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大型起重机械减速机振动信号降噪方法的研究
  • ISSN号:1001-0599
  • 期刊名称:《设备管理与维修》
  • 时间:0
  • 分类:TH17[机械工程—机械制造及自动化]
  • 作者机构:北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室,北京100192
  • 相关基金:国家自然基金(51275052); 国家高技术发展研究计划(2015AA043702)资助项目
中文摘要:

大型机电设备日趋得到广泛应用。这些大型机电设备不仅自身造价昂贵,其维修成本也是相当惊人。设备损坏、精度劣化以及效率降低都可能造成巨大的损失,为有效保证设备的正常工作、加工质量和故障的预报,开展构建远程在线检测及智能故障诊断预测系统平台研究。远程监测系统集成传感器技术、动态测控技术、信号处理技术、故障模式识别技术和人工智能技术,风机现场的应用表明,该系统可有效监测风机的运行状况,实现对风机故障部位的实时报警和风机运行趋势的有效预测。

英文摘要:

Large mechanical and electrical equipment has become increasingly widely use.This large mechanical and electrical equipment itself is not only expensive, its maintenance cost is also quite striking.Equipment damage, deterioration of accuracy and reduction of efficiency may cause huge losses.To effectively guarantee the normal work of the equipment, the processing quality and fault forecast, remote on-line detection and intelligent fault diagnosis system platform is built.The remote monitoring system integrates sensor technology, dynamic measurement and control technology, signal processing technology, fault pattern recognition and artificial intelligence technology.The field application shows that the system can effectively monitor the running status of the fan, achieve the real time alarm and running trend prediction effectively.

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期刊信息
  • 《设备管理与维修》
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国机械工程学会 北京卓众出版有限公司
  • 主编:徐小力
  • 地址:北京市东城区菊儿胡同7号
  • 邮编:100009
  • 邮箱:pme@pme.com.cn
  • 电话:010-64014125
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-0599
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2503/F
  • 邮发代号:2-395
  • 获奖情况:
  • 获工商系统全国"重信誉、创优质服务"称号单位
  • 国内外数据库收录:
  • 被引量:4394