【摘 要】
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液压设备的结构越来越复杂,发生故障的几率也随之增多,故障造成的危害和损失也更加严重。为便于及早地发现问题,解决隐患,避免重大事故的发生要对设备日常使用状态进行监测,
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液压设备的结构越来越复杂,发生故障的几率也随之增多,故障造成的危害和损失也更加严重。为便于及早地发现问题,解决隐患,避免重大事故的发生要对设备日常使用状态进行监测,对其质量进行评估。本文分析了质量评估方法中人工神经网络方法的优点及使用特点,针对某大型设备的液压系统,建立了基于神经网络的评估模型,为其液压系统设计了一个状态分类器,来检测液压系统的日常使用状态,避免事故的发生。
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