预测性维护任务计算卸载与资源分配联合优化

针对预测性维护(predictive maintenance,PdM)人工参与资源调配的问题,提出了一种基于改进人工蜂群算法(artificial bee colony,ABC)的计算卸载和资源分配方案。该方法利用遗传算法的进化思想,改进了侦察蜂的搜寻步骤,解决了传统人工蜂群算法容易陷入局部最优解、多样性不足等缺点,能够根据设备故障率生成维护成本最低的资源分配方案。仿真实验结果表明,该算法较其他算法收敛速度更快、收敛质量更高、减少维护成本更明显,能够有效解决PdM场景的计算卸载和资源分配问题。

智能仪表预测性维护关键技术

智能仪表是大型工业过程和复杂装备系统传感与控制的“神经”,其健康状态直接影响系统的安全可靠运行。传统的智能仪表通常作为测量工具监测工艺过程和重点装备的运行状态,本体故障的忽视极易导致采集数据不准确、不可靠,影响工业过程管控效率,也易导致操作人员误判,从而引发安全事故。文中通过对智能仪表预测性维护的技术架构进行解析,建立了机理分析、数据采集、特征分析、故障自检、异常检测、故障诊断和寿命预测的技术路线,同时,从复杂工业过程视角将智能仪表分解为“传输”、“传感”和“传递”,总结了仪表本体级和系统级预测性维护的关键技术,分析了智能运维、安全仪表风险管控、信息安全风险管控3种典型应用场景,推演了诊断自组态和云边协同架构的技术发展趋势。研究可为智能仪表及系统运维由离线向在线、由预防性维护向预测性维护的转变奠定基础。

基于GA-BP的往复式压缩机状态监测与预测性维护

针对某增压站现有压缩机状态监控系统识别故障信号困难,故障发生前未能提前预警的问题,开发了面向预知维修的往复式压缩机状态监测与预测系统,建立一套完整的软件及硬件体系。气阀作为往复式压缩机的重要运动部件,其状态监测的测点位于阀盖外表面中心处,以气阀状态监测为例,建立了气阀盖振动力学模型。综合运用时域、频域和小波特征提取方法进行振动信号分析,得到正常状态和故障状态的信号特征,提取状态指标。运用遗传算法优化神经网络模型,建立基于GA-BP的往复式压缩机振动趋势预测模型,试验测得模型的预测误差小于0.04。现场应用结果表明,该系统可实现全天候实时在线监测与预测,实现预知维修,减少工作人员的维保压力,提高机组运行安全性和效率,节省运维成本。

基于数字孪生的空气预热器预测性维护模式研究

【目的】为解决大型火电机组空气预热器传统预防性维护手段的弊端,提出了一种基于数字孪生预测性维护的一般模式,并基于数字孪生技术,构建空气预热器数字孪生系统。【方法】所提系统包括回转式空气预热器物理实体、实时数据采集与分析模块、数字孪生模型构建模块、热力参数状态监测、转子热场视频与热变形可视化及积灰预测模块;实时采集温度参数状态和视频数据,通过温度场、视频图像、漏风计算等模块,实现热力参数的计算并进行积灰的预测。同时,以3D组态画面实时显示数据,利用软件算法不断优化热力参数计算及积灰预测的准确度,实现吹灰策略自动优化。【结果】所提方案实现了空气预热器热力计算过程的状态监测与动态控制,解决现有电站中回转式空气预热器积灰因素影响火电机组安全可靠运行的问题。【结论】通过实际机组的工程测试,所提方案有效提高了火电机组空气预热器运行维护的效率,验证了所提方法的可行性,为后期智慧电厂系统的开发提供技术支撑。

基于全局搜索策略WOA优化ELM的RUL预测性维护

实时掌握设备的剩余使用寿命(RUL),有助于降低工业互联网制造业中事故成本。为提高预测性维护准确度,使用基于全局搜索策略的鲸鱼优化算法(Improved Whale Optimization Algorithm,IWOA)确定极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的参数,提出一种新型剩余使用寿命预测模型(IWOA-ELM)。将该模型应用于膜过滤器剩余使用寿命的电子涂层超滤维护数据集,结果表明:与ELM、WOA-ELM预测模型相比,本文提出的IWOA-ELM模型极大地提高了预测精度,泛化能力更强,能有效地预测膜过滤器剩余使用寿命,以便提前计划维护。

