汪洋
摘 要:機(jī)電設(shè)備的正常運(yùn)行對(duì)于保證生產(chǎn)的安全和效率都起到十分重要的作用。由于機(jī)電設(shè)備的電氣故障具有一定的隱蔽性,維修人員很難快速地確定故障的位置,影響機(jī)電設(shè)備故障解決的效率,對(duì)相關(guān)設(shè)備的運(yùn)行以及生產(chǎn)車間的工作效率造成不利的影響。通過應(yīng)用機(jī)電設(shè)備故障智能診斷技術(shù),能夠快速、準(zhǔn)確地找出機(jī)電設(shè)備故障的位置,并且對(duì)機(jī)電設(shè)備故障的原因進(jìn)行分析,促進(jìn)維修效率的提升。本文對(duì)機(jī)電設(shè)備智能診斷技術(shù)進(jìn)行介紹,分析機(jī)電設(shè)備故障的主要原因,介紹智能故障診斷技術(shù)的工作方式,并展望了機(jī)電設(shè)備智能診斷技術(shù)未來的發(fā)展方向。
關(guān)鍵詞:機(jī)電設(shè)備;故障診斷;智能技術(shù)
中圖分類號(hào):TP18? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A? 文章編號(hào):1673-260X(2021)08-0034-04
機(jī)電設(shè)施的管理工作中,機(jī)電設(shè)施的維修是非常重要的一部分,對(duì)于生產(chǎn)具有重要的作用。從安全角度來看,機(jī)電設(shè)備的故障診斷和維修能夠盡可能地延長(zhǎng)機(jī)電設(shè)施的運(yùn)行時(shí)間,有效地防止出現(xiàn)重大故障,保證生產(chǎn)的安全。從經(jīng)濟(jì)角度來看,由于機(jī)電設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)和生產(chǎn)產(chǎn)品的數(shù)量、質(zhì)量以及成本都密切相關(guān),因此通過有效的機(jī)電設(shè)備診斷和維護(hù),對(duì)于保證企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益具有重要的作用。然后,由于機(jī)電設(shè)備故障的隱蔽性比較高,加之其I/O系統(tǒng)、電源系統(tǒng)的復(fù)雜性等因素的影響,導(dǎo)致迅速精確地查找出機(jī)電設(shè)備的故障是非常困難的。通常情況下,當(dāng)部分節(jié)點(diǎn)設(shè)施出現(xiàn)故障時(shí),可以通過PLC的輸入、輸出狀態(tài)進(jìn)行觀察來查找故障的主要原因,從而對(duì)故障進(jìn)行處理。隨著智能技術(shù)的發(fā)展,機(jī)電設(shè)備故障的智能診斷技術(shù)也在不斷發(fā)展,通過應(yīng)用智能診斷技術(shù),能夠及時(shí)地找出機(jī)電設(shè)備的故障位置和原因,從而迅速地對(duì)故障進(jìn)行維護(hù),保證生產(chǎn)過程的安全和企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益[1]。
1 機(jī)電設(shè)備故障智能診斷技術(shù)概述
1.1 機(jī)電設(shè)備故障智能診斷技術(shù)
機(jī)電設(shè)備智能診斷技術(shù)具有很強(qiáng)的綜合性,需要綜合諸如計(jì)算機(jī)技術(shù)、信息技術(shù)、傳感技術(shù)和智能化技術(shù)等先進(jìn)技術(shù)來實(shí)現(xiàn)。在機(jī)電設(shè)備出現(xiàn)故障之后,可以通過利用智能診斷技術(shù)來對(duì)出現(xiàn)的問題進(jìn)行檢測(cè),并且分析故障的原因,從而為技術(shù)人員排除機(jī)電設(shè)備的故障提供有效的支持,從而快速、準(zhǔn)確的排除機(jī)電設(shè)備的故障。當(dāng)前,機(jī)電設(shè)備故障的智能診斷技術(shù)已經(jīng)得到了非常廣泛的應(yīng)用,而且其依然具有非常廣闊的應(yīng)用前景。機(jī)電設(shè)備故障智能檢測(cè)技術(shù)在運(yùn)行過程中,能夠?qū)C(jī)電設(shè)備自身的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行檢測(cè),從而使相關(guān)技術(shù)人員能夠及時(shí)的掌握機(jī)電設(shè)備運(yùn)行過程中出現(xiàn)的問題,而且還能夠智能的分析設(shè)備的故障情況。