论文摘要
随着我国智能制造技术的发展,预测性设备维护在工业环境中扮演着日益重要的角色.目前大多的健康预警算法针对性较强,自学习能力不足,导致算法的适用性、灵活性存在较大的局限性.为此,本文以滚动轴承为研究对象,基于状态检测的设计策略,完成了滚动轴承健康维护的实施方案;根据以上实施方案,提出并实现了自组织特征映射网络的故障诊断算法及自适应ARMA故障预警算法,提高了滚动轴承故障诊断与预警的智能化水平及对健康预警的处理效率.实验结果表明,所研究的算法对于实现可靠的滚动轴承故障诊断及预警具有良好的应用效果.
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 夏筱筠,林浒
关键词: 状态维修,自组织特征映射网络,线性回归预测模型,故障诊断及预警,自学习能力
来源: 小型微型计算机系统 2019年01期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅰ辑
专业: 金属学及金属工艺,自动化技术
单位: 中国科学院大学,中国科学院沈阳计算技术研究所
基金: 国家科技重大专项课题项目(2017ZX04011004)资助
分类号: TG659
页码: 215-220
总页数: 6
文件大小: 522K
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标签：状态维修论文; 自组织特征映射网络论文; 线性回归预测模型论文; 故障诊断及预警论文; 自学习能力论文;