【摘 要】
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该文针对设备状态智能监测与诊断及其网络化技术展开了深入的研究,最终开发设计了一套网络化的智能监测与诊断系统.论文主要研究工作包括以下四个方面: (1)以PYI总线技术为基
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该文针对设备状态智能监测与诊断及其网络化技术展开了深入的研究,最终开发设计了一套网络化的智能监测与诊断系统.论文主要研究工作包括以下四个方面: (1)以PYI总线技术为基础建立了智能监测与诊断系统的软硬件开发平台.(2)论述了常规监测分析方法,以及多分辨小波包在诊断分析中的应用技术. (3)提出了一种新颖的混合神经网络——RBF—BP神经网络模型,并研究了这种神经网络模型的学习算法,通过实例验证了该网络具有良好的智能诊断能力. (4)在深入剖析设备状态监测与诊断系统网络化结构的基础上,利用DataSocket技术实现了网络中各个计算机之间的数据传输,实现了系统的网络化监测与诊断.最后,通过一个双跨四支撑转子实验台验证了该文的研究成果.
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