本文介绍了大数据分析系统概念及在矿山设备预测性维修中的应用,形成一套符合应用实际的矿山设备预测性维修大数据分析系统,其中包括前端数据采集、中层数据传输与存储(状态监测)、后端数据分析及系统优化(故障诊断、状态预测、维修决策...本文介绍了大数据分析系统概念及在矿山设备预测性维修中的应用,形成一套符合应用实际的矿山设备预测性维修大数据分析系统,其中包括前端数据采集、中层数据传输与存储(状态监测)、后端数据分析及系统优化(故障诊断、状态预测、维修决策)等。预测性维修以"相似学模型(Similarity Based Modeling-SBM)"的大数据设备诊断技术为基础,结合设备故障的历史和现状,参考运行环境及其它同类设备的运行情况,采集数据、挖掘建模,对设备运行情况进行综合判断分析,提前判断设备内部可能出现故障和异常的情况,确定预测隐患的发展趋势,提出防范措施和治理对策,进而延长设备使用时间,降低成本、提高产能。展开更多
文摘本文介绍了大数据分析系统概念及在矿山设备预测性维修中的应用,形成一套符合应用实际的矿山设备预测性维修大数据分析系统,其中包括前端数据采集、中层数据传输与存储(状态监测)、后端数据分析及系统优化(故障诊断、状态预测、维修决策)等。预测性维修以"相似学模型(Similarity Based Modeling-SBM)"的大数据设备诊断技术为基础,结合设备故障的历史和现状,参考运行环境及其它同类设备的运行情况,采集数据、挖掘建模,对设备运行情况进行综合判断分析,提前判断设备内部可能出现故障和异常的情况,确定预测隐患的发展趋势,提出防范措施和治理对策,进而延长设备使用时间,降低成本、提高产能。