在應(yīng)用智能診斷技術(shù)進(jìn)行機(jī)電設(shè)備故障的診斷時(shí),為了充分發(fā)揮出智能診斷技術(shù)的作用,應(yīng)對(duì)以下幾方面進(jìn)行重點(diǎn)關(guān)注:首先,要深入地掌握機(jī)電設(shè)備在生產(chǎn)中的作用,這樣才能夠更好地通過智能診斷技術(shù)來對(duì)故障進(jìn)行分析;其次,需要對(duì)故障的特征進(jìn)行充分的了解,從而確保故障診斷的效率和準(zhǔn)確性;第三,要注意將機(jī)電設(shè)備的故障特征和智能設(shè)備故障庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行相對(duì)關(guān)系的對(duì)比,防止由于故障搜索問題造成的診斷錯(cuò)誤[2]。
1.2 機(jī)電設(shè)備故障發(fā)生原因分析
所謂的設(shè)備故障是指設(shè)備的某一功能或者是部分功能出現(xiàn)了降低或者失效的問題,運(yùn)行處于異常的狀態(tài)。通常情況下機(jī)電設(shè)備都會(huì)長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行,在長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行的情況下很容易出現(xiàn)反復(fù)磨損或者超負(fù)荷工作等情況,長(zhǎng)此以往就會(huì)導(dǎo)致設(shè)備的某些部件出現(xiàn)問題,進(jìn)而導(dǎo)致設(shè)備運(yùn)行出現(xiàn)問題。常見的機(jī)電設(shè)備故障原因有以下幾種[3]:第一,零部件的磨損問題,在長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行的情況下,機(jī)電設(shè)備的零部件會(huì)出現(xiàn)磨損,進(jìn)而導(dǎo)致其老化、變形,造成機(jī)電設(shè)備出現(xiàn)故障;第二,操作和維護(hù)工作存在問題,如果沒有按照規(guī)定流程對(duì)機(jī)電設(shè)備進(jìn)行正確的操作,或者是操作出現(xiàn)失誤,會(huì)對(duì)機(jī)電設(shè)備造成較大的損傷。舉個(gè)例子,如果在設(shè)備正常運(yùn)行時(shí)突然暫停設(shè)備,就很可能造成部分比較脆弱的部件出現(xiàn)故障,另一方面及時(shí)的維護(hù)對(duì)于保證機(jī)電設(shè)備的正常運(yùn)行具有十分重要的作用,如果維護(hù)工作存在問題也會(huì)造成設(shè)備的運(yùn)行故障,比如維護(hù)工作不到位、維護(hù)方法不合理等。第三,超負(fù)荷工作,某些單位在生產(chǎn)過程中,為了追求工作的進(jìn)度,導(dǎo)致機(jī)電設(shè)備的應(yīng)用時(shí)間比較長(zhǎng),導(dǎo)致機(jī)電設(shè)備長(zhǎng)時(shí)間處于超負(fù)荷的運(yùn)行狀態(tài),一定程度上增加了機(jī)電設(shè)備故障的概率。
2 機(jī)電設(shè)備智能故障檢測(cè)技術(shù)的步驟
機(jī)電設(shè)備的智能診斷技術(shù)主要包括信息采集、處理、識(shí)別等三個(gè)步驟[4]:
(1)信息采集。在機(jī)電設(shè)備故障智能診斷系統(tǒng)運(yùn)行過程中,其會(huì)對(duì)機(jī)電設(shè)備的實(shí)時(shí)運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)控,對(duì)其運(yùn)行過程中各項(xiàng)參數(shù)的變化進(jìn)行監(jiān)測(cè)。機(jī)電設(shè)備上都配備各類的傳感器,這些傳感器會(huì)收集機(jī)電設(shè)備的實(shí)時(shí)運(yùn)行信息,并將這些信息儲(chǔ)存到數(shù)據(jù)庫中,在需要時(shí)再將其調(diào)出,隨時(shí)進(jìn)行應(yīng)用。
(2)信息處理。通過收集到的機(jī)電設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù),很難直接判斷出機(jī)電設(shè)備的實(shí)際運(yùn)行情況,這就需要對(duì)收集到的機(jī)電設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)的處理,找出有價(jià)值的信息,并將其整合起來,將沒有價(jià)值的信息處理掉。在完成信息的整合工作之后,要對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行提取和分析,并轉(zhuǎn)化成技術(shù)人員能夠直接理解的信息。
