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基于数字孪生的智能网联汽车预测性维护系统研究与实践 被引量:4
1
作者 赵国平 刘月梅 +2 位作者 杨雯雯 云彦舒 冯俊杰 《专用汽车》 2025年第3期111-113,共3页
随着智能网联汽车的快速发展,预测性维护系统的重要性日益凸显,其能够提高车辆的可靠性和使用寿命,降低维修成本和时间。但目前大多数系统存在数据采集与融合难度大、预测与决策能力不足等问题,为此,提出了一种基于数字孪生技术的智能... 随着智能网联汽车的快速发展,预测性维护系统的重要性日益凸显,其能够提高车辆的可靠性和使用寿命,降低维修成本和时间。但目前大多数系统存在数据采集与融合难度大、预测与决策能力不足等问题,为此,提出了一种基于数字孪生技术的智能网联汽车预测性维护系统,该系统与车载控制系统紧密集成,形成闭环反馈调整,实现车辆运行状态的智能管理与自适应优化,为智能网联汽车的健康预测和智能维护提供了全新的解决方案。 展开更多
关键词 数字教育 智能网联汽车 预测性维护 数字孪生
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新能源汽车制动系统故障诊断与预测性维护技术研究 被引量:1
2
作者 张政 《汽车维修技师》 2025年第14期41-42,共2页
新能源汽车作为未来汽车产业的核心发展方向,正在引领全球汽车产业的绿色转型。随着技术的不断进步和市场的不断扩大,新能源汽车的安全性和可靠性越来越受到重视。作为汽车的关键安全部件,制动系统性能的稳定性和可靠性直接关系到驾驶... 新能源汽车作为未来汽车产业的核心发展方向,正在引领全球汽车产业的绿色转型。随着技术的不断进步和市场的不断扩大,新能源汽车的安全性和可靠性越来越受到重视。作为汽车的关键安全部件,制动系统性能的稳定性和可靠性直接关系到驾驶的安全性,深入研究新能源汽车制动系统的故障诊断和预测性维护技术,对于提升新能源汽车的整体安全性能、延长使用寿命、降低维修成本具有重要意义,该领域的研究不仅将推动新能源汽车技术不断进步,也将为消费者提供更加安全可靠的出行体验。 展开更多
关键词 新能源汽车 制动系统 故障诊断 预测性维护技术
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深度学习驱动的设备预测性维护现状与展望 被引量:5
3
作者 金立杰 许旭 +2 位作者 吴盛威 贾桂红 王进峰 《制造业自动化》 2025年第2期123-131,共9页
预测性维护通过及时诊断或预测设备状态来减少不必要的维护,深度学习方法可以从设备特征参数映射到设备的状态来实现上述过程。设备种类繁多与设备多工况时的预测性维护实现,对深度学习方法也提出了更高的要求,合理的选择深度学习方法... 预测性维护通过及时诊断或预测设备状态来减少不必要的维护,深度学习方法可以从设备特征参数映射到设备的状态来实现上述过程。设备种类繁多与设备多工况时的预测性维护实现,对深度学习方法也提出了更高的要求,合理的选择深度学习方法是至关重要的。论文阐述了深度学习在预测性维护中的发展历程与最新应用,以期进一步推动预测性维护在更多设备上进行应用,提高预测性维护应用中深度学习方法的准确率,最后,对预测性维护中深度学习方法的未来发展进行了展望。 展开更多
关键词 预测性维护 深度学习 故障诊断 剩余寿命预测
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机电一体化设备的故障诊断方法与预测性维护技术应用 被引量:5
4
作者 赵长梅 段有艳 韩珂 《造纸装备及材料》 2025年第2期13-15,共3页
文章深入探讨了机电一体化设备的故障诊断方法与预测性维护技术,旨在运用先进的技术提高设备运行效果。
关键词 机电一体化设备 故障诊断 预测性维护
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大数据驱动下的智能制造预测性维护技术探究 被引量:1
5
作者 孙浩波 陈琛 许靳凯 《上海轻工业》 2025年第1期129-131,共3页
文章深入探讨了大数据驱动下的智能制造预测性维护技术。首先,构建了大数据驱动的预测性维护技术框架,包括数据采集与预处理、预测模型构建、实时监测与预警系统等关键环节。然后,详细阐述了数据质量与集成、高级数据分析与挖掘、预测... 文章深入探讨了大数据驱动下的智能制造预测性维护技术。首先,构建了大数据驱动的预测性维护技术框架,包括数据采集与预处理、预测模型构建、实时监测与预警系统等关键环节。然后,详细阐述了数据质量与集成、高级数据分析与挖掘、预测模型优化与自适应调整等关键技术,并通过具体应用案例验证了技术的有效性和实用性。最后,指出了该技术当前面临的主要挑战,如数据质量难题、技术复杂性与人才短缺等,并提出了应对策略。 展开更多
