基于ICEEMDAN模糊熵与Bi-LSTM的工业设备健康状态预测

工业设备健康状态关系着工业生产能否正常进行,为此提出一种基于改进自适应噪声完备经验模态分解（ICEEMDAN）和双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）的工业设备健康状态预测方法。ICEEMDAN用于将原始音频信号进行分解得到若干个固有模态函数（IMF）分量,通过计算相关系数选取最佳分量组进行信号重构,然后计算重构IMF分量的模糊熵值构造特征向量集合,最后再输入到Bi-LSTM网络进行模型训练和预测。实验结果表明：相较于其他模型,基于ICEEMDAN模糊熵和Bi-LSTM的工业设备健康状态预测方法,能够有效提取音频信号特征,并准确进行健康状态预测。     

工业机器人预测式健康管理本体半自动化构建

针对工业机器人预测式健康管理(PHM)案例信息缺乏深度利用、PHM本体人工构建、过程不智能、构建成本高、本体不完备等问题,提出一种工业机器人PHM本体半自动化构建方法.首先,对多源工业机器人PHM语料进行分词、去除停用词等预处理;其次,使用融合词频、文档频率、TF-IDF、C-value等算法进行本体概念综合抽取;接着...     

大型数控设备故障预测与健康管理自主式保障系统

针对数控设备现有保障模式存在的过剩维修和维修不足的问题,分析了研究数控设备自主式保障的重要意义。为使自主式保障系统运转,必须有一个启动信号,设备中的故障预测与健康管理系统正是激励自主式保障系统自发响应的核心部件。通过对数控设备智能保障系统的研究、设计,介绍其实现的关键技术及方法。     

大型数控设备故障预测与健康管理视情维修系统

现有的视情维修系统研究中,缺乏对处于正常运行阶段设备,因加工过程操作不当所引起的运行故障进行预测维修,为提高数控设备的使用寿命及使用效率,提出了预测与健康管理视情维修的概念,构建了数控设备视情维修系统,基于物理模型的方法对齿轮箱进行故障诊断/预测,提出PHM视情维修关键技术的具体实施方案,该方案能够实现大型数控设备故障...     

基于工业互联网的石化企业腐蚀管理系统的研究与建设

近几年随着加工原油劣质化或原料成分多变的情况的增多,石化企业设备腐蚀有加剧的趋势,易引起的事故与非计划停车屡有发生,严重影响石化企业安全稳定生产。同时,各石化企业存在着设备失效后果严重、设备维护成本高、多源腐蚀监检测数据标准不统一、知识分享和经验传递难、腐蚀管理数据存在一定离散性、防腐管理效率低等防腐管理难点。本文提出的腐蚀管理系统将结合腐蚀管理业务现状和需求,基于工业互联网架构,利用“Ant Design+微服务”的前后端技术和Mysql数据库技术,按照“腐蚀监测→腐蚀诊断分析→腐蚀决策支持”、设备防腐和工艺防腐一体化管理体系开展系统功能设计及建设,实现对多源腐蚀监检测数据的综合统计分析、腐蚀预报警数据的闭环管理、腐蚀报告和知识库等管理,通过系统建设促使提高员工工作效率,加强业务协同,提升企业腐蚀管理水平。     

基于工业互联网的设备油液在线监测信息化系统开发

随着高性能传感器与工业互联网的发展,在线油液监测技术获得了快速的开发与应用。从软件系统和硬件2个方面介绍了基于工业互联网的在线监测油液信息化系统构建方法;软件系统方面介绍了数据采集系统架构、油液在线监测系统架构、开发环境与步骤、功能模块等相关内容;硬件方面介绍了运动黏度传感器、水分含量传感器、污染度传感器、磨粒传感器4类主要传感器。此外,对在线和离线监测数据进行了对比,确认了在线监测的准确性和有效性。     

X80和X100钢级管线钢的合金化原理和生产要点

分析了X80、X10 0钢级管线钢的合金化原理 ,以及其炼钢、连铸、控轧控冷等生产工艺的要点 ,最后指出了生产X10 0钢级管线钢面临的一些问题     

钢铝混合开卷落料线探讨与应用

简单分析了近年来铝合金材料在汽车工业中的应用发展趋势以及应用中遇到的部分问题,列举铝合金板材加工设备与常规碳钢板加工设备的区别,介绍了一种适用多种原材料的钢铝混合开卷落料线。     

钢铁企业设备管理信息化智能化平台的开发与应用

信息化与设备管理相融合能够解决传统“线下”管理的诸多缺点,实现设备管理效率及掌控能力的大幅提升;智能化是在信息化的基础之上,对历史业务数据进行分析挖掘,能够对设备管理进行全要素、全视角的分析、评价及优化,实现设备管理能力的再次提升。对设备管理业务逻辑进行了分析梳理,在其基础上构建了设备管理静态数据架构模型和动态业务流程模型,实现了设备管理从“线下”搬到“线上”。依托经营决策分析平台,对历史业务数据进行综合分析和价值挖掘,实现了设备管理智能化。为了确保分析主题集群的内容均衡、系统、全面,构建了分析主题遴选导航模型,用来导向和规范分析主题集群的选择和设计。