机泵检测维护管理现状及预测性维护关键技术研究

机泵设备是现代工业的重要组成部分,其安全稳定运行对于企业健康可持续发展具有重要的价值与意义。在企业数字化背景下,机泵设备检测自动化具备了实现的技术基础。结合相关科学理论知识,对机泵检测维修管理现状及其缺陷进行简要阐述与研究,分析机泵预测性维护关键技术及其应用策略。

基于预测性维护的电梯按需维保可行性分析

随着电梯数量快速增长,传统定期维保方式难以满足保障电梯安全稳定运行和成本控制的双重需求,按需维保是当前重点探索的方向,对电梯故障的智能化诊断、预测和维护决策是关键技术问题。本文从预测性维护理论的技术原理和特点出发,进行电梯按需维保领域应用的市场需求、技术条件和成本等可行性分析,建立基于预测性维护理论的按需维保流程框架,指出故障复杂性和数据稀疏性是实践中主要瓶颈问题,为电梯按需维保研究提供参考。

泵站机组健康诊断及预测性维护应用实践

结合新一代信息技术与调水工程基础设施信息采集监测现状,创新机组健康感知、智能诊断分析和预测性维护关键技术进行应用试点,通过监测机组的电参、振动、噪声和热场图实现对机组健康状况的智能诊断分析,基于大数据收集故障特征和提炼多参数综合诊断模型,为最终实现机组预测性维护进行探索研究,从而提高工程建设运行效率的支撑能力,降低工程安全风险,驱动工程体系的智能化转型升级。

煤炭机电设备故障诊断与预测性维护研究与实践

煤炭机电设备的故障诊断与预测性维护是为提高设备运行可靠性、降低维护成本而进行的研究与实践。文章聚焦于利用先进的监测技术和智能算法,通过对设备运行状态、振动、温度等多维度数据的实时采集与分析,实现对设备健康状况的实时监测和故障诊断。通过维护需求评估与设备分级,建立设备性能模型,以实现对设备性能的长期预测。在系统设计上,采用模块化架构,包括数据采集、数据处理、智能故障诊断和预测性维护等功能模块,以保证系统的灵活性和可扩展性。通过智能算法集成,文章实现了对不同设备类型的多算法融合,提高了对设备多样性和复杂性的适应能力。实地实践中,通过预测性维护模块的开发与调优,成功实现了对设备性能的准确预测和维护计划的有效制定。

基于小波包和LSTM神经网络技术的机器人预测性维护策略研究

为实现对工业机器人伺服电机故障的实时监测,以进行及时维护,采用小波包变换与LSTM相结合的方式进行预测性维护,并利用小波包对预处理的信息进行分析,提取其故障特征并以故障特征作为训练样本。通过对某厂工业机器人进行的数据分析,表明该模型的预测精度高于现有的分类预测方法。

炼化大机组设备预测性维护模型的研究与实践

石油炼化工艺流程的高温高压、易燃易爆、有毒有害、连续生产的特点对炼化装置的运行要求非常苛刻,只有长周期、满负荷、不间断的安全运行才能保证生产的安全性、产能的连续性以及经济效益的最大化。当前基于大数据的设备智能化预测性维护已经成为石油炼化行业趋势和共识。本文探讨了一种通过采集工业现场大机组设备运行数据,采用多种分析手段建立预测性模型,对炼化大机组设备运行进行综合实时状态评估、故障部位精准定位以及设备维护提前预警,从而实现大机组设备预测性维护。

航空发动机的智能监测与预测性维护技术研究

航空发动机作为航空器的核心动力来源,其性能和可靠性直接关系到飞行安全和运行效率。随着航空技术的发展和对飞行安全要求的提高,传统的发动机维护方法面临着诸多挑战,特别是在维护成本控制和故障预防方面。因此,航空行业越来越关注利用先进的监测和维护技术来提高发动机的性能和可靠性。智能监测与预测性维护技术可以通过实时监测、数据分析和预测算法,提前识别潜在的故障和性能退化,从而实现更高效和经济的发动机维护管理,对于确保航空发动机的高效运行和飞行安全具有重要意义。本文将探讨航空发动机的智能监测与预测性维护技术,以期为相关人员提供参考。

