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基于大数据技术的煤矿设备健康管理系统研究
1
作者
张富林
《工矿自动化》
CSCD
北大核心
2024年第S2期145-147,152,共4页
随着煤矿设备升级改造速度的不断加快,保证煤矿设备安全、可靠运行是维持高效生产的基础。大数据技术在煤矿设备健康管理中的应用日益受到关注。采用Hadoop大数据分析云平台,设计了煤矿设备健康管理系统,对系统数据采集方式、特征数据...
随着煤矿设备升级改造速度的不断加快,保证煤矿设备安全、可靠运行是维持高效生产的基础。大数据技术在煤矿设备健康管理中的应用日益受到关注。采用Hadoop大数据分析云平台,设计了煤矿设备健康管理系统,对系统数据采集方式、特征数据处理方法和数据传输方式进行了研究,借助大数据分析手段对数据进行分析与挖掘,利用基于BP神经网络的预测模型对煤矿机电设备运行状态进行预测,实现煤矿设备健康管理系统的自动预警功能。实验结果表明,该系统能够有效预测采煤机的健康状态,与设备后续表现高度吻合,验证了系统的可行性和实用性。
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关键词
煤矿
设备健康管理
设备
健康
状态预测
大数据
HADOOP
BP神经网络
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职称材料
地铁站台门系统设备健康管理研究与应用
被引量:
5
2
作者
夏景辉
陈昌进
+1 位作者
曲泽超
张振
《都市快轨交通》
北大核心
2018年第1期149-153,共5页
综合研究地铁机电设备运行特性,实现从被动故障修和计划修向主动智能状态修的跨越。提出一种地铁机电设备健康管理评价方法,通过失效实验验证机电设备状态量的门槛阈值,利用数学模型对设备状态进行量化,并基于状态量健康指标评判设备状...
综合研究地铁机电设备运行特性,实现从被动故障修和计划修向主动智能状态修的跨越。提出一种地铁机电设备健康管理评价方法,通过失效实验验证机电设备状态量的门槛阈值,利用数学模型对设备状态进行量化,并基于状态量健康指标评判设备状态的优劣。在此基础上,运用MATLAB拟合时间与设备健康指数之间的非线性关系模型,求解并预测设备健康状态及维护时间节点,对科学规划设备检修周期、提前预判设备状态具有重要的理论及实践指导意义。研制设备状态量智能采集装置,通过上位机实时计算验证、预判,并在郑州地铁1号线进行充分验证,达到预期效果。
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关键词
地铁
站台门
设备健康管理
状态智能修
检修周期
数学评价模型
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职称材料
铁路客站设备健康管理知识图谱构建与应用研究
被引量:
6
3
作者
姚剑
白伟
+2 位作者
杨国元
梁博
刘小燕
《铁道运输与经济》
北大核心
2023年第3期94-102,共9页
知识图谱作为认知智能领域的主要技术,具有丰富的语义表示能力和灵活的数据关联结构。针对铁路客站设备以“人工维护、故障维修”为主的垂直化管理现状,基于知识图谱技术,构建铁路客站设备健康管理知识图谱,为设备智能化管理提供技术支...
知识图谱作为认知智能领域的主要技术,具有丰富的语义表示能力和灵活的数据关联结构。针对铁路客站设备以“人工维护、故障维修”为主的垂直化管理现状,基于知识图谱技术,构建铁路客站设备健康管理知识图谱,为设备智能化管理提供技术支撑。研究提出设备健康管理知识图谱架构及构建流程,选取京张高速铁路某客站各类设备作为研究对象,基于Protégé梳理分析设备相关本体并进行本体知识建模,结合客站设备多源信息实现对设备知识的抽取与融合处理,构建面向客站设备健康管理的领域知识图谱,并通过Neo4j进行图形化展示,以研究探索设备领域知识图谱在实际客站设备健康管理业务中的应用,进一步提高铁路客站设备管理水平,保障设备安全稳定运行。
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关键词
铁路客站
设备健康管理
领域知识图谱
知识抽取
知识建模
图形化展示
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职称材料
基于BP神经网络和遗传算法的设备故障诊断与健康管理模型研究
被引量:
4
4
作者
和征
张同静
杨小红
《制造技术与机床》
北大核心
2024年第11期9-15,共7页
针对目前设备管理存在的故障处理周期长、维护保养任务重、维修成本高的现状,构建了设备故障诊断与健康管理架构,包括设备层、感知层、数据处理及存储层、数据分析层和应用层。其中,在数据分析层,综合采用BP神经网络和遗传算法,建立了...
