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    NMRV75蜗轮蜗杆减速机生产厂家

    2017-12-20 13:03:57 高合传动 ghgear.com 阅读

    随着设备诊断技术重要性认识的不断加深和计算机、传感器技术、诊断理论的发展,国内许多的大学、科研单位和工矿企业也都研究或研制了结合具体实际对象的在线 监测与故障诊断系统。


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    从已取得了一些成果看,这些齿轮减速机在线监测和故障诊断系统可诊断一些平常故障(如联轴节不对中,偏心等),但也存在着如下的问题:

    (一)由于齿轮系统某些故障振动机理还不是十分清楚,故对一些特殊故障如由于齿轮加工和使用磨损等原因引起的齿侧间隙尚不能诊断;

    (二)由于诊断方法 的限制,故障诊断系统的诊断准确率还不很高;

    (三)系统设计方案不尽合理,在线监测和故障诊断系统的费用偏高。


    智能故障诊断方法的研究,现大都集中在神经网络的研究上,这主要是由于神经网络具有不需要建立反映系统物理规律的诊断数学模型、巨量并行计算能 力和极强的非线性映射能力等优点而获得广泛应用。在训练网络时,多数研究者采用简单可行的BP算法或改进的BP算法来训练。


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    人们用训练好的神经网络对实际 问题进行智能诊断,并取得了一些成果。神经网络要作为减速机故障智能诊断方法,需进一步完善现有的网络训练样本,并研究更快的网络训练算法。


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