关键词 大数据 智能制造 预测性维护 实时监测 预警系统
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人工智能在矿山设备预测性维护中的应用研究 被引量:9
6
作者 李涛 孙琰 +1 位作者 侯建硕 周斌 《黄金》 2025年第1期1-5,19,共6页
预测性维护(PdM)利用数据和分析来预测系统组件的潜在故障,提前采取维护措施以避免损坏,旨在解决矿山设备维护中的预测性问题,提高设备可靠性和生产效率。研究流程包括数据收集、数据预处理、模型训练与预测、决策支持与执行等环节。从... 预测性维护(PdM)利用数据和分析来预测系统组件的潜在故障,提前采取维护措施以避免损坏,旨在解决矿山设备维护中的预测性问题,提高设备可靠性和生产效率。研究流程包括数据收集、数据预处理、模型训练与预测、决策支持与执行等环节。从数据源、模型透明性与可解释性、系统集成3个方面分析了利用人工智能实现PdM的挑战。研究结果表明,基于人工智能的PdM能够显著减少设备故障时间,提高维护效率,降低运营成本。此外,提出机器学习、物联网、云计算和数字孪生等技术在PdM中的应用前景,为未来研究提供了方向。 展开更多
关键词 预测性维护 人工智能 深度学习 机器学习 数字孪生 区块链技术
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预测性维护在医疗设备管理中的应用研究进展 被引量:6
7
作者 李坤 马兴华 《中国医疗设备》 2025年第1期154-163,共10页
预测性维护(Predictive Maintenance,PdM)是一种集成机器状态监控、故障诊断、故障预测和维护计划的维护策略。近年来,PdM逐步应用于医疗设备管理,有效应对了传统维护策略难以解决的一系列挑战。为帮助医疗从业人员加深对这一新兴概念... 预测性维护(Predictive Maintenance,PdM)是一种集成机器状态监控、故障诊断、故障预测和维护计划的维护策略。近年来,PdM逐步应用于医疗设备管理,有效应对了传统维护策略难以解决的一系列挑战。为帮助医疗从业人员加深对这一新兴概念的理解,本文对传统维护策略与PdM的对比、PdM的目标及构建PdM的方案进行了介绍;从PdM在医疗设备领域的应用价值、PdM系统架构及结合机器学习的PdM在医疗设备管理中的实际应用等方面阐述PdM的研究进展,展示其在医疗设备管理中的亮点;对PdM在医疗设备管理领域的局限性进行讨论,并提出相应的解决策略;对PdM在医疗设备管理领域的未来发展进行展望,并总结了当前面临的主要挑战。 展开更多
关键词 预测性维护 故障诊断 维护策略 医疗设备管理 传感技术 物联网
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基于BIM和物联网的智能建筑运维实时监测与预测性维护技术研究 被引量:4
8
作者 靳田 李连军 《住宅与房地产》 2025年第8期65-67,共3页
在科技的驱动下,智能建筑成为建筑行业的关键发展方向。文章探讨了基于建筑信息模型(building information modeling,BIM)和物联网(internet of things,IoT)的智能建筑运维技术,重点分析了这两种技术在智能建筑运维中的应用及其面临的... 在科技的驱动下,智能建筑成为建筑行业的关键发展方向。文章探讨了基于建筑信息模型(building information modeling,BIM)和物联网(internet of things,IoT)的智能建筑运维技术,重点分析了这两种技术在智能建筑运维中的应用及其面临的机遇与挑战。通过实际案例,展示了BIM和物联网在提高运维效率、降低成本、增强安全性等方面的优势。同时也指出了当前技术存在的局限性,如传感器精度不足等问题,提出了未来技术改进和应用拓展的方向。 展开更多
关键词 BIM 物联网 智能建筑运维 预测性维护
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基于全生命周期设备管理的预测性维护技术研究 被引量:2
9
作者 蔡彤 《智能制造》 2025年第3期28-33,共6页
