期刊导航
期刊开放获取
河南省图书馆
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
论如何利用故障诊断系统来提高工程机械的工作效益
被引量:
2
下载PDF
职称材料
导出
摘要
基于多传感器信息融合的专家系统的故障诊断架构能够有效地提高工程机械的工作效益,不仅使得工程机械正常运转,提高了其使用时间、适应能力、最大寿命和使用效率,还具有省去部分工程机械购买维修的开销、为机械制造者提供灵感等益处,同时也需要注意机械的保养、诊断的快速与处理等方面。
作者
陈星宁
机构地区
湖南高速铁路职业技术学院
出处
《经济师》
2020年第12期264-264,266,共2页
基金
衡阳市科技计划项目《基于多传感器的推土机故障诊断系统研究》。
关键词
故障诊断系统
工程机械
效益
分类号
F273.1 [经济管理—企业管理]
G71 [文化科学—职业技术教育学]
引文网络
相关文献
节点文献
二级参考文献
6
参考文献
2
共引文献
6
同被引文献
18
引证文献
2
二级引证文献
6
参考文献
2
1
王磊,刘辉.
基于工程机械液压系统故障分析[J]
.建材与装饰,2020(19):219-220.
被引量:4
2
马奕翔.
浅析液压传动系统故障诊断与应对措施[J]
.南方农机,2020,51(13):115-116.
被引量:4
二级参考文献
6
1
周俊华.
液压传动系统的故障诊断方法的研究[J]
.科技创业月刊,2011,24(5):193-194.
被引量:6
2
周晓平,张云莉.
谈液压传动系统故障的诊断方法[J]
.萍乡高等专科学校学报,2012,29(3):33-36.
被引量:3
3
李华南.
工程机械液压传动系统故障分析及维护[J]
.漳州职业技术学院学报,2013,15(2):15-19.
被引量:9
4
魏红梅,李树杰.
试析液压传动系统故障诊断与应对[J]
.内燃机与配件,2017(17):66-68.
被引量:7
5
赵博.
探析工程机械液压传动系统故障的原因[J]
.内燃机与配件,2018(9):153-154.
被引量:12
6
韦扬.
工程机械液压系统故障监测诊断技术现状分析[J]
.珠江水运,2018(9):66-67.
被引量:8
共引文献
6
1
丁冬辉.
全自动立式压滤机的故障分析[J]
.新型工业化,2021,11(5):201-202.
2
王曦.
海洋环境下舰船类液压设备的防腐技术分析[J]
.科技创新与应用,2021,11(31):96-99.
被引量:2
3
何晨语.
液压传动技术在汽车中的应用及发展趋势[J]
.内燃机与配件,2021(22):81-82.
被引量:3
4
周多虎.
工程机械液压系统的现场故障诊断与维修技术研究[J]
.内燃机与配件,2021(22):108-110.
被引量:15
5
苏安良.
基于液压系统材料因素故障萃析[J]
.南方农机,2022,53(2):146-152.
6
范沿沿,许成悦,闫鼎,曹亚凡,李建华.
高地隙烟叶采收植保机的设计[J]
.制造业自动化,2023,45(12):140-143.
同被引文献
18
1
任浩,屈剑锋,柴毅,唐秋,叶欣.
深度学习在故障诊断领域中的研究现状与挑战[J]
.控制与决策,2017,32(8):1345-1358.
被引量:197
2
李从志,郑近德,潘海洋,刘庆运.
基于自适应多尺度散布熵的滚动轴承故障诊断方法[J]
.噪声与振动控制,2018,38(5):173-179.
被引量:25
3
金棋,王友仁,王俊.
基于深度学习多样性特征提取与信息融合的行星齿轮箱故障诊断方法[J]
.中国机械工程,2019,30(2):196-204.
被引量:36
4
曾华明.
工程机械的故障检测与维修处置方法研究[J]
.中国设备工程,2019(5):90-91.
被引量:1
5
谢思翔.
