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基于数字孪生与k-近邻算法的车间设备运行状态预测研究被引量：6: 1; 作者和征李忠鹏杨小红《制造技术与机床》北大核心 2024年第3期193-199,共7页; 由于传统车间设备运行状态预测不能有效利用历史数据进行学习,实时响应能力有限,难以在复杂调度环境中取得良好效果,因此文章提出一种数字孪生与k-近邻算法相结合的车间设备运行状态预测模型。构建车间设备实体在信息空间的数字孪生模型... 展开更多; 关键词 K-近邻算法机器学习数字孪生车间设备运行状态预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

设备运行状态预测与故障预报方法的一些研究: 2; 作者段志善张新民 +1 位作者谷立臣江龙强《西安冶金建筑学院学报》 CSCD 1994年第4期336-342,共7页; 为提高设备状态预测的可靠性，对原始数据采用剔除错点和用原始数据累加序列进行预测；由于数据进行了预处理，可用多种函数进行拟合预测．提高了预测精度；本文提出设备故障预报方法，即多参量预报加故障识别。; 关键词灰色系统状态预测故障预报设备运行; 在线阅读下载PDF 职称材料

选煤厂设备运行状态综合评判系统设计被引量：1: 3; 作者张海军胡晨骏凡娜《工矿自动化》北大核心 2014年第10期72-74,共3页; 针对采用参数阈值法不能实时判断选煤厂设备运行状态的问题,设计了一种选煤厂设备运行状态综合评判系统。该系统首先选定评判指标并对其进行状态描述,然后建立各评判指标的隶属函数,确定各评判指标权重,最后通过模糊综合评判计算设备运... 展开更多; 关键词选煤厂设备运行状态综合评判趋势预测检修对策; 在线阅读下载PDF 职称材料

