典型文献
一种基于噪声功率检测的机械设备故障预测方法
文献摘要：
随着现代工业的产生和发展,机械设备的自动化程度越来越高,这极大程度地提高了工业生产的效率.企业的设备是企业进行生产和盈利的最基本保障.但是,由于设备往往处于高温、高压等恶劣的工作环境,在几乎不间断的运转工作中很可能出现老化、磨损甚至导致直接无法工作等问题,这给工厂带来了很大的经济损失.对此,许多学者进行了故障诊断与预测方面的研究,通过采集机械设备运行过程中的各种信号对设备运行状态和健康水平进行评估.常用的性能参数有振动、温度、流量、压力等.资深的领域专家通过分析这些参数,挖掘故障发生的原因,从而进行故障诊断和预测.但是,这种故障诊断方法的人工成本很高,也难以保证24h不间断进行,效率较低.通过建立故障分析模型和故障数据库,对信号进行收集与高效分析以实现设备的自动监控与故障诊断,能够有效弥补人工故障诊断的这些缺点.
文献关键词：
噪声功率;故障诊断;监测方法
中图分类号：
作者姓名：
狄增文
作者机构：
河钢宣钢金属制品公司
文献出处：
引用格式：
[1]狄增文-.一种基于噪声功率检测的机械设备故障预测方法)[J].中国金属通报,2022(02):82-84
A类：
B类：
噪声功率,功率检测,机械设备故障,故障预测,现代工业,基本保障,不间断,转工,设备运行状态,性能参数,资深,领域专家,故障诊断方法,人工成本,24h,故障分析,故障数据库,高效分析,自动监控,监测方法
AB值：
0.330818
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
