机械设备故障的数字化诊断研究  

作　　者：姚鹏 

机构地区：[1]江西铜业集团(贵溪)冶金化工工程有限公司,江西鹰潭335424

出　　处：《中文科技期刊数据库（全文版）工程技术》2021年第12期150-153,共4页

摘　　要：在工业 4.0 的推动下,机械设备结合物联网、人工智能等技术改善以往的制造及维修模式,透过人工智能的技术,取代人力进行机械损坏的分析及诊断工作,根据大量的数据经由类神经网络数字化模型进行训练及学习,并应用训练成功的模型进行机械的健康状况评估。在机械的诊断中,轴承是典型的振幅调变,由于在量测讯号时发生振幅的调变,其频域转换特性会呈现在频谱上。这种振幅调变现象是因为高频载波讯号通过低频调变讯号而变化,因此调变讯号可以是一个具有调变讯号及载波讯号的乘积。本针对机械设备损坏故障的数字化诊断进行实验分析。

关 键 词：机械设备 损坏故障 数字化 诊断 

分 类 号：TH17[机械工程—机械制造及自动化]