【摘 要】
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本文研究基于神经网络的装载机故障诊断的问题,其目的就是通过装载机信号处理,提取装载机现场工作信息中的故障特征,由神经网络模型来诊断装载机故障,以此增加装载机技术含量
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本文研究基于神经网络的装载机故障诊断的问题,其目的就是通过装载机信号处理,提取装载机现场工作信息中的故障特征,由神经网络模型来诊断装载机故障,以此增加装载机技术含量,提高其市场竞争力。本文首先分析了故障诊断的常用方法及其优缺点;然后设计了装载机故障诊断的流程,并阐述了流程中一些重要环节的设计和功能;接着在分析装载机信号的基础上提取了装载机信号的故障特征;随后本文相继建立了用于装载机故障诊断的BP神经网络和组合神经网络模型,并比较两者的优缺,选择更适合装载机故障诊断的模型。在此基础上,论文设计并实现了装载机故障诊断系统,其功能主要包括:数据采集、信号预处理、故障特征提取、故障诊断、神经网络训练、知识库管理和用户管理。论文最后对全文进行了总结,并提出了今后需要进一步研究的内容。
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