基于神经网络的液压机状态监测系统研究

作     者：王建军 郝素兰 WANG Jianjun;HAO Sulan

作者机构：安徽机电职业技术学院机械工程学院安徽芜湖241002 

基　　金：安徽省高校自然科学研究重点项目“基于云平台的液压机液压系统故障智能诊断技术研究”(KJ2020A1108) 安徽省2021年高校学科(专业)拔尖人才学术资助项目“大型运载装备多机分布式协同控制智能化和关键技术研究”(GXBJZD2021100) 安徽机电职业技术学院2019年特色高水平专业建设项目“机械设计与制造专业”(2019TGZY01) 

出 版 物：《重庆科技学院学报（自然科学版）》 (Journal of Chongqing University of Science and Technology：Natural Sciences Edition)

年 卷 期：2024年第26卷第3期

页      码：36-41页

摘      要：神经网络是一种类似于人类神经系统的人工智能模型,利用神经网络可以对传统的监测数据进行组合和筛选,以提高故障检测的准确度。为提升液压机状态监测系统的故障评估性能,利用基于神经网络的机器学习方法的优势,提出一种设备状态监测解决新方案。对大量数据进行神经网络模型训练及特征提取,从而实现对液压机监测系统故障的准确识别。

主 题 词：神经网络 液压机 状态监测 机器学习 

学科分类：080704[080704] 08[工学] 080401[080401] 0807[工学-电子信息类] 0804[工学-材料学] 

D　O　I：10.19406/j.issn.1673-1980.2024.03.006

馆 藏 号：203128453...