针对目前设备管理存在的故障处理周期长、维护保养任务重、维修成本高的现状,构建了设备故障诊断与健康管理架构,包括设备层、感知层、数据处理及存储层、数据分析层和应用层。其中,在数据分析层,综合采用BP神经网络和遗传算法,建立了设备故障诊断与健康管理模型。最后,以机电设备振动数据为例,进行设备故障诊断模型的预测结果分析,验证了该模型的可行性。研究结果表明,该模型能提高设备故障诊断正确率,具有较好的故障诊断效果;设备预测健康状态与实际健康状态的变化趋势基本保持一致,重合率大于90%。该成果可为制造企业的设备故障诊断与健康管理提供相关策略,有效排除故障问题,降低管理成本。
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关键词
设备
故障诊断
设备健康管理
BP神经网络
遗传算法
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职称材料
南海东方气田群智能化建设关键技术与实践
5
作者
何骁勇
吴红光
+3 位作者
张明
胡意茹
李仙琳
秦小刚
《中国海上油气》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期194-205,共12页
油气行业的数字化转型已经成为历史的必然,海上油气田的无人化和智能化是大势所趋。基于南海东方气田群生产现状与需求,针对海上智能气田建设面临的挑战与技术难题,通过控制系统远程控制、闭路电视(CCTV)远程监控与智能安防、智能生产...
油气行业的数字化转型已经成为历史的必然,海上油气田的无人化和智能化是大势所趋。基于南海东方气田群生产现状与需求,针对海上智能气田建设面临的挑战与技术难题,通过控制系统远程控制、闭路电视(CCTV)远程监控与智能安防、智能生产操控中心、智能调配气、设备健康管理、智能巡检机器人等6大关键技术创新,探索了大型海上智能气田群的方案设计与建设实践,形成了一套适用于海上智能气田建设的总体思路和整体解决方案,实现了东方气田群海上井口平台无人化、中心平台和陆地终端少人化;推动了整个气田群的生产运行一体化,保障了生产安全、提高了设备可靠性和生产效率;促进了生产方式转变和业务智能化转型。本文为未来海上智能油气田方案设计、关键技术研究提供思路与借鉴。
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关键词
东方气田群
海上智能气田
无人化与少人化
陆地操控中心
智能调配气
设备健康管理
巡检机器人
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职称材料
基于对比学习的滚动轴承早期故障在线检测方法
被引量:
5
6
作者
王岩红
温笑欢
+1 位作者
揭永琴
王少伟
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2023年第14期229-236,共8页
早期故障检测不仅是故障诊断与设备健康管理的难点,也是工业生产实践中亟待攻坚的技术重点。该研究在工业大数据驱动视域下,提出了一种基于对比学习的滚动轴承异常及早期故障在线检测方法。首先,建立一个基于深度可分离卷积及残差连接...
早期故障检测不仅是故障诊断与设备健康管理的难点,也是工业生产实践中亟待攻坚的技术重点。该研究在工业大数据驱动视域下,提出了一种基于对比学习的滚动轴承异常及早期故障在线检测方法。首先,建立一个基于深度可分离卷积及残差连接的深度编码器,在能有效提取信号特征的同时进一步降低模型参数量和计算量;其次,设置特定代理任务以实现基于对比学习方法的无监督编码器训练,使编码器胜任不同采样点信号之间差异的学习任务;最后,通过训练后的编码器对信号进行特征提取,并设计一种在线检测算法,该算法能够识别并区分滚动轴承的异常及早期故障。该研究引入XJTU-SY数据集对上述方法进行验证,结果表明,与现有无监督故障检测方法相比,该方法准确性高,时效性强,丰富了不同工况下轴承全生命周期的健康管理方法。
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关键词
设备健康管理
预测性维护
异常检测
早期故障检测
对比学习
深度可分离卷积
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职称材料
题名
基于大数据技术的煤矿设备健康管理系统研究
1
作者
张富林
机构
成都锦城学院
出处
《工矿自动化》
CSCD
北大核心
2024年第S2期145-147,152,共4页
文摘
随着煤矿设备升级改造速度的不断加快,保证煤矿设备安全、可靠运行是维持高效生产的基础。大数据技术在煤矿设备健康管理中的应用日益受到关注。采用Hadoop大数据分析云平台,设计了煤矿设备健康管理系统,对系统数据采集方式、特征数据处理方法和数据传输方式进行了研究,借助大数据分析手段对数据进行分析与挖掘,利用基于BP神经网络的预测模型对煤矿机电设备运行状态进行预测,实现煤矿设备健康管理系统的自动预警功能。实验结果表明,该系统能够有效预测采煤机的健康状态,与设备后续表现高度吻合,验证了系统的可行性和实用性。
关键词
煤矿
设备健康管理
设备
健康
状态预测
大数据
HADOOP
BP神经网络
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
TD40 [矿业工程—矿山机电]
