【摘 要】
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该论文介绍了高炉鼓风机组在线状态监测与故障诊断专家系统的开发与实现技术方法.探讨了Lab Windows/CVI集成开发环境下,开发故障诊断专家系统的方法与技术.研究了高炉鼓风机
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该论文介绍了高炉鼓风机组在线状态监测与故障诊断专家系统的开发与实现技术方法.探讨了Lab Windows/CVI集成开发环境下,开发故障诊断专家系统的方法与技术.研究了高炉鼓风机组在线状态监测与故障诊断专家系统的采集方法,实现了日本横河μXL系统、美国本特利系统与高速振动数据采集的集成.设计了监测参数的数据组织方式及数据库系统,"依据索引,多次、分段扫描,快速定位"的数据库操作方法,达到了从大容量数据库中快速抽取所需数据的目的.用神经网络及产生式规则来表示高炉鼓风机组故障论断知识,建立了基于知识的智能故障论断系统,有效地实现了对高炉鼓风机组这一复杂系统运行善的计算机自动论断识别.建立闻神经网络,取得了令人满意的效果.基于类色理论,得用GM(1,1)模型建立了数据要求低、计算简单、预测迅速而且精度高的高炉鼓风机组趋势分析系统,为实现高炉鼓风机组的预知维修提供了有效手段.
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