基于大数据的制浆造纸设备远程故障监测方法

机械设备一旦出现故障，若不能及时发现和处理，将直接影响生产效率和质量。基于上述背景，以制浆造纸设备为研究对象，提出一种基于大数据的远程故障监测方法。在制浆造纸设备上布设振动传感器，采集设备工作时的振动大数据，并通过远程通信设备将振动数据传输到远程监测站当中。在远程监测站，对振动数据实施去噪。基于预处理好的振动数据，提取振动数据的时域特征和频域特征，以提取的特征为输入，通过深层神经网络识别故障，实现故障监测。结果表明:与基于温度的监测方法，基于油样分析的监测方法以及基于超声波的监测方法相比，所研究方法应用下，监测结果与实际情况一致，说明所研究的监测方法准确性较高。