摘要
本文在分析我国工程机械状态监测与故障诊断技术现状的基础上 。
出处
《计量与测试技术》
2002年第4期40-41,43,共3页
Metrology & Measurement Technique
同被引文献60
-
1王健,张琦,樊路军,郑伟,刘芳.工程机械一体化监测与故障诊断系统设计[J].工程机械,2004,35(8):25-29. 被引量:3
-
2李纯植.F0/23B塔式起重机液压系统故障的分析及解决办法[J].建筑机械,1989(10):44-46. 被引量:2
-
3石培科.工程机械远程故障诊断专家系统的设计与应用[J].工程设计与建设,2005,37(2):49-52. 被引量:2
-
4张治坤,魏殿昌.工程机械电器故障诊断要点[J].工程机械与维修,2005(7):132-132. 被引量:2
-
5赵明元,朱衡君.机车轴承故障诊断与预测系统[J].机车电传动,2005(5):58-60. 被引量:4
-
6郭堃,陈欠根,李渊博,谭祖湘.基于嵌入式系统的工程机械在线状态监测与故障诊断[J].工程机械,2006,37(1):43-46. 被引量:8
-
7ZHU Da-Qi KONG Min.Fault-tolerant Control of Nonlinear System Using Credit Assign Fuzzy CMAC[J].自动化学报,2006,32(3):329-336. 被引量:8
-
8王品,谷立臣.液压系统故障诊断中模糊故障树法的应用[J].建筑机械化,2006,27(10):67-70. 被引量:6
-
9周汝胜,焦宗夏,王少萍.液压系统故障诊断技术的研究现状与发展趋势[J].机械工程学报,2006,42(9):6-14. 被引量:149
-
10李宏寨,郭平.逆主元法盲目复原高斯模糊图像[J].通讯和计算机(中英文版),2004,1(1):64-67. 被引量:3
引证文献14
-
1孙玉峰,郑晟,晋娜娜.基于谐波小波分析的矿井提升机故障诊断[J].煤炭技术,2015,34(2):263-265. 被引量:1
-
2潘伟,王汉功,姚春江.基于无线传输的工程机械振动信号采集系统设计及实现[J].机电工程技术,2004,33(6):60-62. 被引量:1
-
3王璐,潘紫微,叶金杰.基于EKF训练的RBF神经网络及其故障诊断应用[J].振动.测试与诊断,2008,28(4):358-361. 被引量:12
-
4王世明.工程机械液压系统故障监测诊断技术的现状和发展趋势[J].机床与液压,2009,37(2):175-180. 被引量:36
-
5郑学新.机械液压系统及其故障诊断技术的现状和发展趋势研究[J].科技与生活,2012(1):196-196.
-
6邵博.工程机械故障诊断技术应用的研究[J].山东工业技术,2014(8):77-77.
-
7曾祥龙.工程机械状态监测与故障诊断系统的研究[J].山东工业技术,2014(10):151-151. 被引量:2
-
8杨金芳.电机电器状态检测与故障诊断[J].中国新技术新产品,2014(9):122-122. 被引量:3
-
9刘永立.工程机械常见故障探究[J].石家庄铁路职业技术学院学报,2014,13(3):65-71. 被引量:1
-
10曾祥龙.诊断技术在工程机械领域的实践研究[J].企业导报,2014(21):51-51.
二级引证文献63
-
1李友胜,刘国杰.浅谈农业工程机械液压系统使用维护与故障预防[J].农业机械,2009(9):92-93. 被引量:1
-
2姚晓山,张永祥,明廷锋,刘诗华.支持向量机和声发射技术在齿轮裂纹故障诊断中的应用[J].海军工程大学学报,2010,22(2):70-73. 被引量:3
-
3张雷,胡彦红,陈巍巍,刘秋皊,林建中,张丽芳.基于EKF训练的归一化RBF神经网络在旋转机械故障诊断中的应用[J].中国工程机械学报,2010,8(1):86-90. 被引量:1
-
4李涵武.汽车发动机电子控制系统的神经网络诊断技术[J].黑龙江工程学院学报,2010,24(2):26-28. 被引量:4
-
5岑朝辉,魏蛟龙,蒋睿,刘熊.Elman神经网络的红外地球敏感器实时故障诊断[J].振动.测试与诊断,2010,30(5):504-509. 被引量:2
-
6程力旻,谢志江,刘利云,孙红岩.运用免疫遗传神经网络的汽轮机振动故障诊断[J].振动.测试与诊断,2010,30(6):675-678. 被引量:15
-
7李涵武,赵玉春,迟秋玲.基于RBF神经网络的汽车传感器故障诊断方法研究[J].林业机械与木工设备,2011,39(5):23-25. 被引量:3
-
8庄浩,苏燕辰,傅莉萍.基于无线技术的液压油泵测试装置设计[J].中国测试,2011,37(4):45-48. 被引量:1
-
9曹龙汉,刘小丽,郭晓东,王申涛,代睿.粗糙集与改进的QPSO-RBF算法在柴油机气门故障诊断中的应用[J].信息与控制,2011,40(4):570-576. 被引量:2
-
10杨超,李亦滔.机械设备故障智能诊断技术的现状与发展[J].华东交通大学学报,2011,28(5):23-28. 被引量:19
-
1韩军.基于网络平台的工程机械状态检测诊断系统[J].筑路机械与施工机械化,2001,18(5):8-10. 被引量:1
-
2樊焕然,许花.基于MATLAB神经网络工具箱的核电厂故障诊断[J].中国科技信息,2011(7):118-119.
-
3阎镭,梁冬泰,向桂山,王宣银.机器视觉在自动化生产线状态检测与故障诊断中的应用[J].液压与气动,2006,30(12):65-68. 被引量:13
-
4刘超.风力发电机组状态检测与故障诊断技术的发展与应用[J].中国科技投资,2014(A17):226-226.
-
5金红华.电气设备的状态检测与故障诊断技术浅析[J].科技与企业,2011(11X):98-98. 被引量:2
-
6潘宏侠,姚竹亭.齿轮传动系统状态检测与故障诊断[J].华北工学院学报,2001,22(4):313-318. 被引量:8
-
7崔晓静,黄晋英.FASTICA算法在齿轮箱故障中的研究[J].煤矿机械,2011,32(1):244-246. 被引量:2
-
8田昊,唐力伟,田广.基于盲源分离的齿轮箱复合故障诊断研究[J].兵工学报,2010,31(5):646-649. 被引量:11
-
9李洪浩.基于高可靠性的实时动态机泵状态检测与故障诊断系统研究[J].化学工程与装备,2013(2):11-14.
-
10刘玮,乔新勇,安钢.基于人工神经网络的特征压缩方法及应用[J].装甲兵工程学院学报,2009,23(3):38-40. 被引量:1