人工神经网络在汽车变速箱状态监测和故障诊断中的应用

汽车变速箱疲劳寿命试验中的可有发生的故障种类很多。又由于汽车变速挡位多，多对齿轮同时啮合，结构紧凑，部件之间相耦合，因而监测诊断用的振动加速度信号与故障之间的映射关系非常复杂。特征与故障之间并非简单的一一对应关系。以信号处理技术为手段的常规诊断技术已显示出故障诊断能力较弱的不足。Ａｒｉｆｉｃｉａｌ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ（简称ＮＡＡ，人工神经网络）以其非线性大规模并行分布式处理与图像处理、控     

人工神经网络及其在机械故障诊断中的应用

传统的模式识别技术经常被用于识别机器的状态,然而巨量并行性的人工神经网络的出现提供了解决问题的一种新的途径。本文探讨了人工神经网络在机械故障诊断领域中的应用前景,并提出一种基于人工神经网络的机器状态识别法。实验表明,该方法有着较好的诊断效果。     

小波包分析在变速箱自动故障诊断中的应用

小波包分析技术能有效的在宽频带范围内提取振动信号的有用成分,便于实现变速箱的自动诊断。本文研究了小波神经网络在变速箱自动诊断应用中的几个关键问题,提出了相应的解决方法,并设计了拖拉机变速箱自动故障诊断系统。     

示波器在旋转机械故障简易诊断中的应用

介绍一种转轴振动的直接测量的方法，并利用在示波上显示的轴心轨迹图，时基图对振动的幅值、相位、频率等振动特性进行分析。还将根据轴心轨迹图的变化对机组的典型故障进行简易诊断。     

粗糙集合理论在旋转机械故障诊断技术中的应用

粗糙集合理论基于严格的集合分析方法,通过对数据集合进行等价关系、近似空间、分类等运算,发现隐含在数据中的规律与性质,从而完成知识发现。在人工智能机器故障诊断系统中,如何获得故障诊断等知识成为关键技术。论文提出将粗糙集合理论应用于加工中心故障诊断技术,使得故障诊断技术中的知识获取瓶颈问题得以有效解决。     

机械故障诊断技术的发展及其在核机械中的应用

针对具体的工业生产层面,介绍了机械故障诊断技术的发展历程、常用的方法,及其在核机械中的应用.     

机械故障快速诊断技术

机械故障快速诊断技术是体现诊断效益的客观要求。提高设备诊断速度必须实施综合诊断,它包括诊断手段、分析方法、和诊断层次三个方面,机械设备维修方案的确定则应根据具体的设备和现场情况确定,实施综合诊断,加强针对性维修策略是实施快速诊断与维修的发展方向。     

人工神经网络在机械加工中的应用

介绍神经网络技术在机械加工领域的应用现状,包括人工神经网络在工艺规程编制中的应用、在加工参数优化中的应用及在工况监测及预报中的应用。并对这项技术的应用作了进一步展望。     

基于人工神经网络的数字电路板故降诊断

讨论了故障诊断的原理和方法,介绍了人工神经网络在数字电路板故障诊断中的应用,阐述了采用BP神经网络进行电路板故障诊断的结构.     

机械故障诊断技术研究

介绍了机械故障的诊断技术和诊断方法，并通过工程实例分析了BP网络在故障诊断中的应用．展望了机械设备状态监测及故障诊断技术的发展前景。     

人工神经网络技术在磨削加工中的应用

从磨削过程的磨削力、工件表面烧伤、表面粗糙度和磨削加工的在线控制等方面 ,介绍了人工神经网络技术在磨削加工中的应用情况 ,并指出了需深入探索的相关课题     

阶比分析技术在变速箱下线诊断中的应用

文中对下线变速箱在升、降速模式下的故障诊断进行了研究,使用基于瞬时频率估计的阶比跟踪算法,实现对非平稳信号的等角度采样,然后分析下线变速箱诊断的故障类型,计算某型号变速箱齿轮和轴的特征阶,最后通过实际应用表明,阶比分析技术可准确诊断出变速箱中定比传动零件的故障.     

机械故障诊断技术机遇与挑战

随着人工智能和信息技术的快速发展,故障诊断也从基于故障机理和经验模式的诊断方法逐步向智能诊断等方向发展。分别从实时故障诊断、早期故障诊断、智能故障诊断、5G联合数据故障诊断的角度对故障诊断技术的新进展进行了探讨,可为故障诊断系统的研发与应用提供参考。     

机械故障诊断技术必须大力推广

机械故障诊断技术的振动法诊断技术源自机械振动学、测试技术、机构学、信号分析等学科。随着计算机技术的迅猛发展,机械故障诊断技术在９０年代初已达到较完善的程度。我国的机械故障诊断技术已在设备维修领域中得到相当规模的发展,而且拥有许多适合我国国情的创新和发明。但随着国企经济状况的变化,这项技术在许多厂矿转入低潮,有的干脆下马。其中原因多种多样,如机械设备领域的人员素质欠佳,知识结构老化,管理水平不高。但更深层的原因恐怕还是和我国高校的教学内容有关。早在８０年代初,我国机电部机床工具司就曾在机床行业中推…     

基于人工神经网络的压力容器故障的诊断

在压力容器传统检测方法的基础上,提出一种新的人工神经网络(ANN)故障诊断方法.利用压力容器在检测过程中故障的特征参数,采用神经网络分别对每一类故障进行诊断,网络输入为与输出故障相关联的监测信号的特征值,对各网络输出进行决策判断,给出最后诊断结果.仿真事例结果表明该方法充分利用检测的各种特征信息,能够有效地诊断故障,提高诊断的精确度.     

人工神经网络在机械设计中的应用

本文通过对机械设计专家系统和人工神经网络的讨论，研究了人工神经网络和专家系统技术在机械设计智能系统中的综合应用问题，并提出了人工神经网络在机械设计中的总体应用方案，为进一步研究打下了基础。     

小波奇异性检测在机械故障诊断技术中的应用

信号中不规则的突变部分往往载有设备运行状态特征的重要信息,它是信号重要的特征之一.譬如,在机械故障诊断中,故障通常表现为输出信号发生突变.因而对突变点的检测,通常叫奇异性检测,在故障诊断中有非常重要的意义.文中介绍了奇异性检测的基本原理、典型仿真信号分析,以及在轴承故障诊断中的一例实际应用.     

人工神经网络在齿轮设计中的应用

针对传统齿轮设计中所存在的大计算量、多图表问题,提出了应用人工神经网络进行映射辩识,以提高计算速度和编程处理能力。通过对具体数据、图表的实际应用表明,人工神经网络方法有效地加快了计算速度,数据的识别精度能够满足计算要求。     

机械故障诊断方法及应用研究

主要介绍了机械故障诊断的现状,以及故障诊断发展的趋势,着重介绍了机械故障诊断学科的研究热点、专家系统和基于人工神经网络的智能系统及其发展动向。