安徽造纸故障诊断系统

故障诊断是指在实际工作中针对系统、设备运行过程中的异常情况，利用各种检查和检测的方法，对系统和设备进行检测，查看系统或设备是否存在故障，并进一步确定出故障所在部位的过程，智能故障诊断是借助智能技术，根据系统设备运行中的技术参数和物理现象等对系统、设备的运行情况进行判断，并根据故障的特征对故障信息作出评估，进而判断出故障发生的原因和部位的一种故障诊断方法。智能故障诊断主要有故障检测与诊断和故障容错控制两个部分。振动故障诊断系统允许用户快速地与来自同一台机械的其它数据进行比较，快速地导航回该机械的历史数据。安徽造纸故障诊断系统

振动是工程应用中非常常见的一个研究问题,据有关资料表明,有60%以上都是采用的振动监测的方法来进行设备的状态检测及故障诊断的,振动监测设备的精度需要通过标定设备完成,振动标定仪器的研究显得尤其重要。振动监测应用领域：1、造纸厂机电设备引起的结构共振。2、地铁运行引起的振动对周围环境的影响。3、炼钢厂煤干燥机振动对厂房结构的影响。4、化工厂离心泵的振动测试。5、地铁道床及隧道结构的振动测试。6、公路立交桥的动态特性测试。陕西轧机故障诊断与预知维修设备故障诊断是了解和掌握设备的使用状态，早期发现故障及其原因并能预报故障发展趋势的技术。

因为车载故障诊断系统还不够完善，应用过程存在一定的局限性，因此既需要利用智能化故障诊断系统，可以有效诊断汽车的电控系统和机械系统。智能化故障**诊断统主要是利用人工智能技术。利用故障检测设备确定故障数据，对比计算机中的数据利用人工智能分析数据，确定系统故的具体信息。利用**诊断系统，根据维修工作的具体需求，利用针对性的系统，计算机中存储**知识数据，使用者利用这个系统无需掌捏故障诊断的知识，利用**知识数据可以准确的判断故。

故障诊断是一种了解和掌握机器在运行过程中的状态，确定其整体或局部正常或异常，早期发现故障及其原因，并能预报故障发展趋势的技术，油液监测、振动监测、噪声监测、性能趋势分析和无损探伤等为其主要的诊断技术方式。系统故障诊断是对系统运行状态和异常情况作出判断，并根据诊断作出判断，为系统故障恢复提供依据。要对系统进行故障诊断，首先必须对其进行检测，在发生系统故障时，对故障类型、故障部位及原因进行诊断，较终给出解决方案，实现故障恢复。用来检查寻找故障的程序称为诊断程序，对其它设备或系统执行诊断的系统称为诊断系统。

评价故障诊断系统的诊断性能指标：1、故障分离能力。是指诊断系统对不同故障的区分能力。这种能力的强弱取决于对象的物理特性、故障大小、噪声、干扰、建模误差以及所设计的诊断算法。分离能力越强，表明诊断系统对于不同故障的区分能力越强，那么对故障的定位也就越准确。2、故障辨识的准确性。是指诊断系统对故障的大小及其时变特性估计的准确程度。故障辨识的准确性越高，表明诊断系统对故障的估计就越准确，也就越有利于故障的评价与决策。传统机械设备状态监测和故障诊断主要依靠人的分析，常用的振动监测分为离线监测和在线监测。球磨机故障诊断实施效果

故障诊断分析软件可以用来检查旋转机械的运行状态，从而探测出机械故障并为有效的预防性检修提供数据。安徽造纸故障诊断系统

知识获取上，神经网络的知识不需要由知识工程师进行整理、总结以及消化领域**的知识，只需要用领域**解决问题的实例或范例来训练神经网络；在知识表示方面，神经网络采取隐式表示，并将某一问题的若干知识表示在同一网络中，通用性高、便于实现知识的总动获取和并行联想推理。在知识推理方面，神经网络通过神经元之间的相互作用来实现推理。前在许多领域的故障诊断系统中已开始应用，如在化工设备、核反应器、汽轮机、旋转机械和电动机等领域都取得了较好的效果。由于神经网络从故障事例中学到的知识只是一些分布权重，而不是类似领域**逻辑思维的产生式规则，因此诊断推理过程不能够解释，缺乏透明度。安徽造纸故障诊断系统

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