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协议分析仪作为网络测试与故障诊断的主要工具,因其昂贵的价格而被披上了神秘的面纱。针对协议分析仪目前在国内局域网管理与维护中应用较少的情况,分析了I P 网络故障诊断的特点和协议分析仪的优势, 详细阐述
针对矿用齿轮传动故障信号较弱,极易被其他振动信号所淹没,使得已有诊断方法在矿用齿轮故障诊断中的应用受到限制,难以提取出齿轮故障特征信息的问题。将约束独立分量分析(CICA)这一理论方法应用于矿用齿轮振
介绍了基于WebServices的故障诊断系统模式——故障诊断联盟的组织形式和资源管理机制。故障诊断联盟是结合已有的各种故障诊断、网络通信和现代信息管理等技术提出的,它以联盟的形式建立服务机制,实现了
支持向量机作为基于统计学理论的机器学习方法,在人工智能识别方面的研究起到了重要的作用。本文将支持向量机智能识别方法引入到机械设备的故障诊断当中,并对支持向量机模型起到关键作用的惩罚因子c和核参数g采用
针对如何提高煤矿主通风机故障诊断的准确率的问题,提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)和支持向量机(SVM)的风机故障诊断模型。该模型通过分解振动信号得到模态函数,提取能量熵作为故障诊断的特征值,
主要介绍了独立分量分析的基本思想及算法,采用快速独立分量分析(FastICA)的算法对混合的机械振动信号进行分离。应用该算法对实验室采集到的齿轮箱多组振动信号进行了分析,结果表明,独立分量分析在对混合
针对通风机轴承信号非平稳和故障样本稀少的问题,提出基于完备集合经验模态分解(CEEMDAN)和极限学习机(ELM)的轴承故障诊断方法。首先,利用CEEMDAN分解故障信号得到本征模态分量(IMF);然
针对滚动轴承故障诊断提出了EMD阈值降噪法。通过振动传感器获得的轴承振动信号,利用经验模态方法将信号分解为多个IMF分量。因振动信号中含有的噪声主要表现在高频段,所以对IMF分量中的高频分量进行小波阈
针对煤矿风机系统振动故障的复杂性,提出了一种基于遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)的故障诊断方法。依据归一化的故障特征量样本和目标期望输出,对诊断网络进行了达标训练。通过验证数据进行网络诊断测试,
首先将故障概率的概念引入基于Petri net的故障诊断方法中,针对Place和Transition,提出了P 概率和T概率的概念;然后给出了它们的定义和计算定理;最后,在P 概率和T 概率的基础上,
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