(3)信息識(shí)別。在完成數(shù)據(jù)的采集以及處理之后,需要對(duì)其進(jìn)行識(shí)別和讀取工作。智能診斷系統(tǒng)會(huì)將采集到的故障設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)和正常運(yùn)行設(shè)備的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比,根據(jù)數(shù)據(jù)間的差異來判斷機(jī)電設(shè)備故障的部位,進(jìn)而確定機(jī)電設(shè)備故障的原因,并針對(duì)原因確定具體的維修方式,排除故障。
3 機(jī)電設(shè)備故障智能診斷技術(shù)方式
隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,工業(yè)水平也在迅速提高,在生產(chǎn)中應(yīng)用的機(jī)電設(shè)備種類也在不斷增加,不僅機(jī)電設(shè)備的種類繁多,而且生產(chǎn)制造的內(nèi)容也非常的復(fù)雜,因此在應(yīng)用智能診斷技術(shù)來確定機(jī)電設(shè)備故障時(shí),要根據(jù)機(jī)電設(shè)備的種類、使用需求以及操作管理等因素,對(duì)智能診斷技術(shù)進(jìn)行綜合性的優(yōu)化。當(dāng)前我國(guó)機(jī)電設(shè)備故障智能診斷的方法包括神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)診斷、向量機(jī)、模糊診斷、灰色系統(tǒng)、專家網(wǎng)絡(luò)和集成方式故障診斷技術(shù)等,下面對(duì)這幾種智能診斷方法進(jìn)行簡(jiǎn)要的分析:
3.1 基于人工神經(jīng)系統(tǒng)的故障診斷方式
人工神經(jīng)系統(tǒng)其實(shí)是利用數(shù)學(xué)模式的方法來對(duì)大腦神經(jīng)功能進(jìn)行模擬的一種方法,主要是通過模擬大腦和神經(jīng)元來進(jìn)行數(shù)據(jù)處理[5]。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能診斷模塊是建立在網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)信息庫的基礎(chǔ)之上的,在運(yùn)行過程中其會(huì)通過模擬神經(jīng)元系統(tǒng),對(duì)機(jī)電設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行分析,主要是對(duì)機(jī)械元件運(yùn)行的穩(wěn)定性進(jìn)行分析,應(yīng)用該系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)機(jī)電設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的數(shù)據(jù)監(jiān)控,并對(duì)異常數(shù)據(jù)進(jìn)行反饋,記錄波動(dòng)數(shù)據(jù),并利用中央處理系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一的處理,從而及時(shí)發(fā)現(xiàn)機(jī)電設(shè)備的故障。利用這一技術(shù)進(jìn)行機(jī)電設(shè)備的故障診斷具有以下幾方面的優(yōu)點(diǎn):首先,其能夠?qū)崿F(xiàn)分布分析,并行操作,而且具備學(xué)習(xí)能力;其次,在非線性映射方面具有良好的性能;第三。能夠?qū)崿F(xiàn)多要素預(yù)報(bào),能夠較準(zhǔn)確的對(duì)機(jī)電設(shè)備故障進(jìn)行預(yù)測(cè)。缺點(diǎn)在于算法比較繁瑣,而且很難用公式來呈現(xiàn)預(yù)測(cè)模型[6]。
3.2 基于向量機(jī)開發(fā)應(yīng)用的智能診斷處理模式