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职称材料
题名
地铁站台门系统设备健康管理研究与应用
被引量:
5
2
作者
夏景辉
陈昌进
曲泽超
张振
机构
郑州市轨道交通有限公司运营分公司
出处
《都市快轨交通》
北大核心
2018年第1期149-153,共5页
文摘
综合研究地铁机电设备运行特性,实现从被动故障修和计划修向主动智能状态修的跨越。提出一种地铁机电设备健康管理评价方法,通过失效实验验证机电设备状态量的门槛阈值,利用数学模型对设备状态进行量化,并基于状态量健康指标评判设备状态的优劣。在此基础上,运用MATLAB拟合时间与设备健康指数之间的非线性关系模型,求解并预测设备健康状态及维护时间节点,对科学规划设备检修周期、提前预判设备状态具有重要的理论及实践指导意义。研制设备状态量智能采集装置,通过上位机实时计算验证、预判,并在郑州地铁1号线进行充分验证,达到预期效果。
关键词
地铁
站台门
设备健康管理
状态智能修
检修周期
数学评价模型
Keywords
metro
platform edge door
equipment health management
state intelligent repair
overhaul cycle
mathematical evaluation model
分类号
U231 [交通运输工程—道路与铁道工程]
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职称材料
题名
铁路客站设备健康管理知识图谱构建与应用研究
被引量:
6
3
作者
姚剑
白伟
杨国元
梁博
刘小燕
机构
中国铁道科学研究院研究生部
中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所
出处
《铁道运输与经济》
北大核心
2023年第3期94-102,共9页
基金
国家重点研发计划(2020YFF0304100)
北京经纬信息技术有限公司科研项目(DZYF21-56)。
文摘
知识图谱作为认知智能领域的主要技术,具有丰富的语义表示能力和灵活的数据关联结构。针对铁路客站设备以“人工维护、故障维修”为主的垂直化管理现状,基于知识图谱技术,构建铁路客站设备健康管理知识图谱,为设备智能化管理提供技术支撑。研究提出设备健康管理知识图谱架构及构建流程,选取京张高速铁路某客站各类设备作为研究对象,基于Protégé梳理分析设备相关本体并进行本体知识建模,结合客站设备多源信息实现对设备知识的抽取与融合处理,构建面向客站设备健康管理的领域知识图谱,并通过Neo4j进行图形化展示,以研究探索设备领域知识图谱在实际客站设备健康管理业务中的应用,进一步提高铁路客站设备管理水平,保障设备安全稳定运行。
关键词
铁路客站
设备健康管理
领域知识图谱
知识抽取
知识建模
图形化展示
Keywords
Railway Passenger Station
Equipment Health Management
Domain Knowledge Graph
Knowledge Extraction
Knowledge Modeling
Graphical Display
分类号
U293.2 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
基于BP神经网络和遗传算法的设备故障诊断与健康管理模型研究
被引量:
4
4
作者
和征
张同静
杨小红
机构
西安工程大学管理学院
出处
《制造技术与机床》
北大核心
2024年第11期9-15,共7页
基金
教育部人文社会科学研究西部和边疆地区项目(20XJA630001)
陕西省软科学研究计划项目(2023-CX-RKX-015)
+1 种基金
2023年西安市科技计划软科学项目(23RKYJ0029)
西安工程大学研究生创新基金项目(chx2023016)。
文摘
针对目前设备管理存在的故障处理周期长、维护保养任务重、维修成本高的现状,构建了设备故障诊断与健康管理架构,包括设备层、感知层、数据处理及存储层、数据分析层和应用层。其中,在数据分析层,综合采用BP神经网络和遗传算法,建立了设备故障诊断与健康管理模型。最后,以机电设备振动数据为例,进行设备故障诊断模型的预测结果分析,验证了该模型的可行性。研究结果表明,该模型能提高设备故障诊断正确率,具有较好的故障诊断效果;设备预测健康状态与实际健康状态的变化趋势基本保持一致,重合率大于90%。该成果可为制造企业的设备故障诊断与健康管理提供相关策略,有效排除故障问题,降低管理成本。
关键词
设备
故障诊断
设备健康管理
BP神经网络
遗传算法
Keywords
equipment fault diagnosis
equipment health management
BP neural network
genetic algorithm
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
南海东方气田群智能化建设关键技术与实践
5
作者
何骁勇
吴红光
张明
胡意茹
李仙琳
秦小刚
机构
中海油研究总院有限责任公司
中海石油(中国)有限公司海南分公司
出处
《中国海上油气》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期194-205,共12页
基金
中海石油(中国)有限公司智能化建设项目“东方作业公司智能化建设项目设计(编号:2019FS-03)”部分研究成果。
文摘