信息化浪潮方兴未艾,数字化技术日趋成熟,传统制造业面临转型挑战。通过介绍一种基于全生命周期设备管理思路的预测性维护技术,推荐制造业从被动性维修到主动预测性防治的新质生产力及思路。该技术采用云边端协同的架构设计,包含智慧生... 信息化浪潮方兴未艾,数字化技术日趋成熟,传统制造业面临转型挑战。通过介绍一种基于全生命周期设备管理思路的预测性维护技术,推荐制造业从被动性维修到主动预测性防治的新质生产力及思路。该技术采用云边端协同的架构设计,包含智慧生产及智慧运维两大核心主题,同时需以数据标准化建设为基础。该文论证了设备设施预测性维护的技术可能性,同时以某海洋装备智能制造基地为例,展示了该技术在智能制造基地的先进应用效果。 展开更多
关键词 智能制造园区 海洋装备 数据治理 预测性维护 数字化转型
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基于数字孪生的纸机机械系统状态监测与预测性维护研究 被引量:2
10
作者 丁泽瀚 《华东纸业》 2025年第8期40-42,共3页
本研究针对造纸机械系统运维效率低的行业痛点,构建了基于数字孪生的状态监测与预测性维护技术体系。通过多源传感器数据融合与高精度孪生模型构建,实现了对压榨部辊子、烘缸等关键设备的实时状态感知与异常预警。采用LSTM神经网络与蒙... 本研究针对造纸机械系统运维效率低的行业痛点,构建了基于数字孪生的状态监测与预测性维护技术体系。通过多源传感器数据融合与高精度孪生模型构建,实现了对压榨部辊子、烘缸等关键设备的实时状态感知与异常预警。采用LSTM神经网络与蒙特卡洛模拟相结合的方法,建立了设备剩余寿命预测模型,并结合成本—效益分析优化维护决策。 展开更多
关键词 数字孪生 纸机机械系统 状态监测 预测性维护 剩余寿命预测
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基于威布尔分布的医疗设备预测性维护方法研究
11
作者 杨柳青 吴明伟 +4 位作者 苏立楠 许励治 廖鑫 俞小毛 李强 《中国数字医学》 2025年第4期115-120,共6页
目的:提出一种医院医疗设备故障记录数据驱动的设备故障预测性维护方法,以优化设备管理策略。方法:收集某医院医疗设备有效故障记录并进行数据清洗,使用威布尔分布(Weibull Distribution)对各设备故障间隔数据进行建模,以极大似然法进... 目的:提出一种医院医疗设备故障记录数据驱动的设备故障预测性维护方法,以优化设备管理策略。方法:收集某医院医疗设备有效故障记录并进行数据清洗,使用威布尔分布(Weibull Distribution)对各设备故障间隔数据进行建模,以极大似然法进行模型参数拟合;随后使用Kolmogorov-Smirnov(K-S)检验筛选出符合真实分布的模型;最后,基于各设备故障间隔分布模型计算得出各设备的平均故障间隔时间(MTBF)和一段时间内的故障概率。结果:建立包括各设备故障概率等特征的设备故障预测动态数据库。截至2023年底,该医院所有医疗设备中,共99.63%的故障间隔时间符合威布尔分布。结论:基于威布尔分布构建的模型可以有效反映各医疗设备故障间隔分布特征,对制订合理的医疗设备预测性维护策略具有重要参考意义。 展开更多
关键词 威布尔分布 K-S检验 MTBF 预测性维护 医疗设备
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基于数据智能的螺杆式空压机预测性维护 被引量:1
12
作者 程伦新 王学良 王劭博 《物联网技术》 2025年第5期104-107,共4页
为解决空压机设备中不确定零部件损耗及其可能引发严重后果的问题,设计了基于大数据技术的空压机设备预测性解决方案。首先,基于振动频谱分析构建了空压机寿命预测模型,通过信号滤波、异常值处理、零均值化处理等手段进行数据预处理,通... 为解决空压机设备中不确定零部件损耗及其可能引发严重后果的问题,设计了基于大数据技术的空压机设备预测性解决方案。首先,基于振动频谱分析构建了空压机寿命预测模型,通过信号滤波、异常值处理、零均值化处理等手段进行数据预处理,通过超参数优化和模型评估持续对空压机设备模型进行优化调整。其次,通过采集现场空压机的静态数据和运行数据,基于空压机机理进行了深入分析,提取了用于空压机寿命预测的关键特征值,并设计了设备健康状况评价指标。通过现场空压机测试,验证了空压机设备预测性维护系统的合理性和可行性。测试结果表明,该系统能够有效地预测空压机的寿命,及时发现潜在故障,为设备的预防性维护提供有力支持。 展开更多
关键词 数据智能 特征提取 螺杆式空压机 预测性维护 物联网 设备故障诊断 剩余寿命预测
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基于数字孪生技术的水厂设备预测性维护探究 被引量:1