應(yīng)用向量機(jī)可以進(jìn)行機(jī)電設(shè)備故障智能診斷系統(tǒng)的開發(fā),在開發(fā)過程中通過統(tǒng)計(jì)計(jì)算、概率運(yùn)算以及參數(shù)運(yùn)算等數(shù)據(jù)算法,來對(duì)機(jī)電設(shè)備的故障進(jìn)行智能的診斷。向量機(jī)診斷的優(yōu)點(diǎn)在于,其比神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷的風(fēng)險(xiǎn)性要低,真實(shí)性也更高,同時(shí)這種方式還具備一定的理論結(jié)構(gòu)的學(xué)習(xí)能力,能夠?qū)崿F(xiàn)各模組故障的分類[7]。在實(shí)際的運(yùn)行過程中,其能夠根據(jù)故障的優(yōu)先級(jí)來進(jìn)行數(shù)據(jù)診斷方案的選擇,確定最優(yōu)的故障診斷方案,通過應(yīng)用向量機(jī)智能診斷系統(tǒng),能夠?qū)崿F(xiàn)系統(tǒng)診斷資源利用的最大化,能夠最大程度上發(fā)揮智能診斷技術(shù)在故障診斷方面的優(yōu)勢(shì)。缺點(diǎn)在于,應(yīng)用向量機(jī)進(jìn)行智能診斷時(shí),其對(duì)于相關(guān)算法的學(xué)習(xí)有些機(jī)械性,導(dǎo)致系統(tǒng)缺乏靈活性,沒有進(jìn)行學(xué)習(xí)的計(jì)算算法不能夠應(yīng)用到機(jī)電設(shè)備故障的智能診斷之中,導(dǎo)致了其具有一定的局限性,影響了其應(yīng)用[8]。
3.3 模糊診斷技術(shù)
機(jī)電設(shè)備產(chǎn)生故障的原因具有多元性、復(fù)雜性等特點(diǎn),即故障原因可能是由多個(gè)因素造成的。通過將數(shù)學(xué)的模糊思想引進(jìn)到故障原因智能診斷中,以模糊的方式對(duì)數(shù)值結(jié)果建立數(shù)學(xué)模型并進(jìn)行分析,使得故障診斷過程能夠在原因不明確的前提下完成定量、定性的分析。該技術(shù)適合應(yīng)用于機(jī)電設(shè)備故障原因有限的情況,在模糊數(shù)學(xué)模型建立后可快速進(jìn)行診斷分析,但其適用面相對(duì)較小。
3.4 灰色系統(tǒng)診斷
在機(jī)電設(shè)備系統(tǒng)具有大量歷史故障統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的情況下,采用傳統(tǒng)經(jīng)典概率統(tǒng)計(jì)法進(jìn)行故障診斷處理較為有效,但對(duì)于數(shù)據(jù)量少的貧信息機(jī)電設(shè)備系統(tǒng)的分析則較為棘手。而大多數(shù)處于運(yùn)行中的機(jī)電設(shè)備都具有貧信息的灰色系統(tǒng)的特征,因此需要用已知的信息去分析這個(gè)含有未知信息的系統(tǒng)特征、狀態(tài)和發(fā)展趨勢(shì),從而達(dá)到對(duì)整個(gè)機(jī)電設(shè)備系統(tǒng)狀態(tài)獲取的目的[9]。而灰色系統(tǒng)診斷的目的就是對(duì)“信息貧乏”或存在大量“不確定信息”的機(jī)電設(shè)備系統(tǒng),作不同因子間的量化、序化,進(jìn)行有參考系的、有測(cè)度的比較,進(jìn)行故障分析。機(jī)電設(shè)備故障灰色系統(tǒng)診斷的實(shí)質(zhì)是對(duì)故障模式的識(shí)別,采用灰關(guān)聯(lián)分析方法,通過設(shè)備故障與某參考模式之間的接近程度,進(jìn)行狀態(tài)識(shí)別與故障診斷。其優(yōu)勢(shì)在于建模簡(jiǎn)單、所需數(shù)據(jù)少,對(duì)解決少數(shù)據(jù)、弱條件下機(jī)電設(shè)備故障診斷具有普適性。但需要注意的是,在機(jī)電設(shè)備故障分析中運(yùn)用灰色系統(tǒng)診斷技術(shù)時(shí),正確合理選取被診斷對(duì)象的特征參數(shù)及建立參考狀態(tài)模式是關(guān)鍵之舉。
3.5 依靠專家網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方式
專家網(wǎng)絡(luò)屬于人工智能技術(shù),是人工智能非常重要的一部分,專家網(wǎng)絡(luò)實(shí)質(zhì)上是具有專業(yè)知識(shí)和相關(guān)經(jīng)驗(yàn)的計(jì)算機(jī)自動(dòng)程序系統(tǒng),其通過所具備的專家知識(shí)來解決相關(guān)問題。專家網(wǎng)絡(luò)能夠解決一些通常需要人類技術(shù)專家才能夠解決的問題,也就是說專家網(wǎng)絡(luò)能夠具有和專家同等水平的處理問題的能力。專家網(wǎng)絡(luò)通常由知識(shí)庫、推理平臺(tái)、信息庫、解釋程序與知識(shí)采集程序等五部分組成,通過專家網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行機(jī)電設(shè)備故障的智能診斷時(shí),為了能夠準(zhǔn)確的判斷出機(jī)電設(shè)備故障的位置和原因,需要全面的掌握其故障的特點(diǎn),因此檢測(cè)系統(tǒng)、信號(hào)分析和信息處理、信息傳遞以及故障特征的采集等,在故障診斷專家網(wǎng)絡(luò)中也具有非常重要的作用。
