为更好地进行铁路机务设备工作状态管理,降低维修成本,设计并实现了基于设备健康管理(EHM,Equipment Health Management)理念的铁路机务设备大数据健康管理系统。该系统通过层次分析法、自回归(AR,Autoregressive)模型、支持向量机(SVM,...为更好地进行铁路机务设备工作状态管理,降低维修成本,设计并实现了基于设备健康管理(EHM,Equipment Health Management)理念的铁路机务设备大数据健康管理系统。该系统通过层次分析法、自回归(AR,Autoregressive)模型、支持向量机(SVM,Support Vector Machine)模型,实现了铁路机务设备运行状态实时监测、健康趋势预测分析(准确率到达96.2%)、故障预测分析(准确率到达99.08%)、风险评估预警等功能。系统的运用有效的降低铁路机务设备维修成本,为铁路机务设备的信息化健康管理起到示范作用。展开更多
为更好地进行核电厂集散控制系统(DCS,Distributed Control System)设备工作状态管理,降低运维成本,设计了基于设备健康管理(EHM,Equipment Health Management)理念的核电DCS设备大数据健康管理系统。该系统通过对DCS系统设备的海量数...为更好地进行核电厂集散控制系统(DCS,Distributed Control System)设备工作状态管理,降低运维成本,设计了基于设备健康管理(EHM,Equipment Health Management)理念的核电DCS设备大数据健康管理系统。该系统通过对DCS系统设备的海量数据管理,实现了设备运行状态实时监测、健康状态预测分析、故障模式自动化分析、故障风险评估预警等功能。系统的运用有效地消除影响机组安全稳定运行的不健康因素,提升DCS系统故障处理的智能化和标准化水平,降低人因失误的风险,填补国内在该技术领域的空白,满足核电厂DCS系统设备可靠性管理方面的迫切需求,为核电厂DCS系统设备的信息化健康管理起到示范作用。展开更多
文摘为更好地进行铁路机务设备工作状态管理,降低维修成本,设计并实现了基于设备健康管理(EHM,Equipment Health Management)理念的铁路机务设备大数据健康管理系统。该系统通过层次分析法、自回归(AR,Autoregressive)模型、支持向量机(SVM,Support Vector Machine)模型,实现了铁路机务设备运行状态实时监测、健康趋势预测分析(准确率到达96.2%)、故障预测分析(准确率到达99.08%)、风险评估预警等功能。系统的运用有效的降低铁路机务设备维修成本,为铁路机务设备的信息化健康管理起到示范作用。
文摘为更好地进行核电厂集散控制系统(DCS,Distributed Control System)设备工作状态管理,降低运维成本,设计了基于设备健康管理(EHM,Equipment Health Management)理念的核电DCS设备大数据健康管理系统。该系统通过对DCS系统设备的海量数据管理,实现了设备运行状态实时监测、健康状态预测分析、故障模式自动化分析、故障风险评估预警等功能。系统的运用有效地消除影响机组安全稳定运行的不健康因素,提升DCS系统故障处理的智能化和标准化水平,降低人因失误的风险,填补国内在该技术领域的空白,满足核电厂DCS系统设备可靠性管理方面的迫切需求,为核电厂DCS系统设备的信息化健康管理起到示范作用。
