基于混合推理和神经网络的齿轮箱故障智能诊断方法.pdf

一种基于混合推理和神经网络的齿轮箱故障智能诊断方法，主要包括以下步骤：智能诊断系统知识库的充实；将专家知识存入计算机，并结合神经网络进行模式识别；分析齿轮箱的主要异常现象，系统地研究齿轮的振动、噪声产生的机理；分析齿轮振动的数学模型，充分利用现场故障数据，分析各种故障类型的振动机理；充实各种故障的时域及频域特征，并确定齿轮故障信号的特征提取方法；数据分析方法主要包括：带通滤波频谱分析、双关分析、包络解调分析、基于EMD的解调分析。本发明克服了传统的串行信息处理在模式识别和人工智能等领域所存在的问

2023-10-22

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基于CBR和RBR混合推理的齿轮箱智能诊断技术.docx

基于CBR和RBR混合推理的齿轮箱智能诊断技术随着工业化的快速发展，机械设备的运行质量变得越来越重要。其中齿轮箱作为一种重要的机械装置，承担着转动和传递动力的重要任务。然而，在长期高强度运转的过程中，齿轮箱可能会出现各种故障，如磨损、裂纹、断裂等。这些故障如果得不到及时的检测和修复，不仅会大大降低齿轮箱的运行效率，同时还有可能带来严重的安全隐患。因此，齿轮箱智能诊断技术的开发便成为了一个不可或缺的技术研究领域。目前，齿轮箱智能诊断技术主要采用基于知识表示和推理的方法，例如基于案例的推理（CBR）和基于规则

2024-11-10

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基于CBR和RBR混合推理的轧机齿轮箱智能诊断技术研究.docx

基于CBR和RBR混合推理的轧机齿轮箱智能诊断技术研究摘要：随着工业生产的发展，各种机械设备的运转异常以及故障频繁发生，给企业的生产带来了极大的损失。而机械智能诊断技术的应用可大幅缩短故障排除时间，提高设备可靠性和稳定性。本文基于案例推理(CBR)和规则推理(RBR)混合推理，研究轧机齿轮箱故障诊断技术，提出一种新型的智能诊断模型，实现对轧机齿轮箱故障的快速判断和准确诊断。关键词：机械故障诊断、混合推理、案例推理、规则推理、轧机齿轮箱一、引言随着先进制造技术的不断发展，机械设备在工业生产中扮演着至关重要的

2024-10-17

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基于RBR和CBR混合推理的数控系统智能故障诊断的中期报告.docx

基于RBR和CBR混合推理的数控系统智能故障诊断的中期报告一、研究背景数控系统作为现代制造业中重要的自动化设备，其性能和可靠性对产品质量和生产效率具有直接影响。在数控机床的使用及维护过程中，由于系统较为复杂、多样化，常常会出现故障现象，加之数控机床维修人员对机床的操作和维护水平的不同，导致了故障的时效性、准确性和成本等问题，严重影响了整个制造业的生产效率及企业的经济效益。因此，研究数控系统智能故障诊断及预测技术，对优化制造业结构和提升企业竞争力具有重要意义。二、研究内容本研究提出基于RBR（规则-基础-推

2024-09-19

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基于混合蛙跳算法优化神经网络的齿轮箱故障诊断研究.docx

基于混合蛙跳算法优化神经网络的齿轮箱故障诊断研究标题：基于混合蛙跳算法优化神经网络的齿轮箱故障诊断研究摘要：齿轮箱故障诊断是现代工业中的重要课题之一。传统的诊断方法通常通过专家经验或规则推理来进行，存在着运算速度慢、准确性低等问题。为了克服传统方法的局限性，本文提出了一种基于混合蛙跳算法优化神经网络的齿轮箱故障诊断方法。该方法首先利用混合蛙跳算法对神经网络的权重进行训练，以提高网络的泛化能力，然后通过该网络对齿轮箱故障进行诊断。实验结果表明，该方法能够有效地提高齿轮箱故障诊断的准确性和效率，具有重要的应用

2024-11-01

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