注水站机组智能化机器状态趋势预测方法被引量：3: 4; 作者许宝杰韩秋实 +1 位作者徐小力王科社《石油机械》北大核心 2000年第9期23-25,2-1,共3页; 针对油田注水站机组现有机械设备维护方式经济性差、不能完全避免事故发生的问题 ,提出用具有遗传功能的神经网络对油田注水站机组运行状态进行预测 ,给出了具有反馈功能的预测神经网络结构图 ,采用一种新型的全局随机优化搜索算法的遗... 展开更多; 关键词油田注水站设备运行状态趋势预测神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于故障诊断的生产过程安全管理系统: 5; 作者郝文博冯平法郁鼎文《机械设计与制造》北大核心 2005年第10期173-174,共2页; 介绍了利用计算机对生产设备进行数据采集和信号分析,对设备运行状态进行监测,发出故障报警,进行故障诊断和预测,讨论了灰色故障诊断方法以及基于GM(1,1)模型的故障预测方法,并在此基础上开发了一套状态监测及生产过程安全管理系统。; 关键词故障诊断状态监测旋转机械灰色理论故障诊断方法安全管理系统生产过程设备运行状态故障预测信号分析; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于数字孪生与k-近邻算法的车间设备运行状态预测研究被引量：6: 1; 作者和征李忠鹏杨小红; 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3期193-199,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) +2 种基金西安工程大学研究生创新基金项目(chx2023016)。; 文摘由于传统车间设备运行状态预测不能有效利用历史数据进行学习,实时响应能力有限,难以在复杂调度环境中取得良好效果,因此文章提出一种数字孪生与k-近邻算法相结合的车间设备运行状态预测模型。构建车间设备实体在信息空间的数字孪生模型,并建立设备实体与模型之间的映射关系,从而获取实时特征数据,即设备的运行状态特征数据。运用k-近邻算法计算实时特征数据与历史数据之间的欧几里得距离,即计算设备当前运行状态与历史已知状态的相似度,最终通过前k个距离所对应的设备历史运行状态数据,预测设备的当前运行状态。该模型的本质是通过数字孪生的实时数据采集,获取指定设备运行状态特征数据,运用k-近邻算法预测设备的实时运行状态。相较以往研究,本研究贡献在于提高设备实时运行状态预测的准确率。如果将数字孪生、k-近邻算法与具备自我学习能力的相关算法相结合,模型的预测效果会更好。; 关键词 K-近邻算法机器学习数字孪生车间设备运行状态预测; Keywords k-nearest neighbor machine learning digital twin the operating status prediction of workshop equipment; 分类号 TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名设备运行状态预测与故障预报方法的一些研究: 2; 作者段志善张新民谷立臣江龙强; 机构西安建筑科技大学机械系; 出处《西安冶金建筑学院学报》 CSCD 1994年第4期336-342,共7页; 基金冶金部有偿资助; 文摘为提高设备状态预测的可靠性，对原始数据采用剔除错点和用原始数据累加序列进行预测；由于数据进行了预处理，可用多种函数进行拟合预测．提高了预测精度；本文提出设备故障预报方法，即多参量预报加故障识别。; 关键词灰色系统状态预测故障预报设备运行; Keywords grey system/condition prediction, fault forecast; 分类号 TH17 [机械工程—机械制造及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名选煤厂设备运行状态综合评判系统设计被引量：1: 3; 作者张海军胡晨骏凡娜; 机构山西霍尔辛赫煤业有限责任公司中国矿业大学物联网(感知矿山)研究中心中国矿业大学信息与电气工程学院开封市邮政局; 出处《工矿自动化》北大核心 2014年第10期72-74,共3页; 基金 "十二五"国家科技支撑计划资助项目(2012BAH12B01 2012BAH12B02); 文摘针对采用参数阈值法不能实时判断选煤厂设备运行状态的问题,设计了一种选煤厂设备运行状态综合评判系统。该系统首先选定评判指标并对其进行状态描述,然后建立各评判指标的隶属函数,确定各评判指标权重,最后通过模糊综合评判计算设备运行状态分数,根据状态分数预测设备运行状态的发展趋势,同时为检修工作提供对策支持。; 关键词选煤厂设备运行状态综合评判趋势预测检修对策; Keywords coal preparation plant running state of equipment comprehensive evaluation trend prediction maintenance countermeasure; 分类号 TD948.9 [矿业工程—选矿]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名注水站机组智能化机器状态趋势预测方法被引量：3: 4; 作者许宝杰韩秋实徐小力王科社; 机构北京机械工业学院机械工程系; 出处《石油机械》北大核心 2000年第9期23-25,2-1,共3页; 基金原机械工业部教育司基金; 文摘针对油田注水站机组现有机械设备维护方式经济性差、不能完全避免事故发生的问题 ,提出用具有遗传功能的神经网络对油田注水站机组运行状态进行预测 ,给出了具有反馈功能的预测神经网络结构图 ,采用一种新型的全局随机优化搜索算法的遗传算法来训练前向神经网络。根据从大庆油田采回的现场数据建立的神经网络模型所做预测结果表明 ,遗传算法是一种启发式搜索 ,易收敛于全局最优 ;收敛速度方面遗传算法明显优于BP算法 ,预测精度明显优于常规预测方法 ,遗传算法能较好地反映机组运行状态的变化趋势。; 关键词油田注水站设备运行状态趋势预测神经网络; Keywords water injection station equipment running status trend prediction genetic neural network; 分类号 TE934.107 [石油与天然气工程—石油机械设备]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于故障诊断的生产过程安全管理系统: 5; 作者郝文博冯平法郁鼎文; 机构清华大学; 出处《机械设计与制造》北大核心 2005年第10期173-174,共2页; 文摘介绍了利用计算机对生产设备进行数据采集和信号分析,对设备运行状态进行监测,发出故障报警,进行故障诊断和预测,讨论了灰色故障诊断方法以及基于GM(1,1)模型的故障预测方法,并在此基础上开发了一套状态监测及生产过程安全管理系统。; 关键词故障诊断状态监测旋转机械灰色理论故障诊断方法安全管理系统生产过程设备运行状态故障预测信号分析; Keywords Fault Diagnosis Condition Inspect Rotating Machine Gray theory; 分类号 TP277 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] TP393.08 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于数字孪生与k-近邻算法的车间设备运行状态预测研究	和征李忠鹏杨小红	《制造技术与机床》北大核心	2024	6	在线阅读下载PDF 职称材料
2	设备运行状态预测与故障预报方法的一些研究	段志善张新民谷立臣江龙强	《西安冶金建筑学院学报》 CSCD	1994	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	选煤厂设备运行状态综合评判系统设计	张海军胡晨骏凡娜	《工矿自动化》北大核心	2014	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	注水站机组智能化机器状态趋势预测方法	许宝杰韩秋实徐小力王科社	《石油机械》北大核心	2000	3	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于故障诊断的生产过程安全管理系统	郝文博冯平法郁鼎文	《机械设计与制造》北大核心	2005	0	在线阅读下载PDF 职称材料