3.6 集成方式故障診斷技術(shù)
所謂集成方式故障診斷技術(shù),顧名思義是一種集成了多種故障診斷策略的診斷技術(shù),能夠?qū)Ψ爆嵉臋C(jī)電設(shè)備故障進(jìn)行有效診斷。在進(jìn)行故障表現(xiàn)多樣,誘因十分復(fù)雜的機(jī)電故障診斷時(shí),應(yīng)用單一的故障診斷技術(shù)往往不能夠得到全面并且準(zhǔn)確地判斷,這就需要通過集成各類診斷數(shù)據(jù)、知識(shí)和方法來進(jìn)行解決,這樣能夠集成各種診斷方式的優(yōu)勢(shì),彌補(bǔ)單一診斷方法存在的不足,從而提升故障診斷的準(zhǔn)確性,提升工作效率。
4 智能故障診斷技術(shù)的發(fā)展方向
隨著信息庫技術(shù)、模擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)、傳感器以及神經(jīng)系統(tǒng)技術(shù)等的快速發(fā)展,智能故障診斷技術(shù)將會(huì)進(jìn)一步的發(fā)展,通過對(duì)智能故障診斷技術(shù)以及相關(guān)技術(shù)的分析,本文認(rèn)為智能診斷技術(shù)會(huì)朝著以下幾個(gè)方向發(fā)展[10]:
(1)多項(xiàng)知識(shí)表現(xiàn)方式的融合。隨著智能診斷技術(shù)的發(fā)展,知識(shí)表現(xiàn)方式會(huì)進(jìn)一步融合,今后在智能診斷平臺(tái)中,會(huì)通過多種方法的組合來實(shí)現(xiàn)診斷知識(shí)的明確,從而實(shí)現(xiàn)多種數(shù)據(jù)穿梭、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變、知識(shí)組織的維護(hù)和理解,從而提升診斷主體的表現(xiàn)。
(2)經(jīng)驗(yàn)知識(shí)和原理知識(shí)的充分結(jié)合。在智能診斷技術(shù)的研究過程中,人們趨于讓智能故障診斷平臺(tái)具備人專業(yè)功能和相似的知識(shí),因此在進(jìn)行智能診斷平臺(tái)的開發(fā)過程中,人們不僅要注重相關(guān)專業(yè)的淺知識(shí),還應(yīng)該對(duì)診斷主體的結(jié)構(gòu)、作用和原理等深知識(shí)加以重視,從而實(shí)現(xiàn)二者的充分結(jié)合,提升診斷的效果。
(3)專家網(wǎng)絡(luò)和神經(jīng)元的融合。專家網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和神經(jīng)元技術(shù)在智能診斷技術(shù)中都有非常重要的應(yīng)用,其中神經(jīng)元理論使智能診斷技術(shù)發(fā)生的變革,給其帶來了新的途徑,而專家網(wǎng)絡(luò)理論和相關(guān)方法則具有很強(qiáng)的邏輯思維能力,通過將二者充分的結(jié)合起來,能夠?qū)⒍哌M(jìn)行良好的互補(bǔ),進(jìn)而提升智能診斷技術(shù)的效果[11]。
(4)模擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)的應(yīng)用。當(dāng)前模擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)取得了飛速的發(fā)展,是計(jì)算機(jī)領(lǐng)域重點(diǎn)的研究對(duì)象,是一項(xiàng)全新的技術(shù),通過應(yīng)用該技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)復(fù)雜信息的可視化處理和交互,將其應(yīng)用于智能診斷技術(shù)中具有非常重要的意義。通過將這一技術(shù)應(yīng)用到計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)之中,能夠?qū)⒖蛻?、?jì)算機(jī)以及控制主體三方做為一個(gè)總體,經(jīng)多種直觀的設(shè)備將數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)可視化,讓智能診斷技術(shù)的工作過程更加簡(jiǎn)便、直觀,提升智能診斷技術(shù)的效果,可以說模式現(xiàn)實(shí)技術(shù)的應(yīng)用將會(huì)給智能診斷技術(shù)帶來全新的變革[12]。
