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【24h】

Condition-based predictive maintenance using neural networks.

机译:使用神经网络的基于状态的预测性维护。

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摘要

In this study, a motor condition diagnostic was achieved through the implementation of an Artificial Neural Network, successfully applying neural network into a predictive maintenance system. Electrical DC motors were monitored to obtain data to train the ANN. Out of these monitoring, vibration signatures were used as the input layer, and the motor condition was used as the expert training information. The main objectives were to apply neural networks to a condition based predictive maintenance, analyze how different neural configurations respond to the problem exposed and analyze pros and cons of the use of neural networks in this field.
机译:在这项研究中,通过实施人工神经网络实现了运动状态诊断,并将神经网络成功地应用于了预测性维护系统。监控直流电动机以获得用于训练ANN的数据。在这些监视中,将振动信号用作输入层,并将运动条件用作专家培训信息。主要目标是将神经网络应用于基于条件的预测性维护,分析不同的神经配置如何响应所暴露的问题,并分析在该领域中使用神经网络的利弊。

著录项

  • 作者

    De La Fuente, Rafael.;

  • 作者单位

    The University of Texas at El Paso.;

  • 授予单位 The University of Texas at El Paso.;
  • 学科 Engineering Mechanical.; Artificial Intelligence.; Computer Science.
  • 学位 M.S.
  • 年度 2003
  • 页码 72 p.
  • 总页数 72
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

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