【摘 要】
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为了提高机械设备故障检测结果的时效性,解决现有检测方法存在的精准度低的问题,利用小波网络技术,实现对机械设备故障自动化检测方法的优化设计.根据机械设备的内部结构,构建设备组成模型.在该模型下,根据设备的工作与故障机理设置故障检测判据.自动化采集机械设备实时运行信号,利用小波网络,从时域和频域两个方面提取信号特征.通过提取特征与设置判据的匹配,确定机械设备的故障类型,结合故障位置的确定结果,得出最终的故障检测结果.通过与现有方法的对比得出结论:设计方法的查全率和查准率均有所提升,且时间开销更少,即设计方法在
【机 构】
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银川科技学院信息工程学院,银川750021;江苏海洋大学计算机工程学院,连云港222000
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为了提高机械设备故障检测结果的时效性,解决现有检测方法存在的精准度低的问题,利用小波网络技术,实现对机械设备故障自动化检测方法的优化设计.根据机械设备的内部结构,构建设备组成模型.在该模型下,根据设备的工作与故障机理设置故障检测判据.自动化采集机械设备实时运行信号,利用小波网络,从时域和频域两个方面提取信号特征.通过提取特征与设置判据的匹配,确定机械设备的故障类型,结合故障位置的确定结果,得出最终的故障检测结果.通过与现有方法的对比得出结论:设计方法的查全率和查准率均有所提升,且时间开销更少,即设计方法在精准度和时效性两个方面更加具有优势.
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