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题名基于大数据的制浆造纸设备远程故障监测方法
被引量：14
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作者
滕振宇
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机构
广西现代职业技术学院
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出处
《造纸科学与技术》
2022年第2期50-54,共5页
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基金
广西高校中青年教师科研基础能力提升项目(2020KY45012)。
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文摘
机械设备一旦出现故障,若不能及时发现和处理,将直接影响生产效率和质量。基于上述背景,以制浆造纸设备为研究对象,提出一种基于大数据的远程故障监测方法。在制浆造纸设备上布设振动传感器,采集设备工作时的振动大数据,并通过远程通信设备将振动数据传输到远程监测站当中。在远程监测站,对振动数据实施去噪。基于预处理好的振动数据,提取振动数据的时域特征和频域特征,以提取的特征为输入,通过深层神经网络识别故障,实现故障监测。结果表明:与基于温度的监测方法,基于油样分析的监测方法以及基于超声波的监测方法相比,所研究方法应用下,监测结果与实际情况一致,说明所研究的监测方法准确性较高。
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关键词
大数据
制浆造纸设备
故障特征
深层神经网络
故障监测
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Keywords
big data
pulp and papermaking equipment
fault characteristics
deep neural network
fault monitoring
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分类号
TP636.5
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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