子系统故障诊断方法。该方法对转子系统的振动信号建立AR模型,以AR模型主要的自回归参数和残差的
多源信息融合和支持向量机在电机故障诊断中的应用
本文主要探讨了人工智能在旋转机械故障诊断方面的应用。在介绍了旋转机械故障的常见类型后,阐述了传统故障诊断方法的不足。接着,详细介绍了人工智能在旋转机械故障诊断方面的应用,包括基于机器学习的故障分类和基
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