(5)信息庫技術(shù)的應(yīng)用。通過在智能診斷技術(shù)中應(yīng)用信息庫技術(shù),使智能診斷系統(tǒng)擁有巨大的知識(shí)信息庫,使其在運(yùn)行過程中能夠更好的進(jìn)行設(shè)備數(shù)據(jù)的保存、共享等,更快地查找出故障的位置,并找出故障的原因,提高智能診斷技術(shù)的效率。
5 結(jié)論
機(jī)電設(shè)備智能診斷技術(shù)的應(yīng)用能夠有效的提升機(jī)電設(shè)備故障診斷的準(zhǔn)確性和效率,有效地解決機(jī)電設(shè)備故障隱蔽性強(qiáng)的問題,保證生產(chǎn)的安全、高效進(jìn)行。當(dāng)前機(jī)電故障設(shè)備智能診斷技術(shù)主要包括人工神經(jīng)系統(tǒng)、專家網(wǎng)絡(luò)、向量機(jī)和集成方式故障診斷技術(shù)等方式,能夠?qū)崿F(xiàn)機(jī)電設(shè)備的智能診斷,隨著信息庫技術(shù)、模擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)、傳感器以及神經(jīng)系統(tǒng)技術(shù)等的快速發(fā)展,機(jī)電設(shè)備智能診斷技術(shù)還會(huì)進(jìn)一步的提升,從而能夠更加快速、準(zhǔn)確地確定機(jī)電設(shè)備故障的位置和原因。
參考文獻(xiàn):
〔1〕張樂瑩,王榮林.機(jī)電設(shè)備故障智能診斷技術(shù)研究[J].科技風(fēng),2008,77(23):54-54.
〔2〕杜陽.機(jī)電設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷技術(shù)研究[J].環(huán)球市場(chǎng),2016,95(10):172-172.
〔3〕郭前進(jìn).機(jī)電設(shè)備智能診斷方法研究及應(yīng)用[J].工業(yè)信息學(xué)研究室,2008,35(06):99-103.
〔4〕李欣,彭繼紅.地鐵機(jī)電設(shè)備故障監(jiān)測(cè)與智能診斷系統(tǒng)[J].都市快軌交通,2015,28(01):117-120.
〔5〕官泓宇.機(jī)電設(shè)備故障智能診斷技術(shù)研究[J].內(nèi)燃機(jī)與配件,2018,19(07):115-119.
〔6〕Research on Intelligent Fault Diagnosis Methods of Armored Vehicles Electrical System.
〔7〕Bai Y, Meng X. A Study on Method of Intelligent Fault Diagnosis in Large and Complex Device[C]// International Conference on Electrical & Control Engineering. IEEE, 2010.
〔8〕Zhu R, Huang M J, Ding G B, et al. Research on Intelligent Fault Diagnosis Technique of Complex Equipment[J]. Advanced Materials Research, 2014, 945-949(945-949):4.
〔9〕陳堅(jiān),白海瑞,李娟,婁紅巖.灰色理論在泵站機(jī)電設(shè)備故障診斷中的應(yīng)用[J].武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版),2008,41(06):29-32.
〔10〕李臻,李東曉.在線監(jiān)測(cè)與實(shí)時(shí)診斷技術(shù)在煤礦機(jī)電設(shè)備中的應(yīng)用研究[C]//煤炭科學(xué)技術(shù)大會(huì)文集.2011.
〔11〕Chao Z, Cunbao M, Dong S, et al. Research on intelligent fault diagnosis method for complex equipment based on MEPA-RST-NBNC[J]. Chinese Journal of Scientific Instrument, 2008, 1(12):386-390.
〔12〕宗春英.基于人工智能的故障監(jiān)測(cè)和診斷系統(tǒng)的研究[J].制造業(yè)自動(dòng)化,2012,34(07):52-54.
赤峰學(xué)院學(xué)報(bào)·自然科學(xué)版2021年8期