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设备状态监测

设备状态监测的相关文献在1983年到2023年内共计715篇,主要集中在自动化技术、计算机技术、机械、仪表工业、电工技术 等领域,其中期刊论文260篇、会议论文36篇、专利文献2820116篇;相关期刊176种,包括经济技术协作信息、设备管理与维修、煤炭工程等; 相关会议24种,包括2011年全国青年摩擦学与表面工程学术会议、中国金属学会冶金运输分会2011年年会、2010年电站热工控制研讨会暨自动化信息化技术交流年会等;设备状态监测的相关文献由2109位作者贡献,包括王栋、宋亚奇、崔杨柳等。

设备状态监测—发文量

期刊论文>

论文:260 占比:0.01%

会议论文>

论文:36 占比:0.00%

专利文献>

论文:2820116 占比:99.99%

总计:2820412篇

设备状态监测—发文趋势图

设备状态监测

-研究学者

  • 王栋
  • 宋亚奇
  • 崔杨柳
  • 张炜
  • 朱永利
  • 赵旭
  • 邓琨
  • 邬蓉蓉
  • 冯世林
  • 吉宇
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利文献

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排序:

年份

作者

    • 程晓涵; 李宗吾; 谢秉沁; 阳辉; 张涛; 袁隆; 赵林
    • 摘要: 针对煤矿设备状态有线监测系统的布线复杂、成本高、灵活性差等现状,为改善现有无线监测系统存在的通讯距离有限、抗干扰能力差、能耗高等问题,及解决已有监测系统数据无法接入共享的信息孤岛的问题,研究了一种基于MEMS技术的矿用无线传感采集系统。详细介绍了该系统的总体设计方案、采集器和集中器的硬件电路设计及软件实现(包括通讯报文的编制),并通过测试验证了系统的性能可靠。结果表明,该无线传感采集系统可灵活适应煤矿井上、井下复杂工作环境,实现煤矿设备的振动、温度信号的实时、远距离、无线传输,可为矿用设备的健康监测和故障诊断提供丰富的数据支撑。
    • 唐雨薇
    • 摘要: 为了提高储能系统工作效率,提高设备状态监测及故障预防的风险评估能力,以分布式开展、利用数据集进行高速运算及存储成为储能系统现代化发展的必然趋势。依托智能运维、分布式储能、运行优化、容量分配等,建立储能系统数据分析模型,以降低线损、优化选址、提高效率为基础,确保储能系统高效率运行,解决大规模分布式储能容量配置问题,提高高峰调峰收益。
    • 杨啸; 王翔坤; 胡浩; 朱敏
    • 摘要: 随着传感器和数字化技术的发展,越来越多的设备和生产环境装配了传感器和相应的信息系统,这些传感器收集并传输了大量有价值的数据。面向设备状态监测的可视化技术,一方面可以整合操作人员的专业经验,客观评估设备的运行状态;另一方面能直观地解释数据模型的结果,以便对数据进行人机协同的智能分析。文中综述了数据可视化在设备状态监测中的相关研究,首先根据数据特征将设备状态监测数据分为网络数据、时空数据、多维数据和统计数据;然后在总结该场景的通用可视化流程的基础上,归纳出4类分析任务,即状态监测、相关性分析、异常原因推理、状态预测,针对每一类分析任务,归纳其中所用的可视化技术;最后,对设备状态监测可视化面临的挑战以及未来发展趋势进行总结和展望。
    • 摘要: 意法半导体(STMicroelectronics)通过开发智能无线模块帮助工业企业提高制造效率,减少资源浪费和环境污染。STM32WB5MMGH6无线模块是为工业4.0应用专门设计,可以降低用意法半导体创新的无线微控制器开发强大用例的难度,如I care集团的智能设备状态监测。该模块为使用Bluetooth Low Energy、ZigBee、Thread等主流标准开发无线通信应用提供了一个完整的子系统,并配备免费的通信协议栈,开发人员也可以选用其他的专有协议。该模块集成了几个基本组件,包括天线及其匹配电路、全部无源器件和时钟晶体。EMC、Bluetooth LE 5.3、ZigBee 3.0和OpenThread标准预认证可以简化用户的强制性测试和产品级审批流程,从而节省开发成本,加快产品上市时间。
    • 王倩倩
