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采用小波与神经网络松散结合的方法,选择LabWEV为软件开发平台,开发出了一套集数据采集、处理、显示、故障诊断、报警等功能的实时监测及诊断系统.该系统能准确地监测风机运行状况,并有效地诊断风机发生的振动故障.
基子小波神经网络的矿用通风机监控及诊断系统
【摘 要】
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采用小波与神经网络松散结合的方法,选择LabWEV为软件开发平台,开发出了一套集数据采集、处理、显示、故障诊断、报警等功能的实时监测及诊断系统.该系统能准确地监测风机运
【机 构】
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安徽理工大学电气与信息工程学院
【出 处】
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煤矿机械
【发表日期】
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2004年期
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