13
作者 陈亮 范李鹏 《设备管理与维修》 2025年第12期182-184,共3页
为解决水厂设备运营、维护、管理等方面的难题,以预测性维护分析为基础,对基于数字孪生技术的水厂设备预测性维护系统进行总体架构设计。采用SolidWorks精细化建模+场景模块Revit外形尺寸建模相结合的方式,建立基于BIM的水厂设备数字孪... 为解决水厂设备运营、维护、管理等方面的难题,以预测性维护分析为基础,对基于数字孪生技术的水厂设备预测性维护系统进行总体架构设计。采用SolidWorks精细化建模+场景模块Revit外形尺寸建模相结合的方式,建立基于BIM的水厂设备数字孪生底座,通过数字孪生与SOM网络协同,提升对设备异常监测的感应能力和响应速度。研究结果表明,基于数字孪生技术的水厂设备预测管理系统,可有效提升设备异常识别、故障定位和处理效率,降低水厂运营成本。 展开更多
关键词 数字孪生 预测性维护 故障识别 设备监测
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船舶轮机设备的故障诊断与预测性维护 被引量:1
14
作者 王祝清 冯海峰 张先刚 《船舶物资与市场》 2025年第3期55-57,共3页
船舶轮机设备的高效运行对船舶安全和经济性具有重要意义,针对其故障诊断与预测性维护展开研究,从技术层面探讨了状态监测与数据采集的关键方法并结合信号分析和机器学习算法建立故障诊断模型,精准识别设备潜在问题。此基础上应用大数... 船舶轮机设备的高效运行对船舶安全和经济性具有重要意义,针对其故障诊断与预测性维护展开研究,从技术层面探讨了状态监测与数据采集的关键方法并结合信号分析和机器学习算法建立故障诊断模型,精准识别设备潜在问题。此基础上应用大数据技术实现轮机设备健康评估与寿命预测,提出了一套智能化、自动化的预测性维护解决方案以提升设备可靠性和维护效率。研究结合案例验证了技术方案的可行性并从系统架构优化、实时监测集成到节能环保效果分析全面探讨了实施路径,为船舶行业提供了一种先进的维护模式。 展开更多
关键词 船舶轮机设备 故障诊断 预测性维护 智能化转型
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基于人工智能的新能源汽车电驱动系统预测性维护研究 被引量:1
15
作者 张卫东 《汽车测试报告》 2025年第4期37-39,共3页
电驱动系统是新能源汽车的核心部件,确保其可靠、高效运行至关重要。但当前新能源汽车电驱动系统预测性维护方法存在不足,比如预测精度低、维护不及时等,给新能源汽车的正常运行带来了安全隐患。该文分析新能源汽车电驱动系统的重要性,... 电驱动系统是新能源汽车的核心部件,确保其可靠、高效运行至关重要。但当前新能源汽车电驱动系统预测性维护方法存在不足,比如预测精度低、维护不及时等,给新能源汽车的正常运行带来了安全隐患。该文分析新能源汽车电驱动系统的重要性,探讨新能源汽车电驱动系统预测性维护存在的问题,提出基于人工智能的新能源汽车电驱动系统预测性维护策略,以提高电驱动系统维护的预见性和主动性,降低新能源汽车运维成本,提升新能源汽车运行可靠性。 展开更多
关键词 新能源汽车 电驱动系统 预测性维护 人工智能
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人工智能在火炮故障诊断与预测性维护中的应用 被引量:1
16
作者 范基亮 赵勇 《中国军转民》 2025年第6期20-21,共2页
火炮作为重要的军事装备,在现代战争中发挥着至关重要的作用。然而,火炮的复杂性和精密性也带来了诸多挑战,尤其是在故障诊断与维护方面。传统的故障诊断方法主要依赖于人工经验,不仅效率低下,而且难以应对现代火炮系统的复杂性和动态... 火炮作为重要的军事装备,在现代战争中发挥着至关重要的作用。然而,火炮的复杂性和精密性也带来了诸多挑战,尤其是在故障诊断与维护方面。传统的故障诊断方法主要依赖于人工经验,不仅效率低下,而且难以应对现代火炮系统的复杂性和动态性。因此,将人工智能技术引入火炮故障诊断与预测性维护中,已成为当前研究的热点和趋势。对此,本文主要对人工智能在火炮故障诊断与预测性维护中的应用进行了探讨,以供参考。 展开更多
关键词 人工智能 火炮故障 预测性维护
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浅谈AI赋能数据中心预测性维护技术创新与挑战 被引量:1
17
作者 田波涛 杨豪杰 刘晓昕 《智能建筑电气技术》 2025年第1期19-23,共5页
