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J-GLOBAL ID：202002292242243176   整理番号：20A2598430

人工知能に基づく往復圧縮機の故障診断に関する研究【JST・京大機械翻訳】

Research Review on Fault Diagnosis of Reciprocating Compressor Based on Artificial Intelligence

著者 (6件)： Liu Huamin (中国石油化工股fen有限公司江漢油田分公司,湖北潜江 433100) ,  Lv Qian (西安交通大学,西安 710049) ,  Yu Xiaoling (西安交通大学,西安 710049) ,  Ye Junchao (西安交通大学,西安 710049) ,  Yang Zhanghua (中石化重慶fu陵頁岩气勘探開発有限公司,重慶 404100) ,  Wan Chenyong (中石化重慶fu陵頁岩气勘探開発有限公司,重慶 404100)
資料名： Liuti Jixie  (Liuti Jixie)
巻： 48  号： 9  ページ： 65-70,82  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2416A  ISSN： 1005-0329  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 往復圧縮機は、その機構と運動が複雑になるため、その故障形式が多くなり、人工の診断過程に困難をもたらした。本文では、人工知能の故障診断の現状と発展傾向を全面的に論述し、各種の人工知能技術の特徴と適用性を分析し、今後の往復式圧縮機の故障診断と人工知能方法の結合の発展方向を提案した。圧縮機の人工知能診断方法の選択に対して、圧縮機の知能化発展の促進は重要な意義がある。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *故障 ,  *圧縮機 ,  *往復圧縮機 ,  *故障診断 ,  適応性 ,  *人工知能
準シソーラス用語： 知能化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 送風機,圧縮機,風車  (QD03000U)

タイトルに関連する用語 (4件)： 人工知能 ,  往復圧縮機 ,  故障診断 ,  研究