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針對D350 離心風機 常見故障的特點，在故障機理分析的基礎上列舉并分析了D350 離心風機 ?在實際工況下的典型振動故障，對各種故障的原因和所表現出的振動特性進行了研究，并根據D350風機的特點利用模糊量化法建立了故障診斷知識庫，為故障診斷打下了基礎。 在基于知識的傳統*系統的基礎上，提出了一種新的風機故障診斷*系統模式——基于模糊神經網絡的*系統，克服了傳統*系統不能進行自學習、自適應的缺陷。 針對D350風機的故障特點，將反映故障的振動信號運用模糊量化法進行處理，使之能更好的反映故障的隨機性和不確定性。在本系統中，選用的是BP反向傳播神經網絡，利用神經網絡學習算法獲取知識，通過神經網絡的連接模型表示知識，以充分利用神經網絡學習能力的優勢。在傳統*系統方法中，知識是通過符號以某種數據結構來表示的。本方法將D350風機故障知識庫信息分布到神經網絡的網絡結構、權值和閾值中，從而可以較好地表示*知識。 該系統在現場實際運行中得到了工作人員的一致肯定，證明基于模糊神經網絡的*系統完全可以滿足工程中的實際需要，而且優于傳統*系統，具有重要的應用價值。

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