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摘要:
随着信息技术和监测诊断技术的进步,国内外大型机电设备已经开始由定期维护和故障后维修向预知维护转变.文章系统设计基于设备预知维护的技术理念,针对矿用主扇风机目前检测诊断存在的不足,从设备的故障机理出发,结合主扇风机故障诊断和监测的总体要求设计实时监测子站,并采用基于SOM神经网络模型的性能评估算法对风机整体进行初步性能评估,使维修者较准确地掌握风机运行健康状况,保障风机安全运行.
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文献信息
篇名 轴流式主扇风机在线监测及性能评估系统的研究
来源期刊 煤炭工程 学科 工学
关键词 轴流式通风机 定期维护 故障诊断 神经网络模型
年,卷(期) 2012,(7) 所属期刊栏目 研究探讨
研究方向 页码范围 90-92
页数 分类号 TD724
字数 2396字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1671-0959.2012.07.034
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
轴流式通风机
定期维护
故障诊断
神经网络模型
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
煤炭工程
月刊
1671-0959
11-4658/TD
大16开
北京市德外安德路67号
80-130
1954
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出版文献量(篇)
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