基于机器学习的故障诊断研究现状与未来发展趋势[J]
.通讯世界,2019,26(4):312-313.
被引量:5
6
李凯.
工程机械故障检测技术及维修措施综述[J]
.科学与信息化,2019,0(13):113-113.
被引量:2
7
胡茑庆,陈徽鹏,程哲,张伦,张宇.
基于经验模态分解和深度卷积神经网络的行星齿轮箱故障诊断方法[J]
.机械工程学报,2019,55(7):9-18.
被引量:166
8
崔鹏宇,王泽勇,邱春蓉,张翔,马超群.
基于多尺度排列熵与双核极限学习机的滚动轴承故障诊断方法[J]
.电子测量与仪器学报,2019,31(5):142-147.
被引量:12
9
李新星.
工程机械检测与故障诊断[J]
.内燃机与配件,2019(15):138-139.
被引量:5
10
张维冲,王芳,赵洪.
多源信息融合用于新兴技术发展趋势识别——以区块链为例[J]
.情报学报,2019,38(11):1166-1176.
被引量:50
引证文献
2
1
赵明,彭璐.
基于机器学习的信息融合故障诊断模型研究[J]
.电脑知识与技术,2021,17(9):188-190.
被引量:5
2
张杰.
工程机械碱障诊断与维修研究[J]
.河北农机,2021(17):66-67.
被引量:1
二级引证文献
6
1
费晶.
基于信息融合技术的图书馆自助借还书机故障诊断研究[J]
.自动化与仪器仪表,2022(12):11-15.
2
潘亚康.
基于机器学习的铁路道岔故障自动诊断方法[J]
.自动化与仪器仪表,2023(2):16-20.
3
普会杰,刘韬,褚惟.
基于信息融合的稀疏自编码故障诊断[J]
.组合机床与自动化加工技术,2023(9):145-150.
4
徐桥桥.
多信息融合特征下的发动机故障自动化诊断研究[J]
.佳木斯大学学报(自然科学版),2024,42(1):129-131.
5
陈园琼,孟玉佳,李智豪.
基于机器学习的分布式的故障诊断系统研究[J]
.电脑知识与技术,2024,20(3):22-24.
被引量:1
6
孟萍.
农业机械管理中存在的问题及应对措施[J]
.现代农机,2024(2):65-67.
被引量:3
1
胥帅帅.
人工智能在电子通信领域的发展与应用[J]
.数码设计,2020,9(21):9-9.
2
周敬丽.
行政事业单位内部控制的问题分析[J]
.财会学习,2020(35):197-198.
被引量:4
3
陈留远.
医院资源管理系统应用于医院财务管理中的作用[J]
.经济与社会发展研究,2020(33):0066-0066.
4
石梦笛.
基于经验模式分解方法的故障诊断系统研制[J]
.机电产品开发与创新,2020,33(6):74-76.
被引量:1
5
马佳明.
新媒体技术发展对网络舆情信息工作的影响研究[J]
.声屏世界,2020(17):11-12.
被引量:1
6
蔡鹏.
基于有限元模拟的振动筛在线监测及故障识别技术[J]
.混凝土世界,2020(12):76-78.
被引量:2
7
郭攀,史洪伟,宋传智,王红艳,裴峻峰.
基于多传感器信息融合的往复泵故障诊断[J]
.黑龙江工程学院学报,2020,34(6):28-33.
被引量:1
8
唐永红,付彤,龚安.
核电站主泵状态预测系统的设计与实现[J]
.计算机与数字工程,2020,48(11):2602-2605.
9
刘鸿桥.
垃圾分类改变的是什么[J]
.社区,2020(31):12-15.
10
谢更好.
人工智能“浪潮”下的思考与钻研--记中国科学研究院自动化研究所副研究员杨旭[J]
.科学中国人,2020(22):74-75.
经济师
2020年 第12期
职称评审材料打包下载
相关作者
内容加载中请稍等...
相关机构
内容加载中请稍等...
相关主题
内容加载中请稍等...
浏览历史
内容加载中请稍等...
;
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部