    • 摘要: 聚焦价值管理和数字化运营,将业务一体化、稽核智能化、核算自动化、决策数字化有机结合,中国铁塔构建新型财务共享服务模式,确保了千亿存量资产的整合共享,通过建造智慧装备一体化信息管控平台,中铁工业打通了研发设计、生产制造、供应链等全流程业务链条,进一步提升智能制造创新水平;打造大数据中心,推动财务、人力、安全生产、设备等数据共享,临矿集团实现基于大数据的设备状态监测和智能故障诊断,加速数字化转型,助力企业高质量发展……。
    • 王倩倩
    • 摘要: 聚焦价值管理和数字化运营,将业务一体化、稽核智能化、核算自动化、决策数字化有机结合,中国铁塔构建新型财务共享服务模式,确保了千亿存量资产的整合共享;通过建造智慧装备一体化信息管控平台,中铁工业打通了研发设计、生产制造、供应链等全流程业务链条,进一步提升智能制造创新水平;打造大数据中心,推动财务、人力、安全生产、设备等数据共享,临矿集团实现基于大数据的设备状态监测和智能故障诊断,加速数字化转型,助力企业高质量发展……
    • 胡杰; 唐静; 谢仕义
    • 摘要: 针对稳定运行的设备状态监测问题,本文提出基于实时动态基线的运行设备多元状态估计方法.该方法通过对运行设备监测所得大数据的学习和训练,构造稳定运行工况下的设备健康矩阵;然后针对设备当前运行观测值,计算实时偏差;根据偏差构建实时动态基线,实现对设备运行状态的判断,通过及时反馈故障成因的贡献率定位异常测点.将该方法应用于某机组风烟系统,结果表明;该方法能在早期准确发现设备异常状态并进行故障诊断,有效解决设备异常状态固定阈值判断的不确定性和滞后性,降低设备故障误判概率.
    • 郭家琦
    • 摘要: 社会经济的稳定发展和科学技术水平的不断提高,社会生产力也得到了较大的提升;现在电力系统对社会生产力发展来说起着至关重要的作用,电力系统的运行状态也与社会生产和人们生活息息相关。基于此,本文主要对电力系统设备状态监测与故障诊断技术进行研究,旨在通过设备状态监测及故障诊断技术应用提升电力系统稳定性,有一定的借鉴价值。
    • 彭振全; 吴梦华; 王新辉
    • 摘要: 烟草行业是典型的装备密集、技术密集型企业,随着制丝设备的飞速发展,集成化、高速化、自动化、技术密集化程度日益提高。随着分组加工技术的精细化、深入化研究与应用和国家烟草专卖局组织实施的“按客户订单组织货源”工作推广,烟草工业企业的制造工艺、技术装备、生产管理等环节要求要有生产组织的快速响应能力,为更好的提高设备的运行控制水平,制丝车间创新设备管理理念,积极实施设备的状态监测,成为提高设备运行效率的有力手段。
    • 刘媛媛
    • 摘要: 煤矿机电设备智能化维护是智慧矿山建设的重要组成部分.从煤矿机电设备故障机理、设备状态监测、信号分析与处理、故障诊断与预测算法4个方面总结了煤矿机电设备的智能故障诊断与预测性维护研究现状:①设备故障机理研究主要是针对不同设备,采用不同方法建立设备故障的分析模型,并对模型施加激励以获得设备故障动态响应,从而为后续的故障诊断提供评判依据;②设备状态监测研究针对煤矿机电设备建立了较为完备的状态监测系统,能够准确及时地获取设备参数,为设备的故障诊断提供数据支持;③信号分析与处理研究除了采用传统的时域、频域和时频域分析方法外,还将多种方法结合的手段用于信号处理与特征提取,提高了信号处理效率和处理结果的可靠性;④故障诊断与预测算法主要采用人工神经网络及机器学习、深度学习等智能算法建立设备故障诊断与预测模型,从而实现故障的智能诊断和预测.指出煤矿机电设备智能化维护研究存在的问题:①设备故障机理的研究缺少多故障复合状态下的故障机理研究,需要更多地对设备某部分的故障带来的连锁反应进行研究;②模拟环境下所获得的故障数据不能完全真实反映设备实际的运行状况,需长时间不断采集现场监测数据,最好是设备全生命周期数据;③目前采用组合式的算法研究较少,并且研究对象更多局限在设备某个部分或零部件.最后给出煤矿机电设备智能化维护的发展趋势:①研究应用灵敏度更高的智能传感器来监测设备,结合随机共振、盲源分离等方法从强噪声中提取微弱的特征信号,及时地识别出设备早期故障,从而实现预测性维护;②采用独立的诊断方法已经不能适应实际设备的诊断需求,基于多传感器信息融合技术的诊断和预测可准确有效地识别出设备存在的所有故障;③将迁移学习算法作为"桥梁",建立仿真、试验数据与现场数据的相关性,为解决仿真与试验条件和现场条件差异的问题提供数据支持和保障.
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