摘要
现代社会对钢铁行业的依赖度越来越高,而钢厂设备的故障对生产和安全带来严重影响。因此,及时准确地诊断和预测钢厂设备故障显得尤为重要。传统的故障诊断方法在面对复杂多变的钢厂设备系统时存在一定局限性,无法满足实际应用需求。然而,基于数据驱动的故障诊断与预测技术通过利用大量监测数据进行分析建模,能够较好地解决这些问题。本文旨在研究现代钢厂设备故障诊断与预测技术,并探讨如何提高钢厂设备可靠性和运行效率。首先介绍了机械设备故障所带来的影响,并讨论了传统故障诊断方法在钢厂领域中存在的局限性。接着介绍了基于数据驱动思想的故障诊断与预测技术,包括监测数据采集、特征提取与选择、故障分类与识别等方面的内容。在此基础上,讨论了如何应用机器学习和人工智能算法来建立钢厂设备故障诊断与预测模型。最后,通过实例验证证明了所提方法的有效性。
