基于LabVIEW的機電設備虛擬檢測方法研究.pdf

1、復雜的大中型機電設備的狀態(tài)檢測和故障診斷理論與方法是一個熱門研究領域，狀態(tài)檢測和故障診斷雖有許多理論和方法，但與實際的需求相比，還有相當多的問題有待研究。 針對目前機電設備狀態(tài)檢測方法的研究現(xiàn)狀，及LabVIEW軟件平臺本身存在的不足，應用NI的LabVIEW設計了以常用機電設備的各種電氣特征量和環(huán)境參數(shù)為檢測量的機電設備虛擬檢測系統(tǒng)，研究了基于LabVIEW的機電設備狀態(tài)虛擬檢測方法，具體分析和研究內容包括以下幾個方面：Lab

2、VIEW平臺上的數(shù)據(jù)預處理方法研究、基于小波分析的狀態(tài)特征信息提取方法的LabVIEW實現(xiàn)研究，并通過建立實驗模型，研究了虛擬檢測系統(tǒng)的性能。在小波分析的基礎上，實現(xiàn)了基于神經網絡的故障識別方法。將BP神經網絡應用于故障模式的識別，分析了神經網絡學習樣本的設計方法，進行了故障智能診斷的實驗室仿真，研究表明這種識別方法是有效的。采用神經網絡診斷方法，有利于提高故障診斷的性能以及減少象專家系統(tǒng)那樣需對大量數(shù)據(jù)進行分析整理歸納的工作量。