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作品名称：基于振动信号分析和神经网络的滚动轴承故障检测系统
学校名称：兰州信息科技学院
参赛队伍：百战团队
参赛学生：曾微高文通关凯鹏
指导老师：邢冠梅周纪生

详细说明

滚动轴承是旋转机械设备中最常见的元件之一，由于其长期在恶劣工况下运行，容易发生多种类型的故障。基于人工智能技术的轴承故障检测装置的主要用途是实现轴承故障的自动诊断和预测。通过对大量轴承运行数据的分析和学习，可以实现对轴承的实时监测，识别潜在的故障迹象，并及时采取维护措施，从而避免设备故障对生产造成的影响。此外，该装置还可以提高检测的准确性和效率，降低人力成本和时间成本，为工业生产提供更加可靠的保障。

目前，轴承故障检测技术已经成为工业领域的热点研究方向。传统的轴承故障检测方法往往需要依靠专业技术人员进行手动检测，费时费力且准确率不高。而利用人工智能技术进行轴承故障检测，不仅可以实现全自动化检测，还可以提高检测的准确性和效率，降低人力成本和时间成本，大大提高设备的可靠性和安全性。