【摘 要】
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应用人工神经网络技术和多个特征参数实现对全封闭式压缩机的故障检测。经一定数量典型样本训练过的神经网络系统，对压缩机的故障具有较强的识别能力。利用声发射传感器进行信
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应用人工神经网络技术和多个特征参数实现对全封闭式压缩机的故障检测。经一定数量典型样本训练过的神经网络系统，对压缩机的故障具有较强的识别能力。利用声发射传感器进行信号提取和ＳＴＤ５０８８工控机进行信号处理，对压缩机运行状态进行在线检测，证实了该方法在压缩机故障检测中的正确性，可行性和实时性
Application of Artificial Neural Network and Several Characteristic Parameters to Realize Fault Detection of Fully Enclosed Compressor. The neural network system trained by a certain number of typical samples has a strong ability to recognize compressor faults. Using acoustic emission sensor for signal extraction and signal processing of STD5088 industrial computer, the running state of the compressor was detected online, which verified the accuracy, feasibility and real-time performance of the method in compressor fault detection
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