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基于神经网络的液压机状态监测系统研究

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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.
Research on Hydraulic Press Status Monitoring System Based on Neural Networks
Neural network is an artificial intelligence model similar to the human nervous system,which can com-bine and filter traditional monitoring data to improve the accuracy of fault detection.To improve the fault evaluation performance of the hydraulic press status monitoring system,a new solution for equipment status monitoring is pro-posed by utilizing the advantages of neural network-based machine learning methods.Neural network model was trained and features were extracted from a large amount of data to achieve accurate identification of faults in hydrau-lic press monitoring systems.

neural networkshydraulic pressesstate monitoringmachine learning

王建军、郝素兰

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安徽机电职业技术学院 机械工程学院,安徽 芜湖 241002

神经网络 液压机 状态监测 机器学习

安徽省高校自然科学研究重点项目安徽省2021年高校学科(专业)拔尖人才学术资助项目安徽机电职业技术学院2019年特色高水平专业建设项目

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2024

重庆科技学院学报(自然科学版)
重庆科技学院

重庆科技学院学报(自然科学版)

影响因子:0.329
ISSN:1673-1980
年,卷(期):2024.26(3)
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