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故障預(yù)(yù)測(cè)

  • IGM焊接機(jī)械手的故障與維修

    對(duì)IGM焊接機(jī)械手常見(jiàn)的故障進(jìn)行分析,對(duì)故障現(xiàn)象提出了經(jīng)濟(jì)有效的解決方法。關(guān)鍵詞:IGM焊接機(jī)械手+傳感器+譯碼器

    標(biāo)簽: IGM 焊接 機(jī)械手

    上傳時(shí)間: 2013-07-31

    上傳用戶:KIM66

  • 安規(guī)X電容與Y電容的計(jì)算設(shè)計(jì)

    安規(guī)方面 X電容與Y電容的設(shè)計(jì)與計(jì)算方法

    標(biāo)簽: 安規(guī) X電容 Y電容 計(jì)算

    上傳時(shí)間: 2013-05-31

    上傳用戶:gjzeus

  • 變頻器電路維修與故障實(shí)例分析

    ·變頻器電路維修與故障實(shí)例分析

    標(biāo)簽: 變頻器 電路維修 故障實(shí)例

    上傳時(shí)間: 2013-04-24

    上傳用戶:ywqaxiwang

  • 《電磁干擾排查及故障解決的電磁兼容技術(shù)》[PDF]

    ·本書(shū)定量地闡述了電磁干擾(EMI)的診斷和故障解決的電磁兼容(EM)技術(shù),以及使用的儀器設(shè)備;定量地闡述了現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際EMC測(cè)試中的電磁干擾問(wèn)題、感性的串聯(lián)損耗電磁兼容解決方案、傳導(dǎo)型問(wèn)題解決方案的工作模式、電磁兼容的容性解決方案;詳細(xì)地闡述了對(duì)每種EMI的抑制措施和EMI抑制元件的應(yīng)用條件;并給出了電磁干擾抑制措施的最佳方案選擇。書(shū)中配有大量的圖例、表格、計(jì)算公式。可參照的特性曲線、附錄等。 目錄譯

    標(biāo)簽: 電磁干擾 排查 電磁兼容技術(shù)

    上傳時(shí)間: 2013-04-24

    上傳用戶:jeffery

  • 電磁干擾排查及故障解決的電磁兼容技術(shù)

    ·電磁干擾排查及故障解決的電磁兼容技術(shù)

    標(biāo)簽: 電磁干擾 排查 電磁兼容技術(shù)

    上傳時(shí)間: 2013-06-30

    上傳用戶:W51631

  • 三相異步電動(dòng)機(jī)Y-△起動(dòng)控制(Flash)

    ·三相異步電動(dòng)機(jī)Y-△起動(dòng)控制(Flash)

    標(biāo)簽: Flash 三相異步電動(dòng)機(jī) 起動(dòng) 控制

    上傳時(shí)間: 2013-04-24

    上傳用戶:hhkpj

  • 電腦故障大全

    電腦故障大全,教你如何解決電腦常出現(xiàn)的一些故障

    標(biāo)簽: 電腦故障

    上傳時(shí)間: 2013-06-30

    上傳用戶:妄想演繹師

  • 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和灰色理論的示功圖故障診斷

      抽油井故障診斷系統(tǒng)是油井系統(tǒng)產(chǎn)量的關(guān)鍵,為了更好更快地對(duì)當(dāng)前油井系統(tǒng)進(jìn)行診斷以保證石油的產(chǎn)量,人們利用各種各樣的技術(shù)來(lái)完成這一目標(biāo)。示功圖的診斷法是油田有桿抽油診斷的主要方法,文章根據(jù)示功圖診斷的特點(diǎn),提取出灰度矩陣特征向量,運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)有桿抽油油田典型故障診斷進(jìn)行建模,最后用實(shí)例驗(yàn)證了此方法的正確性。實(shí)驗(yàn)證明,本系統(tǒng)不僅可行性好,而且故障識(shí)別率高,對(duì)增加油井產(chǎn)量有重要意義。

    標(biāo)簽: BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 灰色理論 故障診斷

    上傳時(shí)間: 2013-10-17

    上傳用戶:alex wang

  • 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的某型飛機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷研究

      航空發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷技術(shù)對(duì)避免飛行事故和降低飛行器運(yùn)行成本是十分重要的。提出一種BP網(wǎng)絡(luò)對(duì)某型飛機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)進(jìn)行故障診斷,但是由于BP網(wǎng)絡(luò)收斂速度較慢而且容易陷入局部極小值,特別是BP網(wǎng)絡(luò)通常只能給出一個(gè)解,受訓(xùn)練樣本病態(tài)影響大。因此通過(guò)對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn),建立了L-M算法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的飛機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷模型。實(shí)驗(yàn)表明,該網(wǎng)絡(luò)在一定程度上克服了BP網(wǎng)絡(luò)存在的的問(wèn)題,在逼近能力、分類能力和學(xué)習(xí)速度等方面均優(yōu)于BP網(wǎng)絡(luò)。為機(jī)務(wù)人員提供了有效的、科學(xué)的發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷方法,該種評(píng)估手段較好地解決了發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷問(wèn)題,在飛行安全中發(fā)揮著越來(lái)越大的作用。

    標(biāo)簽: 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 發(fā)動(dòng)機(jī) 故障診斷 飛機(jī)

    上傳時(shí)間: 2014-12-23

    上傳用戶:小儒尼尼奧

  • 基于小波與LS-SVM集成的模擬電路故障檢測(cè)

    由于模擬電路的多樣性、非線性和離散性等特點(diǎn),模擬電路的故障診斷呈現(xiàn)復(fù)雜、難以辨識(shí)等問(wèn)題。針對(duì)已有方法的數(shù)據(jù)不平衡,提出了一種支持向量機(jī)集成的故障診斷方法。使用小波變換方法提取特征向量,在多類別支持向量機(jī)的基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)了模擬電路的最小二乘支持向量機(jī)預(yù)測(cè)模型,實(shí)現(xiàn)了對(duì)模擬電路的狀態(tài)的故障預(yù)測(cè)。將該方法應(yīng)用于Sallen-Key帶通電路進(jìn)行故障預(yù)測(cè)試驗(yàn),結(jié)果表明,該方法比單一支持向量機(jī)、徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和APSVM有更好的分類和泛化性能,故障診斷準(zhǔn)確率更高。

    標(biāo)簽: LS-SVM 集成 模擬電路 故障檢測(cè)

    上傳時(shí)間: 2013-10-31

    上傳用戶:417313137

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