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外文翻译--使用有限元基神经网络的机器健康检测与寿命管理 中文版【优秀】.doc

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外文翻译--使用有限元基神经网络的机器健康检测与寿命管理 中文版【优秀】.doc

本科生毕业设计(论文)翻译学生姓名:学号:班级:专业:机械工程及自动化指导教师:1美国机械工程师学会汽轮机与动力工程杂志1996年10月使用有限元基神经网络的机器健康检测与寿命管理作者:纽约应力公司M.J.Roemer,C.Hong,S.H.Hesler本文展示了一种新办法,利用有限元模型的最新的神经网络技术监测旋转机械的安全性。台式转子演示装置作为一种概念证明工具,在这里得到了应用。该方法通过神经网络把详细的转子动力有限元模型与机械传感测量相融合,对机器进行监测。这种神经网络是经过专门的训练的。与现在的方法相比,这种方法的优势在于它使用一种先进的神经网络。神经网络包含了详细的有限元模型的知识,与系统测量的结果相结合,对机械故障进行诊断,以及对部分应力变化进行精确预测。这种技术需要使用最新的神经网络技术,在PC机上利用精确的有限元分析对机械故障诊断和部分机械应力进行实时预测。可旋转组件与有限元基相关的知识内容的实用性在于实时的对部分组件寿命的预测以及对故障精确快速的诊断。序言对于旋转机械,最大限度地提高关键部件运行寿命和可用性,同时尽量减少无计划维修停机的危险和灾难性的失败,是所有行业共同的目标。本文介绍了基于有限元的神经系统改善目前的先进的机械健康监测,增加有效的结构组成部分的诊断和监测。特别是神经网络分类器作为一个信息收集和发送的中心被开发,它对转子系统的健康使用实验和分析数据作出准确的决定。该网络观察转子系统监测诊断结构断层,从各种潜在的故障源预测部件。桌面示范转子被用作证据的概念工具。传感器的演示装置在适当的地点测量整个转子系统的振幅。从这些测量,神经系统通过神经网络训练的大量详细的有限元模型将诊断断层和预测旋转部分。目前,商业专家系统可用于环境监测,没有旋转部分压力的知识,其只用测量系统的数据。如果没有这些压力的数据,直接计算其余部分状况将非常困难。2微型转子台演示神经系统如何用于获得及时的有限元模型结果和机器故障诊断。对旋转轴和反应部队的轴承估计的动态应力证明了有限元模型的能力。网络的诊断能力通过预测磁盘不平衡的地点、程度和阶段、大量的未对准、转子一定程度的摩擦或机械松动以及轴承间隙的问题变现出来。动应力估算和结构诊断都通过取自轴承位置的振动测量来进行的。本文还显示网络预测非线性动力学应力轴和预测机械故障的能力。转子演示装置和测量过程转子系统配置。桌面转

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