2019工程机械智能故障诊断技术的研究现状

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'2019工程机械智能故障诊断技术的研究现状'
重品行涵养底气,不淫媚涵养骨气。像一首歌中唱的那样“酒绿灯红心不动,浩然正气贯长虹”,守住自己的精神家园,做一个大写的人,永葆共产党人的蓬勃朝气、昂扬锐气、浩然正气。高校学转促心得体会,欢迎借鉴参考,  高校学转促心得体会一:“学、转、促”专项活动启动以来,伊宁市琼科瑞克街道通过以学为先、以转为要、以促为目,打牢基础、抓住关键、务求实效,大力整治干部队伍中存在的“四风”“四气”,推动“两学一做”学习教育不断深化、干部作风持续转变,确保上级党委决策部署落地根。  以学为先,打牢基础。每月下发干部政治学习计划,采取领导带头领学,党员分组讨论、撰写读书笔记、撰写心得体会的形式,深入学习习近平总书记系列重要讲话精神,特别是习近平总书记在十八届中央纪委七次全会上的重要讲话精神,为落实伊宁市社会稳定和长治久安总目标分解方案各项任务的强大精神动力。目前,下发干部政治理论学习计划2次,撰写读书笔记13篇、心得体会1次。  以转为要,抓住关键。坚持深化干部入户走访活动,严格落实干部入户走访“八必问”“八必讲”要求,重点围绕群众见面率、情况知晓率、工作完成率和群众满意率等“四率”,采取现场提问、入户核对、随机测试、检查“四会”记录和《民情日记》等方式,确保网格员认真落实“四知四坚持人民至上、促进执政为民的必然要求,是解决突出问题、提升干部素质的重要举措。总书记号召各级领导干部:弘扬新风正气,抵制歪风邪气,着力解决突出问题,努力实现领导干部作风的进一步转,为全面建设小康社会、构建社会主义和谐社会提供有力保障。构建社会主义和谐社会关键在党,党的领导干部在党的各级组织中肩负着领导责任。领导干部其作风如何,直接关系到党的影响力、凝聚力、战斗力,关系社会主义和谐社会建设的成败。因此,加强领导干部作风建设是全面贯彻落实科学发展观的必然要求,是构建社会主义和谐社会的必然要求,是提高党的执政能力、保持和发展党的先进性的必然要求,是做好新形势下反腐倡廉工作的必然要求。“转作风、促发展”首先要解决领导干部的作风问题。领导干部作风好,干部职工风气盛,大家才能心往一处想,劲往一处使,推动航天事业又好又快发展。  二、必须强化学习,切实增强开展“学讲话、转作风、促发展”教育实践活动的针对性和实效性。(践行宗旨是关键)  第一,要强化学习,深入基层调查研究。学习是立身之本、发展之本,要坚持把学习贯穿于活动始终,认真学习集团开展“学讲话、转作风、促发展”教育实践活动动员大会精神,认真领悟领导在动员大会上的讲话精神,坚持学习、学习、再学习,坚持实践、实践、再实践。  我们要把学习作为增长才干、提升境界的重要途径,作为履行职责的第一需要,戒除浮躁、静下心来,把更多的时间用在学习知识、思考问题上,不断提高胜任工作的能力和素质。工程机械智能故障诊断技术的研究现状  摘要:随着我国社会经济和科学技术的快速发展,工程机械也日趋智能化和复杂化,而在具体使用过程中难免会发生各种各样的故障,以往传统的故障诊断技术已经无法满足系统的实际需求,在此背景之下,智能化的故障诊断技术就应运而生了。工程机械在具体使用过程中会受到振动、高低温以及粉尘等各种外界因素的影响,所以发生故障的频率也就相对比较频繁,这种问题会给社会和企业带来较大经济损失,所以不断提升机器的故障诊断技术势在必行。本文就工程机械故障诊断技术的目的、方法以及发展趋势进行了一定的分析与研究。  