設(shè)備故障診斷研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢論-資料下載頁
2025-01-07 01:25本頁面
【正文】 合診斷系統(tǒng)是智能故障診斷研究的一個發(fā)展趨勢。結(jié)合方式主要是基于規(guī)則的專家系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合，CBR 與基于規(guī)則系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合，模糊邏輯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與專家系統(tǒng)的結(jié)合等。其中模糊邏輯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與專家系統(tǒng)結(jié)合的診斷模型是最具發(fā)展前景的，也是目前人工智能領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一。這方面的研究剛開始，例如，模糊邏輯與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組合機(jī)理、組合后的實(shí)現(xiàn)算法、便于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理的模糊知識的表達(dá)方式等?；旌现悄芄收显\斷系統(tǒng)的發(fā)展有如下趨勢：由基于規(guī)則的系統(tǒng)到基于混合模型的系統(tǒng)；由領(lǐng) 域?qū)＜姨峁┲R到機(jī)器學(xué)習(xí)；由非實(shí)時診斷到實(shí)時診斷；由單一推理控制策略到混合推理控制策略等。智能診斷系統(tǒng)在機(jī)器學(xué)習(xí)、診斷實(shí)時性等方面的性能改善，是決定其有效性和廣泛應(yīng)用性的關(guān)鍵。 基于物聯(lián)網(wǎng)的遠(yuǎn)程協(xié)作診斷技術(shù)研究 基于物聯(lián)網(wǎng)的設(shè)備故障遠(yuǎn)程協(xié)作診斷 [15]是將設(shè)備診斷技術(shù)、信息傳感設(shè)備 (如射頻識別裝置、紅外感應(yīng)器、全球定位系統(tǒng)、激光掃描器等 )，與計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)相結(jié)合，用若干臺計(jì)算機(jī)作為服務(wù)器，在企業(yè)的關(guān)鍵設(shè)備上建立狀態(tài)監(jiān)測點(diǎn)，采集設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)，在技術(shù)力量較強(qiáng)的科研院所建立分析診斷中心，為企業(yè)提供遠(yuǎn)程技 術(shù)支持和保障。利用先進(jìn)的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，通過網(wǎng)絡(luò)診斷軟件，在辦公室計(jì)算機(jī)上進(jìn)行分析診斷設(shè)備的故障，網(wǎng)上發(fā)放檢修計(jì)劃，下達(dá)設(shè)備采購計(jì)劃等工作?；谖锫?lián)網(wǎng)的設(shè)備故障遠(yuǎn)程協(xié)作診斷系統(tǒng)在提高生產(chǎn)率及降低設(shè)備的故障率、降低設(shè)備維修成本等方面有很大優(yōu)勢，是未來故障診斷系統(tǒng)的發(fā)展方向。 4 總結(jié) 故障診斷是一門實(shí)用性很強(qiáng)的新興研究領(lǐng)域。對于現(xiàn)代化設(shè)備來說，不出故障是很難做到的，問題在于早期發(fā)現(xiàn)，防患于未然，而以時間為基礎(chǔ)的定期維修 方式必然要過渡到以狀態(tài)為基礎(chǔ)的狀態(tài)監(jiān)測維修制度。而作為狀態(tài)監(jiān)測的支承技術(shù) —— 機(jī)械故障診斷技術(shù)必將 逐漸被大家所接受、認(rèn)同。隨著微電子、計(jì)算機(jī)、智能技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，機(jī)械設(shè)備故障檢測診斷技術(shù)的準(zhǔn)確性會越來越高、操作使用越來越方便、其在機(jī)械設(shè)備維修中會起著越來越重要的作用。 參考文獻(xiàn) [1] 尹志剛．振動狀態(tài)監(jiān)測及故障診斷系統(tǒng)在大功率風(fēng)機(jī)上的應(yīng)用 [J]．遼寧科技學(xué)院學(xué)報，2022， 11(1)： 4055 [2] 魯緒閣，范云霄，錢抗抗．設(shè)備故障診斷技術(shù)綜述及其發(fā)展趨勢 [J]．礦山機(jī)械， 2022，35(12)： 16 19 [3] 陳進(jìn)．機(jī)械設(shè)備故障 診斷技術(shù)的現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢．振動工程學(xué)報， 1998 [4] 張生，基于震動信號處理及模態(tài)分析的機(jī)械故障診斷技術(shù)研究 [J].燕山大學(xué)， 2022 [5] 李瓊哲．故障樹分析的數(shù)學(xué)基礎(chǔ) [J]．核工程研究與設(shè)計(jì)， 2022， 5567. [6] 夏希樓 .機(jī)械設(shè)備故障檢測診斷技術(shù)的現(xiàn)狀與發(fā)展 .煤礦機(jī)械， （ 3）： 180191. [7] 姚年春．基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模擬電路故障診斷專家系統(tǒng)研究 [D].南京：河海大學(xué)， 2022. [8] 徐勇，胡德．小波網(wǎng)絡(luò)在故障診斷中的應(yīng)用研究 [J]．繼電器， 2022， 28(8)： 1317 [9] 彭文季，羅文．基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水輪發(fā)電機(jī)組振動故障診研究 [J]．水力發(fā)電學(xué)報， 2022， 26 (1)： 111～ 128. [10] 孫未，周李良，劉念聰．網(wǎng)絡(luò)化設(shè)備故障診斷系統(tǒng)及其關(guān)鍵技術(shù)研究 [J]．機(jī)床與液壓， 2022， 37(3)： 168185. [11] Diwakar Gupta， Arthur V. Hill， Tatiana Bouzdine Chameeva. A Pricing Model for Clearing End of Season Retail Inventory [J].European Journal of Operational Research， 2022， 170(2).
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