滾動軸承是機械設(shè)備中應(yīng)用最為廣泛的部件之一,它具有效率高、摩擦阻力小、裝配較方便、潤滑易實現(xiàn)等優(yōu)點。因此在旋轉(zhuǎn)機械上應(yīng)用較為普遍,并且起著關(guān)鍵性作用,它的運行狀態(tài)是否正常往往直接影響整臺機器的性能。由于目前的軸承故障診斷系統(tǒng),大多只能進行簡易診斷,很難滿足精確、智能診斷和企業(yè)信息化發(fā)展的要求。為了確保滾動軸承在使用中能夠及時、準確的發(fā)現(xiàn)并找出故障,避免浪費和損失,使其發(fā)揮最大效能,開發(fā)一套智能化、便于操作的診斷系統(tǒng)勢在必行。故本論文以昆明理工大學科技創(chuàng)新基金項目“基于Web的軸承故障診斷系統(tǒng)開發(fā)”為背景開展研究工作,圍繞基于Web的軸承故障診斷原型系統(tǒng)這個中心問題,對相關(guān)領(lǐng)域進行了深入的研究,并以這些研究為基礎(chǔ)對“基于Web的軸承故障診斷原型系統(tǒng)BFDS（Bearing Fault Diagnosing System）”進行了設(shè)計和實現(xiàn)。論文首先對滾動軸承的故障診斷問題進行了研究,在介紹了有關(guān)設(shè)備故障診斷概念的基礎(chǔ)上,對滾動軸承故障診斷的發(fā)展趨勢進行了闡述;在描述了滾動軸承異常的基本形式的基礎(chǔ)上,分別介紹了多種滾動軸承故障診斷技術(shù),并詳細說明了振動診斷法。同時,在分析了滾動軸承的振動機... 

【文章來源】：昆明理工大學云南省

【文章頁數(shù)】：101 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

推理機實現(xiàn)(3)產(chǎn)生式系統(tǒng)的實現(xiàn)

(3)產(chǎn)生式系統(tǒng)的實現(xiàn)根據(jù)以上的設(shè)計思路，本文采用sQL20oo數(shù)據(jù)庫[38l實現(xiàn)該產(chǎn)生式系統(tǒng)的知識庫如圖3.4所示，用VisualZO03C#實現(xiàn)了推理機功能，該系統(tǒng)界面見圖3.5。弩黯如絲巡分e叮i峪沖e皿動dtt心ileD一tja.B.盯i峪ip習e盯i峪叨.嘴i喀七cB.叮注甲10石二i夠。習一叮i夠5.解eyre班班碗如.1盛朗吐 ttttttttttttttttttttttttttttt更更更更更更更更更更更更更鯉全肚如如 ---逗逗 逗助d力 力力力力力力力力力力力力力力取 取取‘如 t.ttttt望 望r記血“。山 山夢 夢夢誕山“。山山山卜吮呼呼萬城山“成以以以皿皿吐i為幸 幸 幸幸幸幸幸幸幸幸幸幸幸幸幸知知知知知知知知知知知 知知】日阮幸一 一}}}， ，加司 司 司司司司司司司司司司司司司龜龜 龜C盛五ti試.血血 血川c‘ti‘。“ “助 助助，勸 勸 勸習c畫ti‘以以 以圖3.4知識庫關(guān)系圖圖3.5基于規(guī)則的診斷界面3.2.2反向傳播(BP)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計與實現(xiàn)3.2.2.1人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及神經(jīng)元模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究己有近30年歷史，經(jīng)歷了一個曲折發(fā)展歷程。近幾年來神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)又出現(xiàn)了新的研究熱潮，它的應(yīng)用日益廣泛，己經(jīng)滲透到各個領(lǐng)域，并在智能控制、模式識別、自適應(yīng)濾波、知識處理等方面取得了較大的進展。連接機制結(jié)構(gòu)的基本處理單元與神經(jīng)生理學類比往往稱為神?

(3)產(chǎn)生式系統(tǒng)的實現(xiàn)根據(jù)以上的設(shè)計思路，本文采用sQL20oo數(shù)據(jù)庫[38l實現(xiàn)該產(chǎn)生式系統(tǒng)的知識庫如圖3.4所示，用VisualZO03C#實現(xiàn)了推理機功能，該系統(tǒng)界面見圖3.5。弩黯如絲巡分e叮i峪沖e皿動dtt心ileD一tja.B.盯i峪ip習e盯i峪叨.嘴i喀七cB.叮注甲10石二i夠。習一叮i夠5.解eyre班班碗如.1盛朗吐 ttttttttttttttttttttttttttttt更更更更更更更更更更更更更鯉全肚如如 ---逗逗 逗助d力 力力力力力力力力力力力力力力取 取取‘如 t.ttttt望 望r記血“。山 山夢 夢夢誕山“。山山山卜吮呼呼萬城山“成以以以皿皿吐i為幸 幸 幸幸幸幸幸幸幸幸幸幸幸幸幸知知知知知知知知知知知 知知】日阮幸一 一}}}， ，加司 司 司司司司司司司司司司司司司龜龜 龜C盛五ti試.血血 血川c‘ti‘。“ “助 助助，勸 勸 勸習c畫ti‘以以 以圖3.4知識庫關(guān)系圖圖3.5基于規(guī)則的診斷界面3.2.2反向傳播(BP)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計與實現(xiàn)3.2.2.1人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及神經(jīng)元模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究己有近30年歷史，經(jīng)歷了一個曲折發(fā)展歷程。近幾年來神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)又出現(xiàn)了新的研究熱潮，它的應(yīng)用日益廣泛，己經(jīng)滲透到各個領(lǐng)域，并在智能控制、模式識別、自適應(yīng)濾波、知識處理等方面取得了較大的進展。連接機制結(jié)構(gòu)的基本處理單元與神經(jīng)生理學類比往往稱為神經(jīng)元13“l(fā)。每個構(gòu)

【參考文獻】：
期刊論文
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[3]機械設(shè)備遠程故障診斷系統(tǒng)的發(fā)展與實現(xiàn)[J]. 向玲,胡愛軍,唐貴基.  機床與液壓. 2006(06)
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[6]滾動軸承故障診斷的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法[J]. 桂普江,林建中.  機械. 2004(10)
[7]故障診斷專家系統(tǒng)中的推理機設(shè)計[J]. 劉白林,范躍華.  西安工業(yè)學院學報. 2004(03)
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碩士論文
[1]機械系統(tǒng)故障特征信息提取的獨立分量分析方法研究[D]. 張朝眾.國防科學技術(shù)大學 2003
[2]COM組件技術(shù)及其應(yīng)用[D]. 李冰山.大連理工大學 2000



本文編號：3111255