期刊文章详细信息
文献类型:期刊文章
机构地区:[1]武汉大学理学院光电技术系,430072 [2]武汉钢铁公司自动化部,430083
年 份:1999
卷 号:25
期 号:11
起止页码:30-32
语 种:中文
收录情况:BDHX、BDHX1996、DOAJ、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊
摘 要:分析了机械设备维护的现状,利用传感器和计算机采集原始振动信号,采用计算机技术和振动分析技术对重要设备进行在线监测,根据采集的原始振动信号进行趋势分析和精密分析来判断设备状态。从而实现了对设备进行科学的维护,及时诊断出齿轮的偏心、严重磨损等故障。
关 键 词:机械设备 故障监测 智能诊断 轧机
分 类 号:TH17] TG333]
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