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题名基于FBN的设备故障预测与健康评估仿真
被引量:1
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作者
姜珍
于重重
李艳萍
于滢
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机构
北京工商大学计算机与信息工程学院
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出处
《计算机仿真》
北大核心
2020年第9期352-357,362,共7页
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基金
国家重点研发计划项目(2018YFC0807900)
北京市财政专项"大学生科研与创业行动计划"项目(201810011130)。
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文摘
智能工厂设备故障分析与预测是精益生产的需求,有效地故障分析与预测对于合理地制定设备健康维护计划具有重要的指导意义。从智能工厂设备的历史故障数据出发,针对设备故障信息利用率较低,主要故障提取无代表性,各个故障对系统的交互作用体现不明显等问题,从分析某家电企业装配线单机设备的连接及工序入手,考虑连续生产工序上各单机设备故障之间的关系,提出连线生产组故障损失度作为相互关联设备故障分析指标。利用连线生产组设备故障发生率、故障损失度及产量数据、专家经验等信息,提出连线生产组设备的模糊贝叶斯网络故障预测与健康状态评估模型,进一步通过对某家电企业装配线有效数据的仿真,分析预测连线生产组设备故障,判断装配线的健康状态,达到了有效指导性维护目的。
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关键词
故障预测与健康评估
模糊贝叶斯网络
连线生产组设备
故障损失度
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Keywords
Failure prediction and health assessment
Fuzzy Bayesian network(FBN)
Connecting production group equipment
Failure loss degree
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分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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