研究对象为一份学士学位论文,题目为基于PLC的电机故障诊断系统设计。本文专注于探讨如何应用PLC技术设计电机故障诊断系统,并通过理论分析和实验验证展示其可行性和有效性。通过细致研究电机故障的不同类型和特征,提出了一套综合而实用的PLC应用方案,以提高电机故障诊断的精度和速度。研究结果表明,基于PLC的电机故障诊断系统在提高电机运行效率和设备寿命方面具有显著的优势。关键词:PLC技术,电机故障诊断,学士论文,应用研究。
暂无评论
针对煤矿电动机信号故障特征难以提取的问题,提出将EMD滤波方法应用于煤矿电动机的振动信号分析,通过分析电动机故障特征频率的分布特征,采取不同的EMD滤波方法来去除振动信号中的噪声。现场应用结果表明,该
为了提高旋转设备故障诊断的准确率,提出了基于粗糙集和最小二乘支持向量机(LSSVM)的旋转设备故障诊断方法,讨论了如何进行数据选择、离散及约简方法,用粗糙集提取出旋转设备故障诊断的关键征兆属性,降低数
由于旋转设备故障数据样本存在不平衡性,导致传统的LSSVM无法对异常值样本正确分类,为了解决这一问题,首先采用LSSVM从训练集中提取错分样本及其分类的支持向量,再根据各类故障样本数量对惩罚因子进行加
模糊推理Petri网及其在故障诊断中的应用rar,模糊产生式规则 模糊推理Prtri网 模糊推理算法 故障诊断
针对传统专家系统解决机械故障诊断问题时存在的不足,将基于案例推理(CBR)方法引入到故障诊断中,提出了一种CBR故障诊断模型。在案例检索中,采用了一种改进的灰色关联模型来计算案例之间的相似度。该模型适
动态系统的故障检测和诊断是正在迅速发展的研究领域。随着现代化工业及科学技术的迅速发展,生产设备日趋大型化、高速化、自动化和智能化,这类系统一旦发生故障就可能引起灾难性事故,造成人员和财产的巨大损失。例
将多群体协同粒子群优化算法应用于RBF神经网络优化设计,不仅拓宽了算法本身的应用范围,而且在一定程度上提高了神经网络的泛化能力,为进一步利用神经网络解决实际工程问题提供了便利。利用优化后的RBF神经网
将基于案例的推理技术(Case-Based Reasoning,CBR)引入到机械设备故障诊断系统中,建立了机械设备故障知识库和征兆特征知识库,提出了设备故障诊断案例知识表示方法,建立案例知识库。利用
提出一种改进的主元分析(PCA ) 方法. 利用主元相关变量残差统计量代替平方预测误差Q 统计量, 并采用 累积方差贡献率及复相关系数确定PCA 模型的主元数. 将改进的主元分析法应用于粘菌素发酵过程
针对传统的示功图识别方法对抽油机井进行故障诊断存在人工选取示功图特征,识别准确度低等问题,基于人工智能理论,提出一种卷积神经网络(CNN)和支持向量机(SVM)相结合的示功图智能识别模型。利用卷积神经
暂无评论