本文深入探讨AI时代数据中心预测性维护的多方面内容,详细阐述了所涉及的前沿技术,包括先进的数据采集与智能处理技术、多元机器学习与深度学习算法的应用,全面分析在故障预警、资源管理优化以及维护策略制定等方面的实际应用价值。同... 本文深入探讨AI时代数据中心预测性维护的多方面内容,详细阐述了所涉及的前沿技术,包括先进的数据采集与智能处理技术、多元机器学习与深度学习算法的应用,全面分析在故障预警、资源管理优化以及维护策略制定等方面的实际应用价值。同时深入剖析面临的数据困境、模型可解释性难题等挑战,并提出针对性的应对策略与未来展望,为数据中心运维领域在AI浪潮下的发展提供全面的理论依据与实践参考。 展开更多
关键词 AI技术 多元机器学习与深度学习算法 数据中心预测性维护
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面向工业物联网的预测性维护算法对比与改进:基于随机森林与LSTM的混合模型
18
作者 王丽余 闫世良 杨宁宁 《机电工程技术》 2025年第15期77-81,共5页
为了解决传统单一模型用于预测性维护时存在可解释性差、长时依赖预测不准确的问题。研究构建了一种基于随机森林(RF)与长短期记忆网络(LSTM)的混合模型(RF-LSTM)。通过双阶段输入架构,利用随机森林从10维振动信号中动态筛选出7项关键... 为了解决传统单一模型用于预测性维护时存在可解释性差、长时依赖预测不准确的问题。研究构建了一种基于随机森林(RF)与长短期记忆网络(LSTM)的混合模型(RF-LSTM)。通过双阶段输入架构,利用随机森林从10维振动信号中动态筛选出7项关键振动特征(幅值、峭度、波形因子等,SHAP值贡献度大于0.6),减少60%特征维度的同时保留95%以上诊断信息。将筛选后的特征输入LSTM模块进行时序预测,采用准确率、F1-Score等指标评估模型性能。实验结果显示,在风电发电机轴承PHM数据集上,该模型准确率高达98.2%,相比单一LSTM模型提升了12.6%,误报率低至2.1%。在早期故障(小于30 d)预测中,准确率达到91.5%。此外,模型借助SHAP值与注意力权重联合机制增强了可解释性。该模型为装备健康状态评估提供了有效方案,推动了智能制造转型与“双碳”目标的实现。 展开更多
关键词 工业物联网 预测性维护 随机森林 LSTM 混合模型 特征筛选 时序预测
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数字孪生技术在自动化设备预测性维护中的实践研究
19
作者 刘伟 夏玉中 白青松 《现代工业工程》 2025年第7期108-110,共3页
数字孪生技术作为连接物理世界与信息世界的关键桥梁,在自动化设备预测性维护中展现出显著优势。本文系统阐述其应用原理、实践方法及未来趋势。通过构建高保真度的数字孪生模型,实时映射设备物理特性与运行状态,结合多源数据采集与分析... 数字孪生技术作为连接物理世界与信息世界的关键桥梁,在自动化设备预测性维护中展现出显著优势。本文系统阐述其应用原理、实践方法及未来趋势。通过构建高保真度的数字孪生模型,实时映射设备物理特性与运行状态,结合多源数据采集与分析,该技术可精准预测设备故障并优化维护决策,有效降低停机时间与成本。实践中,通过分层建模、传感器网络与机器学习算法的融合,某汽车制造企业实现冲压线故障停机时间减少30%,维护成本降低20%;煤矿行业刮板输送机案例中,设备无故障运行时间延长25%。然而,技术落地面临数据安全、模型精度与实时性平衡、标准化缺失等挑战,需借助加密技术、边缘计算及行业标准化策略应对。未来,数字孪生将深度融合AI、物联网与5G,拓展至能源、医疗、城市规划等领域,推动工业智能化升级,成为预测性维护的核心技术,助力设备全生命周期管理。 展开更多
关键词 数字孪生 预测性维护 自动化设备 故障预测 模型构建 数据采集 人工智能 物联网 5G 工业4.0
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机床预测性维护的实际应用
20
作者 《现代制造》 2025年第3期32-32,共1页
安狮堡系统作为用于先进制造业中管理机床设备运行与维护的软件系统,其预测性维护模块在监控数控机床主轴/刀具运行,特别是在KNOLL机床过滤系统的运行监控中得到深度应用,是企业实现数智化制造不可或缺的技术和产品。
关键词 数控机床主轴 预测性维护 过滤系统 软件系统 运行监控 先进制造业 深度应用 机床
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