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旋转机械趋势预测方法的研究  
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【英文篇名】 THE METHOD OF THE PREDICTION OF THE ROTATING MACHINE
【下载频次】 ★★★
【作者】 徐小力; 殷健;
【英文作者】 Xu Xiaoli; Yin Jian(Department of Mechanical Engineering; Dening Institute of Machinery; Beijing 100085);
【作者单位】 北京机械工业学院机械工程系;
【文献出处】 北京机械工业学院学报 , JOURNAL OF BEIJING INSTITUTE OF MACHINERY, 编辑部邮箱 1999年 01期  
期刊荣誉:ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 状态监测; 灰色系统; 神经网络;
【英文关键词】 condition monitoring; gray system; neural network;
【摘要】 现代化设备的状态维护要求对设备的运行状态进行预测。随着运行设备的非线形特点越来越明显,传统的数学建模预报方法已不能满足设备的复杂化和现代化要求。针对现代状况,采用灰色理论和神经网络建模预报。对于灰色预报,将原始序列作累加生成处理后,采用GM(1,1)模型进行建模预测; 对于神经网络预报,采用BP算法对时间序列进行预报。对从大庆油田采回的实际现场数据进行灰色理论和神经网络的联合预报。实践证明,提高了预报精度,取得了较好的预报效果。
【英文摘要】 he condition prediction is needed for the maintenance of the equipment. The oldmethod of identification of machinery system is not practicable because the non-linear character is becoming more and more prominent. Gray System and Neural Network is adoptedhere to the method of prediction. The method is found to be in agreement with experimentalda ta.
【基金】 国家自然科学基金
【正文快照】 0引言旋转机械的状态监测和故障诊断技术是近20年来发展起来的学科,为工业生产中的设备运行管理提供了新方法。传统的大型连续旋转机械维修方式是以时间为基础的预防性维修,不能发挥设备的巨大潜力; 而现代设备则是要求以时间预测为基础的预防性维修.已有的在线监测及故?

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