机泵预测性维护关键技术的应用研究

现阶段,物联网、云计算、人工智能的应用、构建智能感知、智能分析和智能预警的新一代数字技术在各领域得到了应用。企业在实现数字化转型过程中,必须具备全面协同、科学决策等能力。对机泵进行预知性维修,重点在于对机泵监控数据进行智能化处理,并对其进行智能报警和故障诊断。这些工作既有一定的独立性,也有彼此的内在联系,是机泵设备预测性维护工作中的重要内容。通过多年来的研发与技术积累,这些技术已在国内不少企业得到了成功的应用。本文就此展开了相关探究,以供参考。

智能制造时代背景下地铁预测性维护管理优化策略

在时代快速发展的影响下,各个行业的自动化水平都随之提升,制造任务也主要通过智能设备来完成,这对设备实现连续稳定安全运行的要求日益增多。突发性故障不仅会导致运作连续性受到影响,对地铁而言还可能会引发重大事故,不利于社会大众的生命安全。为此,面对智能制造的全新时代背景,地铁的维护也从事后维护逐渐走入了预测性维护管理时代,基于状态构建全新的维修管理模式。但地铁现阶段所制定的预测性维护管理还存在问题,本研究基于智能制造要求对一系列问题做出了整理和分析,并从优化维护管理组织架构和流程、设施设备信息化改造以及管理制度和标准方面提出了优化策略,旨在全面提升地铁维护管理质量。

电力工程中的故障诊断与预测性维护技术

本文深入研究了电力工程领域的故障诊断与预测性维护技术,探讨其在提高电力系统可靠性和稳定运行中的关键作用,着重介绍了传感器技术、数据分析技术、机器学习等先进技术在故障诊断领域的应用。随后详细讨论了预测性维护技术,通过对条件监控、振动分析、红外热成像等先进维护技术的研究,阐述了其在电力系统中的重要作用。

地铁接触网预测性维护对运营稳定性的影响分析

地铁接触网预测性维护是提高地铁接触网运行可靠性的一项重要技术,此种维修策略采用先进的数据分析与实时监测技术,可以有效地检测出系统中的隐患,降低系统的停机次数,提升系统可靠性。文章围绕地铁接触网预测性维护进行研究,希望切实优化维修周期,并且降低成本,提高顾客满意度,促进科技创新,为提升地铁运营稳定性提高支持,促进城市轨道交通产业可持续发展。

电气设备预测性维护技术研究

预测性维护是基于对设备运行状况的监控与故障诊断,进行预防维护,保证电气设备及制造单位的可用性的先进维护策略。本课题以电气设备的状态监测与预报维护为研究对象,从电气设备的失效机理与监测手段入手,对电气设备的保护、状态监测和故障诊断等现状以及存在的问题进行了深入的研究,并结合电气设备的状态监测与预测维护平台的研究,打开了电气设备状态监控与预测维护的新思路,解决了传统的电气设备维护中存在的一些问题,为传统的重要电气设备维护提供了借鉴意义。

航空发动机故障诊断与预测性维护策略

文章先强调故障诊断和预测性维护对于保障飞行安全和减少维护成本的重要意义。然后,指出航空发动机故障诊断中所面临着复杂性,数据量庞大,实时性需求和成本考量困难等问题。本文提出包含数据驱动方法,传感器技术运用,健康管理系统设置及维护策略优化等诸多策略,目的是借助先进技术与系统化管理提升故障诊断精度与预测性维护效率。

采煤机制动器预测性维护总体设计

采煤机具有割煤、装煤的双重功能,在工况恶劣的环境中高强度、高负荷和长时间工作,会导致采煤机故障,影响煤炭开采效率。采煤机制动器作为采煤机重要的零部件,其健康情况直接影响采煤机整体运行,对采煤机制动器进行预测性维护极其重要。本文进行采煤机制动器预测性维护总体设计研究,并将研究成果应用于某煤矿采煤机,效果良好,优化了该煤矿采煤机维修周期和备件存储。

数字孪生技术在水厂设备预测性维护中的应用研究

针对水厂设备维护管理难度大的问题,研究利用数字孪生技术构建数字模型,并在故障预测中引入自组织映射神经网络,对水厂设备进行预测性维护。通过BIM技术构建水厂设备数字孪生底座,利用传感器、通讯网络等实现设备状态和关键参数的集成展示与实时监测,并结合自组织映射神经网络创建故障预测模型,制定相应的维护方案,通过数字孪生驾驶舱进行综合展示,为管理者提供全面的决策支持。结果表明,基于数字孪生的预测性维护管理显著减少了设备故障停机时间和维护成本,提高了设备管理效率。