机械设备故障诊断

作品数：120被引量：471H指数：13
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机械设备故障诊断技术研究
《造纸装备及材料》2025年第1期22-24,共3页黄金辉 
文章探讨了机械设备故障的类型与表现,重点分析了搬提运架设备、焊接机器人及激光切割机的常见故障。同时,详细介绍了基于振动分析、声学信号分析、温度监测和数据驱动的故障诊断方法,并讨论了这些技术在实际应用中的效果。通过对不同...
关键词：机械设备故障 故障诊断 振动分析 
基于PA-VME与SPP的机械设备故障诊断方法的研究被引量：1
《机械制造与自动化》2024年第2期60-66,74,共8页柯伟 金仲平 董灵军 吕信策 
台州市科技局工业类科技计划项目(21gyb13)。
针对传统的故障识别方法存在信号质量低和诊断精度差等问题,提出一种参数自适应变分模式提取(PA-VME)和稀疏保持投影(SPP)相结合的数据驱动机械故障诊断新方法。结合相关系数、L-峭度和信息熵构造一个新的指标L_(FCI)并将其作为适应度函...
关键词：参数自适应变分模式提取 稀疏保持投影 特征提取 机械设备 故障诊断 
迁移学习在机械设备故障诊断领域的进展研究
《机械管理开发》2024年第3期96-99,共4页陈驻民 韦继程 
迁移学习是一种新兴的机器学习方法,通过运用已学习的知识对不同但相关领域问题进行求解,能够较为有效的解决模型泛化能力弱、样本数据不足等问题。针对迁移学习在机械设备故障诊断领域的应用方法进行了综述,总结了三类关于迁移学习的...
关键词：迁移学习 故障诊断 参数微调 特征对齐 生成对抗网络 
知识驱动的机械设备故障诊断被引量：8
《计算机科学》2023年第5期82-92,共11页董家祥 翟纪宇 马昕 沈磊贤 张力 
国家自然科学基金(71690231)。
随着社会经济的快速发展,现代工业逐渐呈现出研究对象复杂化、应用手段信息化和生产方式多元化的发展趋势。机械故障诊断作为现代工业重要的研究领域之一,由于故障机理研究不足和可参考知识匮乏等问题,仍然存在一系列技术瓶颈。为应对...
关键词：机械设备 故障诊断 知识驱动 领域知识图谱 
振动分析在风电机组机械设备故障诊断中的思考
《电子乐园》2023年第1期160-162,共3页梁萌 
风电机组机械设备在工业生产中,占据着重要的地位,并且在长期运行期间,各个零部件很容易受到磨损、疲劳、老化等因素的影响,引发其运行故障。同时,如果处理的不及时,或者不予处理,其故障就会扩大,出现严重受损的状态,影响风电机组机械...
关键词：振动分析 风电机组机械设备 故障诊断 
基于声音信号的机械设备故障诊断被引量：4
《内燃机与配件》2021年第13期129-132,共4页郑思宇 
如何在故障发生前对故障进行预测,对即将出现问题零部件进行提前维修和更换,这对于提高工业设备的使用寿命,避免设备突然发生故障对整个工业生产造成严重影响具有十分重要的意义。本文将利用傅立叶算法采集故障噪声信号特征,将其分为三...
关键词：声音信号 傅里叶算法 卷积神经网络 
基于深度置信网络的机械设备故障诊断研究综述被引量：9
《现代制造工程》2020年第10期156-162,142,共8页李少波 李传江 胡建军 张安思 杨静 
国家自然科学基金资助项目(71962004);国家智能制造新模式应用项目(工信厅装函[2017]468号);贵州省科技计划项目(黔科合平台人才[2017]5788,黔科合成果[2018]4706)。
随着现代大型机械设备集成化和自动化程度的不断提高,设备故障诊断领域中存在的数据量大、数据类型多和特征提取困难等问题愈加凸显,对传统的诊断方法提出了挑战。深度置信网络(Deep Belief Network,DBN)凭借其在特征提取与模式识别方...
关键词：机械设备 深度置信网络 故障诊断 特征提取 
计算机监控技术在机械设备故障诊断中的应用
《内燃机与配件》2020年第16期212-213,共2页李宏亮 
当前机械设备已经广泛应用于企业的生产中,机械设备一旦出现了故障,便会引发各种生产问题。因此,只有不断提升排除机械设备故障的能力和效率才能迅速排除故障,最终保证生产行业的稳定运行。当前运用计算机监控机械设备已经在监控准确度...
关键词：计算机 监控技术 机械设备故障 诊断应用 
计算机监控技术在机械设备故障诊断中的应用被引量：3
《网络安全技术与应用》2020年第2期108-109,共2页解世超 
机械设备一旦出现故障势必会导致各种问题的发生,严重的可能会出现生命以及财产的损失,故而及时发现并排除设备故障,确保设备工作稳定,对于现代企业意义重大。计算机监控技术的应用代替传统人工监控形式,无论在监控强度还是准确性等方...
关键词：计算机 监控技术 故障诊断 
卷积神经网络在机械设备故障诊断领域应用与挑战被引量：16
《制造技术与机床》2019年第1期96-100,共5页黄鑫 陈仁祥 黄钰 
重庆市研究生教育创新基金项目资助(CYS18224)
现代机械设备功能及结构日益复杂,其故障呈现出新的特点,使得针对现代机械装备的故障诊断方法遇到了难以克服的技术难题与瓶颈。近年来,卷积神经网络(convolution neural network,CNN)凭借其强大的特征提取与模式识别能力受到学术界和...
关键词：卷积神经网络 机械设备 故障诊断 特征提取与模式识别 
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