油气行业的数字化转型已经成为历史的必然,海上油气田的无人化和智能化是大势所趋。基于南海东方气田群生产现状与需求,针对海上智能气田建设面临的挑战与技术难题,通过控制系统远程控制、闭路电视(CCTV)远程监控与智能安防、智能生产操控中心、智能调配气、设备健康管理、智能巡检机器人等6大关键技术创新,探索了大型海上智能气田群的方案设计与建设实践,形成了一套适用于海上智能气田建设的总体思路和整体解决方案,实现了东方气田群海上井口平台无人化、中心平台和陆地终端少人化;推动了整个气田群的生产运行一体化,保障了生产安全、提高了设备可靠性和生产效率;促进了生产方式转变和业务智能化转型。本文为未来海上智能油气田方案设计、关键技术研究提供思路与借鉴。
关键词
东方气田群
海上智能气田
无人化与少人化
陆地操控中心
智能调配气
设备健康管理
巡检机器人
Keywords
Dongfang Gas Field Group
offshore intelligent gas field
unmanned and semiautomatic
onshore control center
intelligent gas allocation
equipment health management
patrol robot
分类号
TE54 [石油与天然气工程—油气田开发工程]
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职称材料
题名
基于对比学习的滚动轴承早期故障在线检测方法
被引量:
5
6
作者
王岩红
温笑欢
揭永琴
王少伟
机构
上海工程技术大学管理学院
欧姆龙(中国)有限公司
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2023年第14期229-236,共8页
基金
中国科协“科技智库青年人才计划”(20220615ZZ07110408)
上海市软科学研究领域重点研究项目(21692105300)
教育部人文社科青年基金(20YJC630150)。
文摘
早期故障检测不仅是故障诊断与设备健康管理的难点,也是工业生产实践中亟待攻坚的技术重点。该研究在工业大数据驱动视域下,提出了一种基于对比学习的滚动轴承异常及早期故障在线检测方法。首先,建立一个基于深度可分离卷积及残差连接的深度编码器,在能有效提取信号特征的同时进一步降低模型参数量和计算量;其次,设置特定代理任务以实现基于对比学习方法的无监督编码器训练,使编码器胜任不同采样点信号之间差异的学习任务;最后,通过训练后的编码器对信号进行特征提取,并设计一种在线检测算法,该算法能够识别并区分滚动轴承的异常及早期故障。该研究引入XJTU-SY数据集对上述方法进行验证,结果表明,与现有无监督故障检测方法相比,该方法准确性高,时效性强,丰富了不同工况下轴承全生命周期的健康管理方法。
关键词
设备健康管理
预测性维护
异常检测
早期故障检测
对比学习
深度可分离卷积
Keywords
prognostics and health management
predictive maintenance
abnormality detection
incipient fault detection
contrastive learning
depth-wise separable convolution
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP277 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于大数据技术的煤矿设备健康管理系统研究
张富林
《工矿自动化》
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
2
地铁站台门系统设备健康管理研究与应用
夏景辉
陈昌进
曲泽超
张振
《都市快轨交通》
北大核心
2018
5
在线阅读
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职称材料
3
铁路客站设备健康管理知识图谱构建与应用研究
姚剑
白伟
杨国元
梁博
刘小燕
《铁道运输与经济》
北大核心
2023
6
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职称材料
4
基于BP神经网络和遗传算法的设备故障诊断与健康管理模型研究
和征
张同静
杨小红
《制造技术与机床》
北大核心
2024
4
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职称材料
5
南海东方气田群智能化建设关键技术与实践
何骁勇
吴红光
张明
胡意茹
李仙琳
秦小刚
《中国海上油气》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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下载PDF
职称材料
6
基于对比学习的滚动轴承早期故障在线检测方法
王岩红
温笑欢
揭永琴
王少伟
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2023
5
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职称材料
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