简介:摘要:为解决工业企业中,工业机器人、大型盾构机、道岔等大型工业设备,施工环境恶劣,维护成本昂贵,乃至产品质量和有序生产。开发工业设备预测性维护系统。系统基于SpringBoot后端框架、VUE前端框架、TensorFlow大数据分析框架对系统进行开发;基于物联网设备系统在针对非计划停机维护的相关工业指标进行实时数据采集;基于多数据源设定标准化API读取;基于SPARK大数据处理框架对设备维护模块进行在线实时分析;基于行业应用模型,在确保生产质量和生产进度的基础上,使用机器学习回归算法对历史数据和行业数据进行预测模型训练,输出预测性维护指标和大型停机检修计划表及预应对方案;最后通过行业场景应用验证了设计系统的可行性。
简介:摘要:在需要数控机床不停运转时,突发的停机事件是不可忍受的。例如在数控大赛过程中,突发的停机事件给工作过程增加了阻力。基于此,科研人员正在努力采取新的方法,来避免设备故障造成的各类损失和材料浪费。预测性维护 (PredictiveMaintenance,简称 PM)是“工业 4.0”提出的关键创新点之一。基于连续的测量和分析,预测性维护能够预测诸如机器零件剩余使用寿命等机关指标。关键的运行参数数据可以辅助决策,判断机器的运行状态,优化机器的维护时机。基于此,本文对数控机床的预测性维护进行研究,作出以下讨论仅供参考。 关键词:数控机床; 预测性维护;措施 引言
简介:摘要:本论文旨在研究电气设备故障预测与维护策略。首先,通过分析电气设备故障对生产效率的影响,研究了故障模式和特征分析。其次,提出了基于数据分析和机器学习的故障预测方法,包括数据采集与预处理、特征选择与工程、预测模型建立与训练,以及故障预测算法的评估与改进。最后,对电气设备的维护策略进行研究,包括维护优先级与成本分析、维护策略优化方法,以及维护效果的评估与改进。实验结果表明,所提出的方法能够有效预测故障并优化维护策略,提高电气设备的可靠性和维护效率。
简介:摘要:煤矿机电设备在矿山生产中扮演着关键角色,然而,由于其复杂性和恶劣工作环境的影响,设备故障频繁发生,给矿山生产带来了严重影响。因此,煤矿机电设备故障诊断与预测维护变得至关重要。本文提出了一种基于先进的故障诊断技术和预测维护方法的煤矿机电设备故障诊断与预测维护系统。该系统利用传感器和监测设备实时获取设备运行状态数据,并应用数据分析和机器学习算法进行故障诊断和预测维护。通过对设备故障模式的学习和分析,系统能够准确识别潜在的故障迹象,并提前采取维护措施,以降低故障率和提高设备的可用性和可靠性。实验结果表明,该系统能够有效地识别和预测设备故障,并提供准确的维护建议,为煤矿机电设备的安全和稳定运行提供了有力支持。
简介:摘要:随着社会的发展和新军事变革的深入开展,我国军民用直升机装备进入迅猛发展期;民用市场的低空空域逐步开放,直升机在旅游观光、物流运输、林业植保、电力巡护、公务服务、消防应急等领域蓬勃发展;以美国单极化的霸权主义不断扩张,为应对逐渐紧张的周边安全局势,军事领域的直升机也稳步发展和广泛应用。安全和发展是当今世界的两大主题,但世界并不太平,随着我国和平崛起,外部势力加大了对我国的封锁和打压,国际安全和地区局势加剧,为应对国内外安全局势,直升机装备用户加大了各型装备的使用频度、使用强度。随着直升机装备的大强度出勤,装备使用中出现的各类故障在类型和数量上也随之增加。