神经网络，机械故障诊断_外文翻译.rar

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基于神经网络的机械故障诊断研究

摘要：这个研究进一步发展了基于神经网络和光谱分析的机械故障诊断系统.总体上说，由于系统的复杂性和非线性因素的存在，常规的数学建模方法很难诊断出一个机械故障。在这个研究中，神经网络被运用于机械的故障诊断.神经网络具有学习和记忆功能.通过对实物系统正常和非正常状态的研究，一种新的能诊断出机械故障的运用神经网络的研究方法给我们一参考.
该故障诊断系统是基于从运行的机械中获取的振动频谱或则声谱，因为振动或则声音的时间系列数据是复杂的并且包括噪声。通过比较时间系列数据正常状态和非正常状态的区别变的很明了。对故障探测来说使用频谱数据的变化很恰当。通过这个方法，它表明了这能探测出未知的故障模式。该故障诊断试验在木切片机和电磁阀上试验过。在线故障诊断系统的可行性通过对一个电磁阀在线数据处理系统的实现而被验证过，它表明这个故障诊断可以付诸实践。综合这些结论，该故障诊断系统的效力被证明了。
关键词：神经网络，机械故障，故障诊断系统，木切片机，学习，电磁阀。