Invention Publication
- Patent Title: 一种基于神经网络算法的往复式压缩机故障诊断系统及方法
- Patent Title (English): Reciprocating compressor fault diagnosis system and method based on neural network algorithm
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Application No.: CN201811643547.8Application Date: 2018-12-29
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Publication No.: CN109779894APublication Date: 2019-05-21
- Inventor: 叶君超 , 余小玲 , 吕倩 , 侯小兵 , 范诗怡
- Applicant: 西安交通大学
- Applicant Address: 陕西省西安市碑林区咸宁西路28号
- Assignee: 西安交通大学
- Current Assignee: 西安交通大学
- Current Assignee Address: 陕西省西安市碑林区咸宁西路28号
- Agency: 西安通大专利代理有限责任公司
- Agent 徐文权
- Main IPC: F04B51/00
- IPC: F04B51/00 ; G06F17/11 ; G06N3/04

Abstract:
本发明公开了一种基于神经网络算法的往复式压缩机故障诊断系统及方法,包括现场通讯模块、数据采集模块、基于神经网络的仿真模块、基于标准故障特征的专家系统模块、故障诊断主机及上位机。本发明利用神经网络算法,结合实测的压缩机系统状态参数,得到压缩机各工况下的仿真模型;通过改变系统参数模拟压缩机故障计算得到标准故障特征,压缩机出现运转异常后,通过和标准故障特征对比,可准确定位故障部位并给出排除方法;本发明诊断成功率较高,且不需高精度设备实时监测分析,降低了诊断成本。
Public/Granted literature
- CN109779894B 一种基于神经网络算法的往复式压缩机故障诊断系统及方法 Public/Granted day:2020-01-10
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