关键词:工程机械;故障;智能;诊断技术;现状;发展趋势  1工程机械故障诊断技术的目的  对工程机械使用过程中的各种故障或者是异常  情况进行及时且准确的诊断,可以有效避免或者是消除故障,从而实现对工程机械正常运转的有效指导,并可提升工程机械运行的有效性、安全性、可靠性、以及经济性。  高效的故障诊断及其管理系统  可以帮助用户在使用工程机械过程中发挥其最优的机械性能参数,并制定出科学合理的检测流程和维修制度,从而可在一定程度上延长机械的使用寿命、降低机械的使用费用。  工程机械从业人员可通过故障诊断技术对机器  进行检测监视以及分析评估,从而为其设计、生产和改进工作提供有用的数据。  2当前主要的智能故障诊断方法  故障树诊断方法  这种故障诊断方法其实就是将最不希望发生的故障结果作为出发点,然后再严格按照相关的逻辑关系进行一步一步的逐级细化分析,对故障形成的根本原因进行分析与探讨,最终对故障发生的原因、发生概率的大小以及所产生的影响程度作出确定。通过故障树进行诊断的方法可以将引起系统故障发生的原因或表现绘制成形象的图表模式,从而可以非常直观地反映出各个部件和故障原因之间的关系,同时还可以对故障发生的程度和概率进行定量计算。该方法可以对故障的形成及变化进行直观且快速的表达,但是故障树的建立会受到一些主观因素的影响,而且故障树信息的完整性和正确性会随着产品及技术发展的变化而变化,所以该故障诊断方法具有一定的局限性。  故障诊断专家系统  这种故障诊断方法主要是利用大量的推理方法、专家知识、经验积累对一些单一独立的部件组成和故障现象进行归纳整理并建立有机联系,从而有效解决一些复杂问题的人工智能系统。该方法是目前研究应用较多的一种智能诊断技术,可用在较难建立起数学模型的复杂系统中。  基于模糊数学的故障诊断方法  该种方法主要是利用一些模糊关系矩阵或者是症状的隶属度来对发生故障的原因进行判断,以表征各种故障的倾向性,并可减少很多不确定因素给诊断工作造成的困扰和影响。它主要用于因信号传输途径复杂、特征参数和故障表象之间的映射关系模糊、运行状态及边界条件存在多边关系等使得故障原因较难判断的复杂场合。但是该智能诊断方法相对比较复杂,想要建立起适合的模糊规则和隶属度函数需要消耗一定的时间,且需依托于一个稳定的系统构成。  基于神经网络的故障诊断方法  基于神经网络的故障诊断方法可以看作是一种信息处理系统,其通过一定数量的分布处理器和连接,来模仿人脑的工作方式。该系统方法在实际使用过程中,可先对故障特征进行提取,再通过对样本的总结、学习和训练来确定故障判决的规则,并进一步的对故障具体类型进行诊断。这种方法可在工程机械故障诊断的时候对一些新出现故障的权值进行自我调整,这将提升故障诊断的正确率,并有效降低误报和漏报。同时,该种诊断方法还具有模式匹配、联想记忆以及归纳相似故障的能力,对故障及其征兆之间的非线性映射关系能进行很好的反映。特别适用于那些诊断过程非常复杂或者是一些突发性故障的诊断。  支持向量机的故障诊断方法  典型故障数据样本的缺乏是制约智能故障诊断技术发展的主要原因之一。支持向量机(SVM)其实就是一种基于统计理论的机器学习方法。其目标是在现有信息下获得最优解,而不是当样本数趋于无穷大时的最优解,因而特别适用于小样本的故障诊断。如果将支持向量机故障诊断方法和人工神经网络两种方法进行比较的话,该方法具有更大的使用优势,其结构简单,覆盖范围广,所以可以在有限的特征信息下将样本数据中所隐含的各类知识进行最大限度的发掘,有效避免了神经网络等其他一些诊断方法中所具有的局部极值等问题,而这些优势在工程机械故障诊断过程中具有很高的应用价
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