变速机械应用人工神经网络的状态监测与故障诊断

本研究对变速机械的状态监测与故障诊断进行了深入地研究。研究分三个层次进行：第一层次，对人工神经网络用于变速机械的非平稳信号之方法进行了改进其速率的研究，推出了变冲量、借助Kt分解、广义逆、时变AR模型与人工神经网络模型相结合的算法；第二层次是在一个别高精度变速转子试验台和由丹麦BK公司进口仪器、设备的构成的试验系统上验证第一层次中的各种理论、方法之可行性，结果是令人满意的；第三层次是将研究任务中列入的新型的、适用于非平稳信号研究的小波分析用于变速机械的真面（大型冷地塔用变速系统）故障诊断，结果基本与实际故障一致。据查国内外有关资料，至今未发现有灰似的研究，因此本研究具有独创性和先进性，且有广阔的工程应用前景。