摘要
化工设备的振动诊断对保证生产安全,提高效益具有重要意义。本次研究就大数据技术应用于化工设备振动智能诊断进行探究,分析其对提高设备运行安全性与效率的潜能。研究先对化工设备振动诊断意义进行总结,然后对大数据技术在工业领域应用状况进行阐述,并对智能诊断技术发展和面临的挑战进行分析。研究旨在搭建基于大数据的智能诊断体系,对振动数据进行采集与处理,对信号进行特征提取,构造智能诊断算法与模型。在研究中设计和实现智能诊断系统,以典型化工设备的振动为例进行技术验证,对智能诊断技术应用效果进行评价,讨论技术挑战和解决方法。研究结果表明:本文设计的智能诊断技术能够有效地提高化工设备监测与诊断的准确性,在化工行业设备维护中有较大的现实应用价值。
